sapiСистемный анализ и прикладная информатика«System analysis and applied information science»2309-49232414-0481Belarusian National Technical University10.21122/2309-4923-2019-2-49-56sapi-266Research ArticleЗащита информацииInformation securityФормирование общего секрета с помощью искусственных нейронных сетейGeneration a shared secret using artificial neural networksГоликовВ. Ф.HolikauU. F.vgolikov@bntu.byРадюкевичМ. Л.RadziukevichM. L.1218a@list.ruБелорусский национальный технический университетБеларусьBelarusian National Technical UniversityBelarusНаучно-исследовательский институт технической защиты информацииБеларусьResearch Institute for the Technical Protection of InformationBelarus201928082019024956Copyright © Голиков В.Ф., Радюкевич М.Л., 20192019Голиков В.Ф., Радюкевич М.Л.Holikau U.F., Radziukevich M.L.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://sapi.bntu.by/jour/article/view/266

В работах [1–3] предлагается использование двух синхронизируемых искусственных нейронных сетей (СИНС), соединенных открытым каналом связи для конфиденциального формирования общего криптографического ключа. В [3] рассматриваются возможности по формированию такого же ключа третьей стороной, прослушивающей канал связи и синхронизирующей свою сеть. Вместе с тем, остаются мало исследованными вопросы практической пригодности данной технологии для ответственных криптографических приложений. Отсутствуют рекомендации по выбору параметров используемых сетей, обеспечения приемлемого быстродействия и гарантированной конфиденциальности сформированного общего секрета.

В связи с этим представляет интерес обоснование рациональных значений параметров ИНС с точки зрения криптографических требований и анализ безопасности предлагаемого способа формирования криптографических ключей.

In the Kanter’s and Kinsella’s works is proposes the use of two synchronized artificial neural networks (SANN) connected by opening communication channel to confidential formation of a common cryptographic key. At the same time, there are few questions of practical suitability of this technology for cryptographic applications. There are no recommendations on the choice of parameters of the used networks, ensuring acceptable speed and guaranteed confidentiality of the generated general secret.

In this regard, it is interesting to substantiate the rational values of the parameters of ANN from the point of view of cryptographic requirements and security analysis of the proposed method of formation of cryptographic keys.

синхронизируемые искусственные нейронные сетиатакаобщий криптографический ключпараметры искусственных нейронных сетейsynchronized artificial neural networksattackcommon cryptographic keyparameters of the synchronized artificial neural networksReferencesKanter, I. The Theory of Neural Networks and Cryptography, Quantum Computers and Computing / I. Kanter, W. Kinzel.2005. Vol. 5, n. 1. – P. 130140.Kanter, I. The Theory of Neural Networks and Cryptography, Quantum Computers and Computing / I. Kanter, W. Kinzel.  2005. Vol. 5, n. 1. – P. 130140.Kinzel, W. Neural Cryptography / W. Kinzel, / I. Kanter // 9th International Conference on Neural Information Processing, Singapore, 2002.Kinzel, W. Neural Cryptography / W. Kinzel, / I. Kanter // 9th International Conference on Neural Information Processing, Singapore, 2002.Ruttor, A. Dynamics of neural cryptography / A. Ruttor, I. Kanter, and W. Kinzel // Phys. Rev. E, 75(5):056104, 2007.Ruttor, A. Dynamics of neural cryptography / A. Ruttor, I. Kanter, and W. Kinzel // Phys. Rev. E, 75(5):056104, 2007.Голиков В. Ф., Брич Н. В., Пивоваров В. Л. «О некоторых проблемах в задачах распределения криптографических ключей с помощью искусственных нейронных сетей», Системный анализ и прикладная информатика, № 1–3, 2014.Golikov V. F., Brich N. V., Pivovarov V. L. «On some problems in the distribution of cryptographic keys using artificial neural networks», System Analysis and Applied Informatics, № 1–3, 2014.Плонковски, М. Криптографическое преобразование информации на основе нейросетевых технологии / М. Плонковски, П. П. Урбанович // Труды БГТУ. Сер. VI. Физико-математические науки и информатика; под ред. И. М. Жарского. – Минск: БГТУ, 2005.Plonkovski, M. Cryptographic transformation of information based on neural network technology / M. Plonkovski, P. P. Urbanovich // Proceedings of BSTU. Series VI. Physics and Mathematics and Informatics; by ed. I. M. Zharsky. – Minsk: BSTU, 2005.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.