Применение нейросетевого программирования в реализации криптографических систем

Аннотация
ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ 5
1 ПРЕДВАРИТЕЛЬНЫЕ СВЕДЕНИЯ 6
1.1 Шифр перестановки 6
1.2 Шифры простой замены 9
1.3 Шифры гаммирования 10
1.4 Искусственные нейронные сети и их составляющие 12
1.5 Обучение нейронных сетей 18
1.5.1 Общие понятия в обучении нейронных сетей 18
1.5.2 Алгоритм обратного распространения ошибок 18
1.5.3 Псевдокод 21
1.5.4 Недостатки градиентного спуска 21
1.5.5 Сравнение стохастического и пакетного градиентных спусков 22
1.6 Мониторинг состояния сети 22
1.6.1 Функция перекрестной энтропии в качестве целевой функции 22
1.6.2 Техники регуляризации 22
1.7 Глубокие нейронные сети 24
1.7.1 Обзор 24
1.7.2 Доступность данных 24
1.7.3 Локальный оптимум 25
1.7.4 Градиентная диффузия 25
1.8 Проблемы обучения глубоких сетей и их решения 25
1.8.1 Исчезающий градиент 25
1.8.2 Сигмоидальные активационные функции 26
1.8.3 Выбор подходящих весов 27
1.9 Сверточные нейронные сети 27
1.9.1 Обзор 27
1.9.2 Гиперпараметры сети 30
1.9.3 Типовая структура 31
1.9.4 Слой свёртки (convolutional layer) 32
1.9.5 Усеченное линейное преобразование (rectified linear unit) 32
1.9.6 Пулинг или слой объединения 32
1.9.7 Полносвязная нейронная сеть 33
1.10 Использование сверточных нейронных сете в анализе текстов 33
2 ОПИСАНИЕ РАЗРАБОТКИ 36
2.1 Создание базы данных зашифрованных текстов 36
2.1.1 Функция для шифра перестановки 36
2.1.2 Функция для шифра простой замены 36
2.1.3 Функция шифра гаммирования 37
2.2 Библиотека TensorFlow 37
2.2.1 Обзор 37
2.2.2 Примеры 38
2.2.3 Особенности 40
2.3 Сверточная нейронная сеть 42
2.3.1 Параметры сети 42
3 РЕЗУЛЬТАТЫ РАЗРАБОТКИ 44
3.1 Результаты эксперимента 44
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 46
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 47
ПРИЛОЖЕНИЯ
ПРИЛОЖЕНИЕ А. Сверточная нейронная сеть 49
ПРИЛОЖЕНИЕ Б. Функция шифра гаммирования 51
ПРИЛОЖЕНИЕ В. Функция шифра перестановки 52
ПРИЛОЖЕНИЕ Г. Тренировка нейронной сети 53
ПРИЛОЖЕНИЕ Д. Функция шифра замены 56
Купить

Актуальность темы. Криптография - наука о методах обеспечения конфиден­циальности и аутентичности информации. Криптография включает в себя методы шифрования информации, ассиметричные криптосистемы, системы электронной цифровой подписи, хеш-функции, управление ключами, получение скрытой ин­формации, а также квантовую криптографию. Ключевой задачей криптографии является создание стойких алгоритмов шифрования. Любой конструируемый ал­горитм подвергается тщательному анализу с целью выявления его слабых мест и возможности взлома. Алгоритм является относительно стойким до тех пор, пока не будут обнаружены методы и пути его анализа, позволяющие получить секрет­ный ключ шифрования значительно быстрее, чем это можно сделать с использо­ванием метода «грубого перебора».
Криптоанализом называют науку восстановления открытого текста без досту­па к ключу. Основная задача криптоанализа состоит в том, чтобы определить ве­роятность взлома шифра и, таким образом, оценить его применимость в той или иной области. В ходе работы был рассмотрен криптоанализ некоторых шифров с целью определить по зашифрованным текстам отличительные особенности дан­ных шифров.
В современном мире с ростом вычислительных мощностей компьютеров стой­кость алгоритмов шифрования снижается. Необходимостью разработки программ для проверки стойкости к криптоанализу алгоритмов шифрования, обуславлива­ется актуальность данной работы.
Цель работы - разработка нейронной сети для реализации компьютерной про­граммы, позволяющей определить тип шифра, которым был зашифрован имею­щийся текст.
Задачи работы:
1) провести анализ предметной области;
2) разработка математической модели и архитектуры нейронной сети, ре­шающей задачу распознавания типа шифров;
3) создание компьютерной программы, реализующей данную модель;
4) проверка работы программы на экспериментальных данных.
Купить