Neuronal crypto-système Basé sur un attracteur chaotique
| dc.contributor.author | MERZOUG Assia | |
| dc.date.accessioned | 2023-02-13T08:37:29Z | |
| dc.date.available | 2023-02-13T08:37:29Z | |
| dc.date.issued | 3/12/2019 | |
| dc.description.abstract | Les réseaux de neurones ont d’abord été développés pour résoudre des problèmes de contrôles, de reconnaissance de formes ou de mots, de décision, de mémorisation comme une alternative à l’intelligence artificielle. Les réseaux de neurones artificiels sont des modèles informatiques de réseaux d’automates dont la structure et le comportement sont copiés sur ceux des neurones réels. A la façon de cerveau, ils peuvent reconnaître des formes, réorganiser des données et de façon plus intéressante à apprendre des données. On les trouve des dans divers domaines comme : Aérospatial, Automobile, Défense, Electronique, Finance, Secteur médical, Télécommunications, on les trouve aussi associé pour résoudre un problème de cryptanalyse. On propose, dans ce travail de les associer à d’autres valeurs issues d’attracteur chaotique pour sécuriser les données, donc l’objectif de thèse consiste à réaliser un crypto-système basé sur les réseaux de neurones artificiels qui est un système dont la conception est à l'origine schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques. Nous avons utilisé un attracteur chaotique pour réaliser notre système baptisé "Neuronal crypto-system". Au cours, de notre démarche qui repose sur l’étude d’une part de la génération des valeurs aléatoires issus des suites de Fibonacci généralisées ou des cartes chaotiques spécifiques pour construire des suites super-croissantes nous avons développés et réalisé plusieurs systèmes cryptographiques. | |
| dc.identifier.uri | http://dspace.univ-batna2.dz/handle/123456789/58 | |
| dc.language.iso | fr | |
| dc.publisher | University of Batna 2 | |
| dc.title | Neuronal crypto-système Basé sur un attracteur chaotique |