| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 目录 | 第5-8页 |
| 第1章 引言 | 第8-14页 |
| 1.1 课题的背景和研究意义 | 第8-11页 |
| 1.2 国内外研究概况及发展趋势 | 第11-12页 |
| 1.3 本文的主要内容及创新点 | 第12-14页 |
| 1.3.1 主要做的工作 | 第12-13页 |
| 1.3.2 论文的组织结构 | 第13-14页 |
| 第2章 安全组播通信 | 第14-21页 |
| 2.1 安全组播通信概述 | 第14-16页 |
| 2.1.1 组播通信简介 | 第14-15页 |
| 2.1.2 安全组播通信 | 第15页 |
| 2.1.3 组密钥管理 | 第15-16页 |
| 2.2 集中式组密钥管理协议 | 第16-20页 |
| 2.2.1 GKMP(Group Key Management Protocol) | 第17-18页 |
| 2.2.2 LKH(Logic Key Hierarchy) | 第18-20页 |
| 2.3 小结 | 第20-21页 |
| 第3章 密码学和混沌神经网络介绍 | 第21-35页 |
| 3.1 密码学基础 | 第21-22页 |
| 3.2 密码系统的分类 | 第22-26页 |
| 3.2.1 单钥体制 | 第22-25页 |
| 3.2.2 双钥体制 | 第25-26页 |
| 3.2.3 多钥体制 | 第26页 |
| 3.3 混合加密 | 第26-28页 |
| 3.4 混沌神经网络 | 第28-34页 |
| 3.4.1 人工神经网络 | 第28-29页 |
| 3.4.2 Hopfield 神经网络 | 第29-31页 |
| 3.4.3 网络的稳定性与混沌吸引子 | 第31-34页 |
| 3.5 小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于混沌神经网络的对称加密算法 | 第35-52页 |
| 4.1 基于混沌神经网络的对称流加密算法 | 第35-38页 |
| 4.1.1 基本原理 | 第35-37页 |
| 4.1.2 流密码系统的设计 | 第37-38页 |
| 4.2 基于混沌神经网络的对称流密码安全性 | 第38-39页 |
| 4.3 随机性测试 | 第39-49页 |
| 4.4 相关性测试 | 第49-50页 |
| 4.5 加解密速度和信息率分析 | 第50页 |
| 4.6 小结 | 第50-52页 |
| 第5章 基于混沌神经网络的混合加密 | 第52-60页 |
| 5.1 基于混沌吸引子的 Diffe-Hellman 公钥体制 | 第52-54页 |
| 5.1.1 Diffe-Hellman 的密钥交换协议 | 第52-53页 |
| 5.1.2 基于混沌吸引子的 Diffie-Hellman 公钥体制 | 第53-54页 |
| 5.2 基于混沌神经网络的混合加密算法 | 第54-57页 |
| 5.3 算法的安全性分析 | 第57-58页 |
| 5.4 小结 | 第58-60页 |
| 第6章 混沌神经网络密码算法在组播通信的应用 | 第60-69页 |
| 6.1 神经网络混沌密码算法在 GKMP 中的实现 | 第60-65页 |
| 6.1.1 基于混沌神经网络的混合加密算法在 GKMP 中的实现 | 第60-62页 |
| 6.1.2 基于混沌神经网络的对称密码算法在 GKMP 中的实现 | 第62-65页 |
| 6.2 基于混沌神经网的对称密码算法在 LKH 协议中的实现 | 第65-68页 |
| 6.3 小结 | 第68-69页 |
| 第7章 总结与展望 | 第69-72页 |
| 7.1 总结 | 第69-70页 |
| 7.2 展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-78页 |
| 致谢 | 第78-80页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第80页 |
