Preview

Комбинированный метод формирования криптографического ключа с секретной модификацией результатов синхронизации искусственных нейронных сетей

https://doi.org/10.21122/2309-4923-2021-3-51-58

Аннотация

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.

 

Об авторе

М. Л. Радюкевич
Научно-исследовательский институт технической защиты информации
Беларусь
Радюкевич Марина Львовна, магистр технических наук; начальник испытательной лаборатории по требованиям безопасности информации


Список литературы

1. Радюкевич М. Л., Голиков В. Ф. Комбинированный метод формирования криптографического ключа с помощью синхронизируемых искусственных нейронных сетей. Доклады БГУИР. 2021; 19(1): 79–87.

2. 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.

3. Пивоваров В. Л., Голиков В. Ф. Способ формирования криптографического ключа для слабо совпадающих бинарных последовательностей. Информатика, № 3(51), 2016. Стр. 31–37.

4. Kinzel, W. Neural Cryptography / W. Kinzel, / I. Kanter // 9th International Conference on Neural Information Processing, Singapore, 2002.

5. 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.

6. 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.

7. Ruttor, A. Dynamics of neural cryptography / A. Ruttor, I. Kanter, and W. Kinzel // Phys. Rev. E, 75(5):056104, 2007.

8. 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.

9. 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.

10. 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.


Рецензия

Для цитирования:


Радюкевич М.Л. Комбинированный метод формирования криптографического ключа с секретной модификацией результатов синхронизации искусственных нейронных сетей. Системный анализ и прикладная информатика. 2021;(3):51-58. https://doi.org/10.21122/2309-4923-2021-3-51-58

For citation:


Radziukevich M.L. A combined method of formation of a cryptographic key with secret modification of the results of synchronization of artificial neural networks. «System analysis and applied information science». 2021;(3):51-58. (In Russ.) https://doi.org/10.21122/2309-4923-2021-3-51-58

Просмотров: 547


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2309-4923 (Print)
ISSN 2414-0481 (Online)