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J-GLOBAL ID：202102217102438023   整理番号：21A0011694

ミニAESが機械学習に出会うとき:実践と経験【JST・京大機械翻訳】

When Mini-AES Meets Machine Learning: Practice and Experience

著者 (1件)： Liu Xian (University of Arkansas,Department of Systems Engineering,Little Rock,AR,USA,72204-1099)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ISSE  ページ： 1-5  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 小型ブロックシッパー:ミニAESのための機械学習方法論の解読可能性を研究することは興味深い。本研究では,3つの隠れ層と中程度の数のニューロンを有するニューラルネットワークを設計した。平文と暗号文のランダムペアの適度な数によって訓練して,このニューラルネットワークは首尾よくミニAESを解読することができた。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ニューロン ,  ニューラルネットワーク ,  *機械学習
準シソーラス用語： 隠れ層 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： AES ,  機械学習 ,  経験