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申请/专利权人：四川大学
摘要：本发明及隐私计算中的隐私信息传输技术领域，公开了一种基于生成对抗网络的不经意传输方法，利用生成对抗网络的对抗学习机制在对称加密体制中的应用，将生成对抗网络和不经意传输协议相结合；采用CKKS同态加密算法实例化作为协议的第一阶段的随机不经传输协议，完成密钥的生成和分配；采用神经网络代替具体的对称加解密算法，并设计了多种不同攻击能力的攻击网络与其组成对抗模型，利用对抗学习机制进行端到端的训练，使得神经网络在与多种攻击者的对抗中学习到安全的对称加密算法，完成第二阶段信息的加密传输。本发明提升了计算效率；实现了多攻击网络下的基于对抗学习机制的对称加密方法，得到的加密算法能够抵抗多种不同攻击能力的攻击者。
主权项：1.一种基于生成对抗网络的不经意传输方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：生成神经网络每次训练所需要的设定批量大小的明文和密钥数据，并对数据进行预处理；步骤2：将步骤1中预处理后的数据输入神经网络模型中，经过加解密模型和多种攻击网络模型端到端的对抗训练，得到基于对抗学习机制的对称加密算法；所述攻击网络包括暴力破解网络、选择明文攻击网络和选择密文攻击网络；步骤3：执行基于CKKS全同态加密算法的2-选-1随机不经意传输协议，完成密钥的生成和传递，协议结束后，发送方获得与两条将要发送的消息分别对应的两个密钥，接收方获得与其选择消息对应的一个密钥；步骤4：通过步骤2得到的对称加密算法，发送方使用步骤3获得的两条密钥对两条消息进行加密，并向接收方发送两条加密信息，接收方使用步骤3获得的密钥对选择消息对应的密文进行解密，得到选择消息，完成信息的加密传输。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川大学 一种基于生成对抗网络的不经意传输方法
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