sapiСистемный анализ и прикладная информатика«System analysis and applied information science»2309-49232414-0481Belarusian National Technical University10.21122/2309-4923-2021-3-51-58sapi-523Research ArticleЗащита информацииInformation securityКомбинированный метод формирования криптографического ключа с секретной модификацией результатов синхронизации искусственных нейронных сетейA combined method of formation of a cryptographic key with secret modification of the results of synchronization of artificial neural networksРадюкевичМ. Л.RadziukevichM. L.

Радюкевич Марина Львовна, магистр технических наук; начальник испытательной лаборатории по требованиям безопасности информации

Radziukevich Maryna Lvovna, M. Sci. (Eng.), Head of the Testing Laboratory for Information Security Requirements

 

 

1218a@list.ruНаучно-исследовательский институт технической защиты информацииБеларусьResearch Institute for the Technical Protection of InformationBelarus202101102021035158Copyright © Радюкевич М.Л., 20212021Радюкевич М.Л.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/523

В данной статье рассматривается один из способов формирования общего криптографического ключа с использованием синхронизируемых искусственных нейронных сетей. В основу данного варианта выбран комбинированный метод формирования криптографического ключа [1]. Предложенное комбинированное формирование состоит из двух этапов: формирование частично совпадающих бинарных последовательностей с помощью синхронизируемых искусственных нейронных сетей и устранение несовпадающих битов путем открытого сравнения четностей пар битов. Целью данной статьи является повышение криптостойкости данного метода по отношению к криптоаналитику. В связи с этим предложено досрочное прерывание процесса синхронизации на первом этапе комбинированного метода и внесение изменений в полученную бинарную последовательность путем инвертирования случайным образом некоторого количества битов. Для подтверждения качества данного метода рассмотрены возможные атаки и проиллюстрирован масштаб перебора возможных значений. Полученные результаты показали, что комбинированный метод формирования криптографического ключа с секретной модификацией результатов синхронизации искусственных нейронных сетей, предложенный в данной статье, обеспечивает высокую его криптостойкость, соизмеримую с криптостойкостью современных алгоритмов симметричного шифрования, при относительно простой реализации.

 

This article discusses one of the ways to generate a common cryptographic key using synchronized artificial neural networks. This option is based on a combined method of forming a cryptographic key [1]. The proposed combined formation consists of two stages: the formation of partially coinciding binary sequences using synchronized artificial neural networks and the elimination of mismatched bits by open comparison of the parities of bit pairs. The purpose of this article is to increase the cryptographic strength of this method in relation to a cryptanalyst. In this regard, it is proposed to prematurely interrupt the synchronization process at the first stage of the combined method and make changes to the resulting binary sequence by randomly inverting a certain number of bits. To confirm the quality of this method, possible attacks are considered and the scale of enumeration of possible values is illustrated. The results obtained showed that the combined method of forming a cryptographic key with a secret modification of the synchronization results of artificial neural networks, proposed in this article, provides its high cryptographic strength, commensurate with the cryptographic strength of modern symmetric encryption algorithms, with a relatively simple implementation.

синхронизируемые искусственные нейронные сетикриптостойкостьобщий криптографический ключсекретная модификациякомбинированный методsynchronized artificial neural networkscryptographic strengthcommon cryptographic keysecret modificationcombined methodReferencesРадюкевич М. Л., Голиков В. Ф. Комбинированный метод формирования криптографического ключа с помощью синхронизируемых искусственных нейронных сетей. Доклады БГУИР. 2021; 19(1): 79–87.Radziukevich M. L., Golikov V. F. Combined formаtion of a cryptographic key using synchronized artificial neural networks. Doklady BGUIR. 2021; 19(1): 79–87.Голиков, В. Ф. Формирование общего секрета с помощью искусственных нейронных сетей / В. Ф. Голиков, М. Л. Радюкевич // Системный анализ и прикладная информатика. – 2019. – № 2. – С. 49–56.Golikov V. F., Radziukevich M. L. [The formation of a common secret using artificial neural networks]. Sistemnyy analiz i prikladnaya informatika [System Analysis and Applied Informatics], 2019, no. 2, рр. 49–56 (in Russian).Пивоваров В. Л., Голиков В. Ф. Способ формирования криптографического ключа для слабо совпадающих бинарных последовательностей. Информатика, № 3(51), 2016. Стр. 31–37.Pivovarov V. L., Holikau U. F. [Method of generating common cryptographic keys for loosly coincident binary sequences]. Informatics. 2016;(3):31–37. (In Russ.).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.Kanter, I. Secure exchange of information by synchronization of neural networks / I. Kanter, W. Kinzel, E. Kanter//arxiv: cond/0202112v1, [cond-mat.stat-mech], 2002.Kanter, I. Secure exchange of information by synchronization of neural networks / I. Kanter, W. Kinzel, E. Kanter//arxiv: cond/0202112v1, [cond-mat.stat-mech], 2002.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.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.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.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.Радюкевич, М. Л. Усиление секретности криптографического ключа, сформированного с помощью синхронизируемых искусственных нейронных сетей / М. Л. Радюкевич, В. Ф. Голиков // Информатика. – 2020. – Т. 17, № 1. – С. 75–81. https://doi.org/10.37661/1816–0301–2020–17–1–75–81.Radziukevich M. L., Golikov V. F. [Enhancing the secrecy of a cryptographic key generated using synchronized artificial neural networks]. Informatics. 2020;17(1):102–108. (In Russ.).Голиков, В. Ф. Атака на синхронизируемые искусственные нейронные сети, формирующие общий секрет, методом отложенного перебора / В. Ф. Голиков, А. Ю. Ксеневич // Доклады БГУИР. – 2017. – № 8. – С. 48–53.Golikov V. F., Ksenevich A. Y. [Attack on synchronized artificial neural networks, forming a common secret by deferred search]. Doklady BGUIR. 2017;(8):48–53. (In Russ.).

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