Redes neuronales para la desencriptación de mensajes codificados con atractores caóticos

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Resumen

The work focuses on developing a new text encryption model that combines neural networks and chaotic attractors to enhance the security of encoded messages. The project aims to create an efficient and secure encryption system, using neural networks to associate groups of characters and chaotic attractors to generate sequences linked to specific characters. Specific objectives include training neural networks, utilizing chaotic attractors in encryption, optimizing neural network transmission efficiency, and conducting security and performance tests to validate the algorithm in real-world contexts

Descripción

El trabajo se centra en desarrollar un nuevo modelo de encriptación de textos que combina redes neuronales y atractores caóticos para mejorar la seguridad de los mensajes codificados. El proyecto busca crear un sistema de cifrado eficiente y seguro, utilizando redes neuronales para asociar grupos de caracteres y atractores caóticos para generar secuencias vinculadas a caracteres específicos. Los objetivos específicos incluyen entrenar redes neuronales, utilizar atractores caóticos en el cifrado, optimizar la transmisión de las redes neuronales y realizar pruebas de seguridad y desempeño para validar el algoritmo en situaciones reales

Palabras clave

Redes neuronales, Atractores caóticos, Arbol huffman, Sistemas numéricos

Materias

Ingeniería de Sistemas -- Tesis y disertaciones , Redes neurales (Computadores) , Cifrado de datos (Informática) , Programación (Computadores electrónicos)

Citación