基于RBF神经网络和混沌映射的Hash函数构造

单向Hash函数在数字签名、身份认证和完整性检验等方面得到广泛的应用,也是现代密码领域中的研究热点。本文中,首先利用神经网络来训练一维非线性映射产生的混沌序列,然后利用改序列构造带秘密密钥的Hash函数,该算法的优点之一是神经网络隐藏混沌映射关系使得直接获得映射变得困难。模拟实验表明该算法具有很好的单向性、弱的碰撞性,较基于传统的Hash函数具有更强的保密性且实现简单。