Search academic texts

Information × Registration Number 0823U101907, PhD dissertation Status Доктор філософії Date 22-12-2023 popup.evolution o Title Neural network synchronous generation of highly reliable keys for symmetrical encryption systems Author Mykyta Aleksandrov, popup.head Yevhen O. Bashkov popup.opponent Hennadiy G. Shvachych popup.opponent Vasyl V. Yatskiv popup.opponent Anatolii M. Davydenko popup.review Volodymyr I. Masol Description Дисертаційна робота присвячена підвищенню криптографічної стійкості у протоколах обміну ключами за рахунок розробки та модифікації методів синхронізації ключів з використанням нейронних мереж. У першому розділі проведено аналіз існуючих методів криптографічного захисту інформації. Наведені основні поняття криптографії та протоколів обміну ключами. Розглянуті сучасні симетричні криптографічні системи, асиметричні криптографічні системи, протоколи обміну ключами та їх застосування, а також хеш функції. Розглянуті атаки на криптографічні протоколи, та інші причини зниження стійкості сучасних криптографічних алгоритмів. У другому розділі проведений аналіз використання явища взаємної синхронізації нейронних мереж для генерації ідентичних абонентських ключів шифрування, без необхідності їх передачі по мережі. Наведені основні поняття нейронних мереж та процесу їх взаємного навчання. Проведений аналіз використання явища повної взаємної синхронізації у деревоподібних машинах парності, при якому синапси двох синхронізованих мереж стають ідентичними в результаті паралельного навчання. Визначено, що використання взаємної синхронізації деревоподібних машин парності може стати альтернативою існуючим системам обміну ключами. Наведено можливі способи формування ключа на соснові взаємно синхронізованих деревоподібних машин парності. У третьому розділі розроблена експериментальна система для запропонованого методу обміну ключами з можливостями тонкого та варіативного налаштування архітектури, правил навчання, а також затримки в мережі. Досліджені фактори, що впливають на час взаємної синхронізації двох деревоподібних машин парності. Досліджено вплив правил навчання нейромереж на стабільність часу синхронізації. Експериментально змоделювано атаки на систему методом паралельної синхронізації. Визначено напрямки подальшого дослідження методу з метою його удосконалення. У четвертому розділі було виконано удосконалення методу обміну ключами з використанням взаємно синхронізованих нейронних мереж для забезпечення більшої крипостійкості порівняно з існуючими методами. Запропоновано використання хеш функцій для підтвердження завершення взаємної синхронізації нейронних мереж. Виконано дослідження підтвердження завершення взаємної синхронізації нейронних мереж. Виконано модифікацію методу використанням часткових даних при синхронізації деревоподібних машин парності для додаткового підвищення крипостійкості. Запропонована модифікація дозволила приховати частину даних від передачі по мережі навіть у зашифрованому вигляді. Виконано аналіз використання групової синхронізації нейронних мереж. Запропоновано використання серверної архітектури з пулом нейронних мереж кожна з яких відповідає мережі користувача, даний підхід суттєво зменшує час взаємної синхронізації нейронних мереж, але потребує наявності серверу та пропорційного підвищення його розрахункової потужності, також такий підхід додатково створює загрозу зламу серверу. Registration Date 2023-12-20 popup.nrat_date 2023-12-20 Close