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一种基于LeNet5-SVM的分组加密识别方法

基本信息

申请号	CN202111430633.2	申请日	-
公开（公告）号	CN114157411A	公开（公告）日	2022-03-08
申请公布号	CN114157411A	申请公布日	2022-03-08
分类号	H04L9/06（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06K9/62（2022.01）I	分类	电通信技术;
发明人	彭波;王卫锋;程才;胡继强;刘睿;姜慧;宋燕舞;杨洁;文品;朱思旻;潘斯武;张婷	申请（专利权）人	中信数智（武汉）科技有限公司
代理机构	武汉宇晨专利事务所（普通合伙）	代理人	李鹏;王敏锋
地址	430014湖北省武汉市江岸区解放大道41号
法律状态	-

摘要

本发明公开了一种基于LeNet5‑SVM的分组加密识别方法，构建密文数据集、LeNet5神经网络、以及SVM分类器；根据密文文件获得密文映射矩阵；对密文映射矩阵进行卷积和池化获得密文特征；正则化密文映射矩阵；将密文映射矩阵输入到LeNet5神经网络进行训练并输出密文特征向量和对应的权重到SVM分类器，对SVM分类器进行训练；将用户提交的密文文件依次经过训练好的LeNet5神经网络和SVM分类器处理，获得对应的分类结果。本发明相较于传统的分组密文识别模型，本发明创新性地将LeNet5神经网络和SVM分类器结合。使用卷积神经网络在细粒度层次提取密文特征。较传统的随机性检测和密文熵特征分类准确率得到提升。