Повышение стойкости блочного шифрования применением нейросетевого блока
- 1 д. ф.-м. н., профессор, кафедра защиты информации и систем связи, Юго-Западный государственный университет (г. Курск)
- 2 магистр, кафедра защиты информации и систем связи, Юго-Западный государственный университет (г. Курск)
- 3 к. ф.-м. н., доцент, кафедра информационных технологий, Жетысуский государственный университет им. И. Жансугурова (г. Талдыкорган, Казахстан)
Аннотация
Доказана возможность повышения стойкости блочного шифрования за счет выработки закрытого симметричного ключа шифрования нейронной сетью прямого распространения по короткому коду, передаваемому по открытому каналу связи.
Для цитирования
Добрица В.П., Захарина А.Ю., Уалиев Н.С. Повышение стойкости блочного шифрования применением нейросетевого блока // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2015. № 6. С. 14–17.
Список источников
- Фергюсон Н., Шнайер Б. Практическая криптография: Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильямс». 2005. 424 с.
- Лавриненко И. Н., Червяков Н. И., Евдокимов А. А., Головко А. Н. Программируемый блочный шифр на основе использования нейронных сетей // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2009. № 5. C. 72-80.
- Shiguo Lian. A block cipher based on chaotic neural networks // Neurocomputing. January 2009. V. 72. Is. 4-6, P. 296-1301.
- Волокитин С. С., Добрица В. П. Блочный шифр на основе нейронной сети // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2014. № 6. С.16 - 18.
- Добрица В.П., Липунов А.А. Нейросетевой шифратор текстов // Наукоемкие технологии. 2012. Т.13. № 9. С. 13-15.
- Добрица В.П., Липунов А.А. Шифратор на основе нейросети // Изв. Юго-Западного государственного университета. 2011. № 5 (38). Ч. 1. С. 93-97.
- Добрица В.П., Нургабыл Д. Н., Уалиев Н.С. Существование классифицирующей нейронной сети для произвольного разбиения вершин n-мерного куба на два множества // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2014. № 6. С. 12 - 15.
- Колмогоров А.Н. Представление непрерывных функций многих переменных суперпозицией функций одной переменной и сложением // ДАН СССР. 1958. № 5. С. 953-956.
- Rojas Raul. Theorie der neuronalen Netze. Eine sistematische Einfuehrung. Berlin: Springer - Verlag. 1993.
- Hornik K., Stinchcombe M. and White H. Multilayer feed forward networks are universal approximations // Neural Networks. 1989. Universal approximations // Neural Networks. 1989. № 2.P. 359-366.