Criptografía neuronal
La criptografía neuronal es una rama de la criptografía dedicada a analizar la aplicación de algoritmos estocásticos , especialmente algoritmos de redes neuronales artificiales , para su uso en cifrado y criptoanálisis .
Las redes neuronales artificiales son bien conocidas por su capacidad para explorar selectivamente el espacio de solución de un problema dado. Esta característica encuentra un nicho de aplicación natural en el campo del criptoanálisis . Al mismo tiempo, las redes neuronales ofrecen un nuevo enfoque para atacar algoritmos de cifrado basado en el principio de que cualquier función puede ser reproducida por una red neuronal, que es una poderosa herramienta computacional probada que se puede utilizar para encontrar la función inversa de cualquier función criptográfica. algoritmo.
Las ideas de aprendizaje mutuo, autoaprendizaje y comportamiento estocástico de las redes neuronales y algoritmos similares se pueden usar para diferentes aspectos de la criptografía, como la criptografía de clave pública , resolviendo el problema de distribución de claves mediante la sincronización mutua de redes neuronales, el hash o la generación de pseudo- números aleatorios .
Otra idea es la capacidad de una red neuronal para separar el espacio en piezas no lineales utilizando "sesgo". Da diferentes probabilidades de activar o no la red neuronal. Esto es muy útil en el caso del criptoanálisis.
Se utilizan dos nombres para diseñar el mismo dominio de investigación: Neurocriptografía y Criptografía neuronal.
En 1995, Sebastien Dourlens aplicó redes neuronales para criptoanalizar DES al permitir que las redes aprendan a invertir las tablas S de DES. Se destaca el sesgo en DES estudiado mediante Criptoanálisis Diferencial por Adi Shamir . El experimento muestra que se puede encontrar aproximadamente el 50% de los bits de clave, lo que permite encontrar la clave completa en poco tiempo. Se ha propuesto la aplicación de hardware con microcontroladores múltiples debido a la fácil implementación de redes neuronales multicapa en el hardware.
Khalil Shihab ofrece un ejemplo de protocolo de clave pública. Describe el esquema de descifrado y la creación de claves públicas que se basan en una retropropagación.red neuronal. El esquema de cifrado y el proceso de creación de la clave privada se basan en el álgebra de Boole. Esta técnica tiene la ventaja de tener poco tiempo y complejidades de memoria. Una desventaja es la propiedad de los algoritmos de retropropagación: debido a los enormes conjuntos de entrenamiento, la fase de aprendizaje de una red neuronal es muy larga. Por lo tanto, el uso de este protocolo es solo teórico hasta ahora.
