Neural cryptography
নিউরাল ক্রিপ্টোগ্রাফি হ 'ল ক্রিপ্টোগ্রাফির একটি শাখা যা এনক্রিপশন এবং ক্রিপ্ট্যানালাইসিসের ব্যবহারের জন্য স্টোকাস্টিক অ্যালগরিদম, বিশেষত কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক অ্যালগরিদমগুলির প্রয়োগ বিশ্লেষণের জন্য নিবেদিত। সংজ্ঞা কৃত্রিম স্নায়ুতন্ত্রগুলি একটি প্রদত্ত সমস্যার সমাধানের স্থানটি নির্বাচিতভাবে অন্বেষণ করার দক্ষতার জন্য সুপরিচিত। এই বৈশিষ্ট্যটি ক্রিপ্ট্যানালাইসিসের ক্ষেত্রে প্রয়োগের একটি প্রাকৃতিক স্থান খুঁজে পায়। একই সময়ে, নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি এই নীতির উপর ভিত্তি করে সাইফারিং অ্যালগরিদমগুলিকে আক্রমণ করার জন্য একটি নতুন পদ্ধতির প্রস্তাব দেয় যে কোনও ফাংশন একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক দ্বারা পুনরুত্পাদন করা যেতে পারে, যা একটি শক্তিশালী প্রমাণিত গণনামূলক সরঞ্জাম যা যে কোনও ক্রিপ্টোগ্রাফিক অ্যালগরিদমের বিপরীত-ফাংশন খুঁজে পেতে ব্যবহার করা যেতে পারে। মিউচুয়াল লার্নিং, সেলফ লার্নিং এবং নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির স্টোকাস্টিক আচরণ এবং অনুরূপ অ্যালগরিদমগুলি ক্রিপ্টোগ্রাফির বিভিন্ন দিকের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে, যেমন পাবলিক-কী ক্রিপ্টোগ্রাফি, নিউরাল নেটওয়ার্ক মিউচুয়াল সিঙ্ক্রোনাইজেশন ব্যবহার করে মূল বিতরণ সমস্যা সমাধান, হ্যাশিং বা ছদ্ম-এলোমেলো সংখ্যার প্রজন্ম। আরেকটি ধারণা হল একটি নিউরাল নেটওয়ার্কের "বায়াস" ব্যবহার করে অ-রৈখিক অংশে স্থান আলাদা করার ক্ষমতা। এটি নিউরাল নেটওয়ার্ক সক্রিয় করার বা না করার বিভিন্ন সম্ভাবনা দেয়। ক্রিপ্ট্যানালাইসিসের ক্ষেত্রে এটি খুব কার্যকর। গবেষণার একই ক্ষেত্রের নকশা তৈরি করতে দুটি নাম ব্যবহার করা হয়ঃ নিউরো-ক্রিপ্টোগ্রাফি এবং নিউরাল ক্রিপ্টোগ্রাফি। এই বিষয়ে প্রথম যে কাজটি জানা যায় তা 1995 সালে একটি আইটি মাস্টার থিসিসে পাওয়া যায়। 1995 সালে, সেবাস্টিয়ান ডর্লেন্স ডিইএস-এর এস-টেবিলগুলি কীভাবে উল্টানো যায় তা শিখতে নেটওয়ার্কগুলিকে অনুমতি দিয়ে ডিইএস-কে ক্রিপ্ট্যানালাইজ করার জন্য নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি প্রয়োগ করেছিলেন। আদি শামিরের ডিফারেনশিয়াল ক্রিপ্ট্যানালাইসিসের মাধ্যমে অধ্যয়ন করা ডিইএস-এর পক্ষপাতকে তুলে ধরা হয়েছে। পরীক্ষাটি দেখায় যে মূল বিটগুলির প্রায় 50 শতাংশ খুঁজে পাওয়া যায়, যার ফলে অল্প সময়ের মধ্যে সম্পূর্ণ কীটি খুঁজে পাওয়া যায়। হার্ডওয়্যারে মাল্টিলেয়ার নিউরাল নেটওয়ার্কের সহজ বাস্তবায়নের কারণে মাল্টি মাইক্রো-কন্ট্রোলার সহ হার্ডওয়্যার অ্যাপ্লিকেশন প্রস্তাব করা হয়েছে। পাবলিক-কী প্রটোকলের একটি উদাহরণ দিয়েছেন খলিল শিহাব। তিনি ডিক্রিপশন স্কিম এবং পাবলিক কী তৈরির বর্ণনা দিয়েছেন যা একটি ব্যাকপ্রোপেগেশন নিউরাল নেটওয়ার্কের উপর ভিত্তি করে। এনক্রিপশন স্কিম এবং প্রাইভেট কী তৈরির প্রক্রিয়া বুলিয়ান বীজগণিতের উপর ভিত্তি করে। এই কৌশলটিতে স্বল্প সময় এবং স্মৃতি জটিলতার সুবিধা রয়েছে। একটি অসুবিধা হল ব্যাকপ্রোপেগেশন অ্যালগরিদমের বৈশিষ্ট্যঃ বিশাল প্রশিক্ষণ সেটের কারণে, একটি নিউরাল নেটওয়ার্কের শেখার পর্যায়টি খুব দীর্ঘ। অতএব, এই প্রটোকলের ব্যবহার এখন পর্যন্ত শুধুমাত্র তাত্ত্বিক। নিউরাল কী এক্সচেঞ্জ প্রোটোকল দুই পক্ষের মধ্যে মূল বিনিময়ের জন্য এবং অনুশীলনে সর্বাধিক ব্যবহৃত প্রোটোকল হল ডিফি-হেলম্যান কী এক্সচেঞ্জ প্রোটোকল। নিউরাল কী এক্সচেঞ্জ, যা দুটি ট্রি প্যারিটি মেশিনের সমন্বয়ের উপর ভিত্তি করে, এই পদ্ধতির জন্য একটি নিরাপদ প্রতিস্থাপন হওয়া উচিত। এই দুটি যন্ত্রকে সমন্বিত করা বিশৃঙ্খল যোগাযোগে দুটি বিশৃঙ্খল দোলককে সমন্বিত করার অনুরূপ। ট্রি প্যারিটি মেশিন ট্রি প্যারিটি মেশিন একটি বিশেষ ধরনের মাল্টি-লেয়ার ফিড ফরওয়ার্ড নিউরাল নেটওয়ার্ক। এটি একটি আউটপুট নিউরন, লুকানো নিউরন এবং x ইনপুট নিউরন নিয়ে গঠিত। নেটওয়ার্কে ইনপুটগুলি তিনটি মান নেয়ঃ ইনপুট এবং লুকানো নিউরনের মধ্যে ওজনগুলি মান গ্রহণ করেঃ প্রতিটি লুকানো নিউরনের আউটপুট মান ইনপুট নিউরনের সমস্ত গুণ এবং এই ওজনের সমষ্টি হিসাবে গণনা করা হয়ঃ সিগনাম একটি সহজ ফাংশন, যা-1,0 বা 1 প্রদান করেঃ যদি স্কেলার পণ্যটি 0 হয়, তবে লুকানো নিউরনের আউটপুটটি বাইনারি আউটপুট মান নিশ্চিত করার জন্য-1 এ ম্যাপ করা হয়। নিউরাল নেটওয়ার্কের আউটপুট তারপর লুকানো উপাদান দ্বারা উত্পাদিত সমস্ত মানের গুণ হিসাবে গণনা করা হয়ঃ ট্রি প্যারিটি মেশিনের আউটপুট বাইনারি। প্রটোকল প্রতিটি পক্ষ (এবং) নিজস্ব ট্রি প্যারিটি মেশিন ব্যবহার করে। ট্রি প্যারিটি মেশিনের সিঙ্ক্রোনাইজেশন এই ধাপগুলিতে অর্জন করা হয় প্রাথমিকভাবে এলোমেলো ওজনের মানগুলি সম্পূর্ণ সিঙ্ক্রোনাইজেশন অর্জন না হওয়া পর্যন্ত এই পদক্ষেপগুলি সম্পাদন করুন এলোমেলো ইনপুট ভেক্টর তৈরি করুন লুকানো নিউরনের মানগুলি গণনা করুন আউটপুট নিউরনের মান গণনা করুন উভয় ট্রি প্যারিটি মেশিনের মানগুলির তুলনা করুন আউটপুটগুলি একইঃ উপযুক্ত শিক্ষার নিয়মগুলির মধ্যে একটি ওজনের ক্ষেত্রে প্রয়োগ করা হয় আউটপুটগুলি ভিন্নঃ সম্পূর্ণ সিঙ্ক্রোনাইজেশন অর্জনের পরে (উভয় ট্রি প্যারিটি মেশিনের ওজন একই), এবং তাদের ওজনগুলি কী হিসাবে ব্যবহার করতে পারে। এই পদ্ধতিটি দ্বিমুখী শিক্ষা হিসাবে পরিচিত। নিম্নলিখিত শেখার নিয়মগুলির মধ্যে একটি সিঙ্ক্রোনাইজেশনের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারেঃ হেব্বিয়ান শেখার নিয়মঃ অ্যান্টি-হেব্বিয়ান শেখার নিয়মঃ র্যান্ডম ওয়াকঃ কোথায়ঃ যদি অন্যথায় এবংঃ এমন একটি ফাংশন যা এই প্রোটোকলের আক্রমণ এবং সুরক্ষা বজায় রাখে প্রতিটি আক্রমণে এটি বিবেচনা করা হয় যে, আক্রমণকারী পক্ষগুলির মধ্যে বার্তা শুনতে পারে এবং, তবে সেগুলি পরিবর্তন করার সুযোগ পায় না। ব্রুট ফোর্স একটি ব্রুট ফোর্স আক্রমণ প্রদান করতে, একজন আক্রমণকারীকে সমস্ত সম্ভাব্য কী (ওজনের সমস্ত সম্ভাব্য মান) পরীক্ষা করতে হয়। লুকানো নিউরন, × ইনপুট নিউরন এবং ওজনের সীমানা দ্বারা, এটি (2 এল + 1) কেএন সম্ভাবনা দেয়। উদাহরণস্বরূপ, বিন্যাস = 3, = 3 এবং = 100 আমাদের 3 * 10253 মূল সম্ভাবনা দেয়, যা আজকের কম্পিউটার শক্তির সাথে আক্রমণকে অসম্ভব করে তোলে। নিজস্ব ট্রি প্যারিটি মেশিনের মাধ্যমে শেখা একজন আক্রমণকারীর দ্বারা মৌলিক আক্রমণগুলির মধ্যে একটি প্রদান করা যেতে পারে, যিনি দলগুলির মতো একই ট্রি প্যারিটি মেশিনের মালিক এবং সে তার ট্রি প্যারিটি মেশিনকে এই দুই পক্ষের সঙ্গে যুক্ত করতে চায়। প্রতিটি ধাপে তিনটি পরিস্থিতি সম্ভবঃ আউটপুট (এ) ষ্ণ আউটপুট (বি): কোনও পক্ষই তার ওজন আপডেট করে না। আউটপুট (এ) = আউটপুট (বি) = আউটপুট (ই): তিনটি পক্ষই তাদের ট্রি প্যারিটি মেশিনে ওজন আপডেট করে। আউটপুট (এ) = আউটপুট (বি) ষ্ণ আউটপুট (ই): দলগুলি এবং তাদের ট্রি প্যারিটি মেশিনগুলি আপডেট করে, কিন্তু আক্রমণকারী তা করতে পারে না। এই পরিস্থিতির কারণে তাঁর শেখা দলগুলির সমন্বয়ের চেয়ে ধীর। এটি প্রমাণিত হয়েছে যে, দুই পক্ষের সমন্বয় একজন আক্রমণকারীর শেখার চেয়ে দ্রুততর। স্নায়ুতন্ত্রের সিনাপটিক গভীরতা এল বৃদ্ধি করে এটি উন্নত করা যেতে পারে। এটি এই প্রোটোকলকে যথেষ্ট নিরাপত্তা দেয় এবং একজন আক্রমণকারী কেবলমাত্র সামান্য সম্ভাবনার সাথে কীটি খুঁজে বের করতে পারে। অন্যান্য আক্রমণ প্রচলিত ক্রিপ্টোগ্রাফিক সিস্টেমের জন্য, আমরা মূল দৈর্ঘ্য বাড়িয়ে প্রোটোকলের নিরাপত্তা উন্নত করতে পারি। নিউরাল ক্রিপ্টোগ্রাফির ক্ষেত্রে, আমরা নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির সিনাপটিক গভীরতা বাড়িয়ে এটিকে উন্নত করি। এই পরামিতিটি পরিবর্তন করলে সফল আক্রমণের খরচ দ্রুত বৃদ্ধি পায়, যেখানে ব্যবহারকারীদের প্রচেষ্টা বহুপদীভাবে বৃদ্ধি পায়। অতএব, নিউরাল কী এক্সচেঞ্জের নিরাপত্তা ভঙ্গ করা জটিলতা শ্রেণীর এনপি-র অন্তর্গত। আলেকজান্ডার ক্লিমভ, অ্যান্টন মিতিয়াগুইন এবং আদি শামির বলেছেন যে মূল স্নায়বিক সমন্বয় পরিকল্পনাটি কমপক্ষে তিনটি ভিন্ন আক্রমণ-জ্যামিতিক, সম্ভাব্য বিশ্লেষণ এবং জেনেটিক অ্যালগরিদম ব্যবহার করে ভেঙে দেওয়া যেতে পারে। যদিও এই নির্দিষ্ট বাস্তবায়ন অনিরাপদ, বিশৃঙ্খল সমন্বয়ের পিছনের ধারণাগুলি সম্ভাব্যভাবে একটি নিরাপদ বাস্তবায়নের দিকে পরিচালিত করতে পারে। পারমুটেশন প্যারিটি মেশিন হল ট্রি প্যারিটি মেশিনের একটি বাইনারি রূপ। এটি একটি ইনপুট স্তর, একটি লুকানো স্তর এবং একটি আউটপুট স্তর নিয়ে গঠিত। আউটপুট স্তরে নিউরনের সংখ্যা নির্ভর করে লুকানো একক কে-এর সংখ্যার উপর। প্রতিটি লুকানো নিউরনে এন বাইনারি ইনপুট নিউরন থাকেঃ ইনপুট এবং লুকানো নিউরনের মধ্যে ওজনও বাইনারি হয়ঃ প্রতিটি লুকানো নিউরনের আউটপুট মান ইনপুট নিউরনের সমস্ত একচেটিয়া বিচ্ছিন্নতা (একচেটিয়া বা) এবং এই ওজনের সমষ্টি হিসাবে গণনা করা হয়ঃ (এক্সওআর মানে এক্সওআর)। ফাংশনটি একটি থ্রেশহোল্ড ফাংশন, যা 0 বা 1 প্রদান করেঃ দুই বা ততোধিক লুকানো নিউরন সহ নিউরাল নেটওয়ার্কের আউটপুটকে একচেটিয়া বা লুকানো উপাদান দ্বারা উত্পাদিত মান হিসাবে গণনা করা যেতে পারেঃ কে> 2-এর জন্য আউটপুট স্তরের অন্যান্য কনফিগারেশনও সম্ভব। এই যন্ত্রটি কিছু আক্রমণের বিরুদ্ধে যথেষ্ট শক্তিশালী বলে প্রমাণিত হয়েছে যাতে এটি একটি ক্রিপ্টোগ্রাফিক গড় হিসাবে ব্যবহার করা যেতে পারে, তবে এটি একটি সম্ভাব্য আক্রমণের জন্য ঝুঁকিপূর্ণ বলে দেখানো হয়েছে। কোয়ান্টাম কম্পিউটারের বিরুদ্ধে নিরাপত্তা একটি কোয়ান্টাম কম্পিউটার এমন একটি যন্ত্র যা গণনার জন্য কোয়ান্টাম প্রক্রিয়া ব্যবহার করে। এই যন্ত্রে তথ্যগুলি কিউবিট (কোয়ান্টাম বাইনারি সংখ্যা) হিসাবে সংরক্ষণ করা হয়। এটি একটি প্রচলিত কম্পিউটারের তুলনায় একটি কোয়ান্টাম কম্পিউটারকে স্বল্প সময়ের মধ্যে জটিল সমস্যা সমাধানের সুযোগ দেয়, যেমন। বিচ্ছিন্ন লগারিদম সমস্যা বা ফ্যাক্টরাইজেশন। এই বৈশিষ্ট্যের কারণে যে অ্যালগরিদমগুলি এই সংখ্যা তত্ত্বের কোনও সমস্যার উপর ভিত্তি করে নয় সেগুলি অনুসন্ধান করা হচ্ছে। নিউরাল কী এক্সচেঞ্জ প্রোটোকল কোনও সংখ্যা তত্ত্বের উপর ভিত্তি করে নয়। এটি নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির একমুখী এবং দ্বিমুখী সমন্বয়ের মধ্যে পার্থক্যের উপর ভিত্তি করে। অতএব, নিউরাল কী এক্সচেঞ্জ প্রোটোকলের মতো কিছু সম্ভাব্য দ্রুত কী এক্সচেঞ্জ স্কিমের জন্ম দিতে পারে। আরও দেখুন নিউরাল নেটওয়ার্ক স্টোকাস্টিক নিউরাল নেটওয়ার্ক শোরের অ্যালগরিদম রেফারেন্স নিউরো-ক্রিপ্টোগ্রাফি 1995-ফ্রান্সের সেবাস্টিয়ান ডর্লেন্স দ্বারা ডিইএস ক্রিপ্ট্যানালাইসিসের ক্ষেত্রে প্রয়োগ করা নিউরো-ক্রিপ্টোগ্রাফির (এআই নিউরাল-ক্রিপ্টোগ্রাফি) প্রথম সংজ্ঞা। নিউরাল ক্রিপ্টোগ্রাফি-জার্মানির উয়ার্জবুর্গ বিশ্ববিদ্যালয়ের এক ধরনের নিউরাল ক্রিপ্টোগ্রাফির বর্ণনা। - একটি নেতৃস্থানীয় গবেষণাপত্র যা একটি পাবলিক কী প্রমাণীকরণ ব্যবস্থা অর্জনের জন্য সিঙ্ক্রোনাইজড নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহারের ধারণাটি প্রবর্তন করে। - নিউরাল ক্রিপ্টোগ্রাফির সম্ভাব্য ব্যবহারিক প্রয়োগ। - সাধারণভাবে নিউরাল ক্রিপ্টোগ্রাফির বিশ্লেষণ এবং সিঙ্ক্রোনাইজড নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহারের দুর্বলতা এবং সম্ভাব্য আক্রমণের দিকে মনোনিবেশ করা। নিউরাল সিঙ্ক্রোনাইজেশন এবং ক্রিপ্টোগ্রাফি-আন্দ্রেয়াস রটার। পিএইচডি থিসিস, বায়ারিশে জুলিয়াস-ম্যাক্সিমিলিয়ানস-ইউনিভার্সিটাট উয়ার্জবুর্গ, 2006। ক্রিপ্টোগ্রাফির তত্ত্ব কৃত্রিম স্নায়ুতন্ত্র