基于深度学习的通信数据安全加密算法研究

刘 磊(国网吕梁供电公司,中国)

DOI: http://dx.doi.org/10.12349/iser.v5i12.4055

Article ID: 4055

摘要


随着信息化时代的到来,通信技术的迅猛发展推动了数据传输的便利性和高效性,但也使得数据安全问题变得更加复杂。传统的加密算法在面对大规模的数据传输和复杂的攻击时,往往显得力不从心。深度学习技术因其强大的学习能力和对复杂模式的识别能力,逐渐成为解决通信数据安全问题的研究热点。论文主要探讨基于深度学习的通信数据安全加密算法,通过对深度学习模型在数据加密中的应用进行分析,提出一种新型的加密算法,并通过实验验证其在安全性、效率等方面的优势。研究表明,深度学习方法能够有效提升通信数据的加密强度,同时保证较高的加密速度,具有较好的实际应用前景。

关键词


深度学习;通信数据;安全加密;加密算法;数据保护

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参考


马梦叠.基于深度学习的加密流量分类技术研究与实现[D].北京:北京邮电大学,2020.

邓华伟,李喜旺.基于深度学习的网络流量异常识别与检测[J].计算机系统应用,2023,32(2):274-280.

魏壮壮.基于深度学习的网络恶意流量检测方法研究[D].大庆:东北石油大学,2023.

刘振娟.基于深度学习的网络流量分类方法研究[D].南京:南京邮电大学,2023.


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