凝聚态物理
神经网络及其应用神经网络及其应用
    
    随着信息技术的飞速发展，信息网络的实时通信安全问题就显得越来越突出。原有采用软件加密的通信方案因其种种的缺陷使人们把目光逐渐转向了采用更加安全快速的硬件加密措施。这使得对具有快速的信息处理能力及较高安全性的安全芯片设计研究越来越引起人们的重视。神经网络具备既能实现快速并行运算又有混沌动力学复杂行为的特征，是设计实现适用于实时安全通信应用的安全芯片最佳选择之一。
    本论文首先介绍的神经网络的并行计算原理与混沌特性，说明其具有实时并行处理功能又具有高度计算复杂性。而后介绍了基于混沌神经网络分组对称加密算法和基于神经网络混沌吸引子的非对称分组加密算法的基本原理，并对这二种算法的安全性进行了分析，指出基于神经网络混沌特性的加密算法是能满足当前信息通信的安全需求。
    在上述基础上，根据可信计算平台的架构，神经网络的并行计算原理与混沌特性，及FPGA设计的特点，设计了基于这二种加密算法的安全芯片实现方案，它们分别是：
    （1）基于Aihara混沌神经网络的对称分组加密、解密算法FPGA实现方案。特别是对基于FPGA所设计的Aihara混沌神经网络输出的二进制序列进行分析，证明了该序列具有良好的混沌特性。
    （2）基于Hopfied神经网络混沌吸引子的非对称加密、解密算法FPGA实现方案。特别是利用FPGA的并行性实现了混沌吸引子生成、分类的快速计算处理功能。
    以这二种加密算法的FPGA实现方案为基础，文中给出了适用于可信计算应用的安全芯片结构组成框图，介绍了各可信计算模块的电路设计过程与工作原理，并对最终实现加密算法的FPGA安全芯片进行了仿真测试与分析，实验结果表明，这两种加密算法的FPGA实现方案是可行的，并且能够得到较高的安全性和较快的加密速度。
    最后，根据所设计的安全芯片提出了针对电子商务数据传输安全的混合加密应用系统，介绍了系统应用的组成结构及工作原理，并对安全性及加密速度进行了简要分析。 [英文摘要]：     
    As the rapid development of information technology, the risk of its safety for real-time communication arises. Because of the unavoidable deficiencies of the original software encryption scheme, people pay more and more attention to the hardware encryption technique. And more and more people attach great importance to the research of security chip with higher safety which can process information fast. Neural networks can implement fast parallel computation; meanwhile it has the characteristic of complex chaotic dynamical process, so it is one of the best choices to assist security chip design.
    In this paper, we first introduce the parallel computation principle and chaotic characteristics of neural networks. The neural networks not only has a real-time parallel processing ability, but also a system with high level computational complexity．Second, we will introduce the basic principle of the symmetrical block encryption scheme based on the chaotic series and the unsymmetrical block encryption based on the chaotic attractor to analyze the security nature of these two schemes.
    According the architecture of Trusted Computing Platform, the parallel computation principle and chaotic characteristic based on neural network, and the characteristic of FPGA, we design two kinds of encryption scheme security chip based on the study mentioned above.
    (1) The secure chip of symmetrical block encryption/decryption algorithm based on Aihara chaotic neural networks which designed with FPGA. This paper analyzes especially the binary sequence output by Aihara chaotic neural network which designed with FPGA. And the analyze result indicates that this sequence is chaotic.
    (2) The secure chip of asymmetrical block encryption/decryption algorithm based on chaotic attractor of the Hopfied’s neural networks which designed with FPGA. This paper attains especially fast processing of generating and classification of chaotic attractor.
    In this paper, the block diagrams of secure chip whih applicable to the Trusted Computing is presented,  and  the design procession and  operation principle of the
    Trusted Computing modularity are also described. At last, these chips of encryption algorithm with FPGA are simulated and tested. The result indicates that the FPGA implementation schemes of these two kinds of chips are feasible, with high security and satisfactory encryption speed.
    In the end of the paper, a mixed encryption system which is designed for transporting the electronic commerce data safely is introduced. The block structure and operation principle of the system are presented, the security and encrypt speed are also analyzed. [参考文献]：     [1] Alvin Toffler．The Third Wave[M]．New York：Bantam Books，December 1991.
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