ISSN 1991-3087

Свидетельство о регистрации СМИ: ПИ № ФС77-24978 от 05.07.2006 г.

ISSN 1991-3087

Подписной индекс №42457

Периодичность - 1 раз в месяц.

Вид обложки

Адрес редакции: 305008, г.Курск, Бурцевский проезд, д.7.

Тел.: 8-910-740-44-28

E-mail: jurnal@jurnal.org

Рейтинг@Mail.ru Rambler's Top100
Яндекс.Метрика

Нейросети и криптография: хэш-функция

 

Канунников Дмитрий Сергеевич,

аспирант кафедры математического анализа Курского государственного университета.

 

Для решения многих насущных задач уже разработано немало методов их решения, подходов к их разделению на совокупность более простых подзадач.

С задачами удобного хранения информации, доступа с успехом справляются, например, базы данных (БД), являющиеся «пристанищем» разнотипной информации будь то обычный текст, картинка и т.д. Для быстрого поиска разработаны технологии индексирования, фиксации наиболее частых запросов (например, поиск в Web). Для поддержания актуальности применимы технологии новостных рассылок (RSS), когда на Web-сайте расположены лишь заголовки новостей, которые могут формироваться совсем на другом ресурсе Интернета.

Вопросы анализа содержимого информации и безопасной передачи по каналам связи рассмотрим более подробно...

Что если нам нужно выяснить, что представлено на каком-то изображении? Или, например, как быть, если мы хотим проследить какие-то зависимости в структуре существующей информации и использовать их для выявления, проверки аналогичных зависимостей в новой информации? Для ответа на эти вопросы можно использовать технологию искусственных нейронных сетей. Суть технологии в моделировании функций нервной системы живых организмов. Нейронная сеть в таком случае представляет собой совокупность взаимосвязанных вычислительных элементов, нейронов. Каждой связи поставлено в соответствие число, вес. После настройки весов (обучения), сеть способна распознавать изображения, или классифицировать информацию, или осуществлять кратковременные прогнозы и т.д.

Что касается безопасной передачи информации, то здесь удобным решением оказываются криптографические методы защиты. Смысл такого подхода в сокрытии смысла передаваемой информации, преобразовании её к такому виду, в котором посторонний человек не может её прочитать. Возможности криптографии применяются для зашифрования и последующего расшифрования передаваемой и хранимой информации; для осуществления цифровой подписи сообщений и т.д.

Попытаемся использовать нейронные сети [1] и криптографию вместе. Некоторыми исследователями уже были сделаны небезуспешные попытки «заключения» подобного «союза». В криптографии существует понятие «односторонняя хэш-функция»[2]. Суть такой функции в том, что она разным входным блокам информации сопоставляет разные выходные блоки фиксированного размера, и по выходному блоку нельзя получить входной. Для того чтобы использовать нейросеть в качестве односторонней хэш-функции, можно попробовать задействовать, например, многослойный персептрон [3]. Двух слоёв нейронов для рассмотрения простой хэш-функции должно быть достаточно. Каждый из нейронов должен обладать нелинейной функцией активации, например, сигмоидальной. Количество выходов сети зависит от планируемой длины выходного блока информации. Количество входов сети нужно подбирать экспериментально. Кроме того, необходимо таким образом настроить весовые коэффициенты сети, чтобы разным входам соответствовали разные выходы. Преимуществом нейросетевого подхода к построению односторонней хэш-функции для целей криптографии может быть то, что для получения результата не требуется многократных итераций, сложных преобразований. Вследствие этого можно получить значительный выигрыш во времени.

 

Литература

 

1. Ф. Уоссермен. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика, 1992.

2. Б. Шнайер. Прикладная криптография: Протоколы, алгоритмы, исходные тексты на языке Си, 2002.

3. Ивахненко А.Г. Персептроны. – Киев: Наукова думка, 1974.

 

Поступила в редакцию 25.05.2009 г.

2006-2018 © Журнал научных публикаций аспирантов и докторантов.
Все материалы, размещенные на данном сайте, охраняются авторским правом. При использовании материалов сайта активная ссылка на первоисточник обязательна.