АСПЕКТИ ЗАСТОСУВАННЯ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ ДЛЯ КРИПТОГРАФІЇ - АНТОНЕНКО, Аrtem; БУРАЧИНСЬКИЙ, Andrii; СОЛЬСЬКИЙ, Danyil; ТВЕРДОХЛІБ, Arsenii; МІШКУР, Yurii; ЗІНЯР, Denys (ВИМІРЮВАЛЬНА ТА ОБЧИСЛЮВАЛЬНА ТЕХНІКА В ТЕХНОЛОГІЧНИХ ПРОЦЕСАХ, 2024)
У статті аналізуються можливості застосування нейронних мереж у криптографії для підвищення безпеки шифрувальних ключів. У статті акцентують увагу на зростаючих кіберзагрозах і важливості впровадження сучасних технологій для захисту інформації. Основною метою дослідження є оцінка ефективності нейронної мережі в обміні шифрувальними ключами, ґрунтуючись на досягненнях у сфері нейронної криптографії, а також розробка нових методів захисту від кіберзагроз. Автори створили нейронну модель, яка спирається на концепцію дерева парності та застосовується для обміну шифрувальними ключами. На підготовчому етапі було виконано детальний аналіз наявних моделей нейронних мереж для оцінки їхньої відповідності основній меті проєкту. Використавши знання з подібних досліджень, автори розробили спеціальну нейронну модель на мові програмування Python, що реалізує теоретичні основи. Наступний етап включав створення тестового середовища, яке дозволило провести ретельні оцінки, гарантуючи стійкість і надійність нейронної мережі в різних умовах. Запропонована нейромережева модель може стати безпечною альтернативою традиційному методу обміну ключами Діффі-Хеллмана. Крім того, її очікувана стійкість до квантового дешифрування робить важливий крок у зміцненні криптографічних протоколів перед новими загрозами в епоху квантових обчислень. Модель показує високу ефективність навіть у простих конфігураціях. Особливо підкреслена здатність нейронних мереж швидко адаптуватися до нових загроз, що є критично важливим для забезпечення безпеки в умовах змін. Дослідження також показує, що глибина синаптичних зв’язків у нейронній мережі значно ускладнює зловмисникам завдання зламу ключа, знижуючи шанси на успіх. У висновках підкреслюється широкий спектр можливостей використання нейронних мереж у таких сферах, як кібербезпека, телекомунікації та фінансове прогнозування. Попри певні труднощі, пов’язані з алгоритмами та високими вимогами до обчислювальних ресурсів, нейронні мережі демонструють значний потенціал для покращення криптографічних систем.