Resumen

Los algoritmos de redes neuronales de retropropagación son unos de los algoritmos más ampliamente utilizados en el algoritmo de red neuronal actual. Utiliza la tasa de error de salida para estimar la tasa de error de la capa frontal directa de la capa de salida, de modo que podamos obtener la tasa de error de cada capa a través de la retropropagación capa por capa. El propósito de este artículo es simular el proceso de descifrado de DES con el algoritmo de retropropagación. Al introducir una gran cantidad de pares de texto plano y texto cifrado, se construye un simulador de red neuronal para el descifrado del cifrado objetivo, y se descifra el texto cifrado proporcionado. En este artículo, se introduce detalladamente cómo modificar el clasificador de red neuronal de retropropagación y aplicarlo al proceso de construcción del modelo de análisis de regresión. Los resultados experimentales muestran que el resultado final de restaurar el texto plano del modelo de red neuronal construido en este artículo es ideal, y la tasa de ajuste es superior al 90% en

• Materias:Cifrados de bloques Seguridad cibernética Malware Ocultación de datos Cifrado homomórfico
• Subjects:Block ciphers Cyber security Malware Data hiding Homomorphic encryption
• Palabras claves:Retropropagación; Red neuronal; Algoritmo; Descifrado; Texto plano; Texto cifrado
• Keywords:Backpropagation; Neural network; Algorithm; Decryption; Plaintext; Ciphertext