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Enregistrement W2153071532 · doi:10.1002/asjc.728

Intermittent Impulsive Synchronization of Hyperchaos with Application to Secure Communication

2013· article· en· W2153071532 sur OpenAlexaff
Hongtao Zhang, Xinzhi Liu, Xuemin Shen, Jun Liu

Notice bibliographique

RevueAsian Journal of Control · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueChaos control and synchronization
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSynchronization (alternating current)Secure communicationEncryptionControl theory (sociology)CHAOS (operating system)Key spaceComputer scienceChaoticKey (lock)Scheme (mathematics)CipherSIGNAL (programming language)Communications systemCryptographyMathematicsControl (management)Computer networkAlgorithmComputer securityChannel (broadcasting)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this paper, a hyperchaotic system is presented as the chaotic carrier to encrypt information in secure communication. The sensitivity to the system parameters and delay of the hyperchaotic system, i.e., its chaotic degree indicated by the number of positive Lyapunov exponents, increases with its system parameter and delay, guaranteeing a large enough key space when one selects its system parameter and delay as the secret key. Furthermore, we develop an intermittent impulsive synchronization scheme (IISS) to achieve chaos synchronization, a crucial process in chaos‐based secure communication. In our scheme, impulsive control is only activated in the control windows, not during the whole time, which breaks through the limitation on the upper bound of the impulsive intervals in the general impulsive synchronization scheme (GISS). Specifically, IISS improves the security of the chaos‐based secure communication scheme since the encrypted signal (cipher) is transmitted in the free windows, different from the synchronization signal in the control windows. Finally, a secure communication scheme employing our hyperchaotic system and IISS technique is proposed and numerical results are given to demonstrate the performance of this scheme.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,002
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,190 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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