改进AES算法下的校园网络信息安全传输方法研究

摘要

针对校园网络信息安全传输实践中存在的信息传输速率低、丢包率高的问题，本文提出一种基于改进高级加密标准(AES)算法的校园网络信息安全传输方法。基于卷积神经网络的特征学习机制，对网络流量时空特征进行自动化提取与表征;在此基础上，设计集成动态混淆机制与混沌映射密钥扩展的改进AES算法，用于信息的加密和传输。实验结果表明:本方案在分布式拒绝服务(DDoS)攻击、中间人(MITM)攻击等多种攻击场景下，传输速率稳定维持在3 000 bit/s以上，丢包率低于0.5%，展现出显著的性能优势，为构建高安全性、高可靠性的校园网络信息传输体系提供了有效的技术路径。

关键词

高级加密标准(AES)算法 / 校园网络 / 安全传输 / 卷积神经网络 / 时空特征