Neural cryptography
ન્યુરલ ક્રિપ્ટોગ્રાફી એ ક્રિપ્ટોગ્રાફીની એક શાખા છે જે એન્ક્રિપ્શન અને ક્રિપ્ટાનાલિસિસમાં ઉપયોગ માટે સ્ટોકેસ્ટિક અલ્ગોરિધમ્સ, ખાસ કરીને કૃત્રિમ ન્યુરલ નેટવર્ક અલ્ગોરિધમ્સના ઉપયોગનું વિશ્લેષણ કરવા માટે સમર્પિત છે. વ્યાખ્યા કૃત્રિમ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ આપેલ સમસ્યાના ઉકેલની જગ્યાને પસંદગીયુક્ત રીતે શોધવાની તેમની ક્ષમતા માટે જાણીતા છે. આ લક્ષણ સંકેતલિપી વિશ્લેષણના ક્ષેત્રમાં ઉપયોગની કુદરતી જગ્યા શોધે છે. તે જ સમયે, ન્યુરલ નેટવર્ક્સ એ સિદ્ધાંતના આધારે સાયફરિંગ અલ્ગોરિધમ્સ પર હુમલો કરવા માટે એક નવો અભિગમ પ્રદાન કરે છે કે કોઈપણ કાર્યને ન્યુરલ નેટવર્ક દ્વારા પુનઃઉત્પાદિત કરી શકાય છે, જે એક શક્તિશાળી સાબિત કોમ્પ્યુટેશનલ સાધન છે જેનો ઉપયોગ કોઈપણ ક્રિપ્ટોગ્રાફિક અલ્ગોરિધમનો વ્યસ્ત કાર્ય શોધવા માટે કરી શકાય છે. મ્યુચ્યુઅલ લર્નિંગ, સેલ્ફ લર્નિંગ અને ન્યુરલ નેટવર્ક્સના સ્ટોકેસ્ટિક વર્તન અને સમાન અલ્ગોરિધમ્સના વિચારોનો ઉપયોગ ક્રિપ્ટોગ્રાફીના વિવિધ પાસાઓ માટે થઈ શકે છે, જેમ કે પબ્લિક-કી ક્રિપ્ટોગ્રાફી, ન્યુરલ નેટવર્ક મ્યુચ્યુઅલ સિંક્રોનાઇઝેશનનો ઉપયોગ કરીને મુખ્ય વિતરણ સમસ્યાનું સમાધાન, હેશિંગ અથવા સ્યુડો-રેન્ડમ નંબરોની પેઢી. બીજો વિચાર ન્યુરલ નેટવર્કની "બાયસ" નો ઉપયોગ કરીને બિન-રેખીય ટુકડાઓમાં જગ્યાને અલગ કરવાની ક્ષમતા છે. તે ન્યુરલ નેટવર્કને સક્રિય કરે છે કે નહીં તેની વિવિધ સંભાવનાઓ આપે છે. ક્રિપ્ટાનાલિસિસના કિસ્સામાં આ ખૂબ જ ઉપયોગી છે. સંશોધનના સમાન ક્ષેત્રની રચના કરવા માટે બે નામોનો ઉપયોગ થાય છેઃ ન્યુરો-ક્રિપ્ટોગ્રાફી અને ન્યુરલ ક્રિપ્ટોગ્રાફી. આ વિષય પર જે પ્રથમ કાર્ય જાણીતું છે તે 1995 માં આઇટી માસ્ટર થીસીસમાં શોધી શકાય છે. 1995 માં, સેબેસ્ટિયન ડોર્લેન્સે નેટવર્કને ડીઇએસના એસ-કોષ્ટકોને કેવી રીતે ઉલટાવી શકાય તે શીખવાની મંજૂરી આપીને ડીઇએસને ગુપ્ત વિશ્લેષણ કરવા માટે ન્યુરલ નેટવર્ક લાગુ કર્યા. આદિ શમીર દ્વારા વિભેદક ક્રિપ્ટાનાલિસિસ દ્વારા અભ્યાસ કરાયેલ DESમાં પૂર્વગ્રહને પ્રકાશિત કરવામાં આવ્યો છે. પ્રયોગ દર્શાવે છે કે લગભગ 50 ટકા કી બિટ્સ મળી શકે છે, જેનાથી ટૂંકા સમયમાં સંપૂર્ણ કી મળી શકે છે. હાર્ડવેરમાં મલ્ટીલેયર ન્યુરલ નેટવર્કના સરળ અમલીકરણને કારણે મલ્ટી માઇક્રો-કંટ્રોલર્સ સાથે હાર્ડવેર એપ્લિકેશનની દરખાસ્ત કરવામાં આવી છે. પબ્લિક-કી પ્રોટોકોલનું એક ઉદાહરણ ખલીલ શિહાબ દ્વારા આપવામાં આવ્યું છે. તેઓ ડિક્રિપ્શન સ્કીમ અને પબ્લિક કી ક્રિએશનનું વર્ણન કરે છે જે બેકપ્રોપેગેશન ન્યુરલ નેટવર્ક પર આધારિત છે. એન્ક્રિપ્શન યોજના અને ખાનગી કી બનાવવાની પ્રક્રિયા બુલિયન બીજગણિત પર આધારિત છે. આ તકનીકમાં નાના સમય અને યાદશક્તિની જટિલતાનો ફાયદો છે. એક ગેરલાભ એ બેકપ્રોપેગેશન અલ્ગોરિધમ્સનો ગુણધર્મ છેઃ વિશાળ તાલીમ સમૂહોને કારણે, ન્યુરલ નેટવર્કનો શીખવાનો તબક્કો ખૂબ લાંબો હોય છે. તેથી, આ પ્રોટોકોલનો ઉપયોગ અત્યાર સુધી માત્ર સૈદ્ધાંતિક છે. ન્યુરલ કી એક્સચેન્જ પ્રોટોકોલ બે પક્ષો વચ્ચે અને વ્યવહારમાં કી એક્સચેન્જ માટે સૌથી વધુ ઉપયોગમાં લેવાતો પ્રોટોકોલ ડિફી-હેલમેન કી એક્સચેન્જ પ્રોટોકોલ છે. ન્યુરલ કી એક્સચેન્જ, જે બે વૃક્ષ સમાનતા મશીનોના સમન્વય પર આધારિત છે, તે આ પદ્ધતિ માટે સુરક્ષિત સ્થાનાંતર હોવું જોઈએ. આ બે મશીનોને સુમેળ કરવો એ અંધાધૂંધી સંચારમાં બે અસ્તવ્યસ્ત ઓસિલેટરને સુમેળ કરવા જેવું જ છે. વૃક્ષ સમાનતા મશીન વૃક્ષ સમાનતા મશીન એ એક વિશેષ પ્રકારનું બહુ-સ્તર ફીડ ફોરવર્ડ ન્યુરલ નેટવર્ક છે. તેમાં એક આઉટપુટ ચેતાકોષ, છુપાયેલા ચેતાકોષો અને x ઇનપુટ ચેતાકોષો હોય છે. નેટવર્કમાં ઇનપુટ ત્રણ મૂલ્યો લે છેઃ ઇનપુટ અને છુપાયેલા ચેતાકોષો વચ્ચેનું વજન મૂલ્યો લે છેઃ દરેક છુપાયેલા ચેતાકોષોનું આઉટપુટ મૂલ્ય ઇનપુટ ચેતાકોષો અને આ વજનના તમામ ગુણાકારોના સરવાળા તરીકે ગણવામાં આવે છેઃ સાઇનમ એક સરળ કાર્ય છે, જે −1,0 અથવા 1 આપે છેઃ જો સ્કેલર ઉત્પાદન 0 હોય, તો છુપાયેલા ચેતાકોષનું આઉટપુટ દ્વિસંગી આઉટપુટ મૂલ્ય સુનિશ્ચિત કરવા માટે −1 સાથે મેપ કરવામાં આવે છે. ન્યુરલ નેટવર્કના આઉટપુટની ગણતરી પછી છુપાયેલા ઘટકો દ્વારા ઉત્પાદિત તમામ મૂલ્યોના ગુણાકાર તરીકે કરવામાં આવે છેઃ વૃક્ષ સમાનતા મશીનનું આઉટપુટ દ્વિસંગી છે. પ્રોટોકોલ દરેક પક્ષ (અને) તેના પોતાના વૃક્ષ સમાનતા મશીનનો ઉપયોગ કરે છે. વૃક્ષ સમાનતા મશીનોના સમન્વયને આ પગલાંઓમાં પ્રાપ્ત કરવામાં આવે છે શરૂ કરો યાદૃચ્છિક વજન મૂલ્યોને અમલમાં મૂકો જ્યાં સુધી સંપૂર્ણ સમન્વય પ્રાપ્ત ન થાય ત્યાં સુધી આ પગલાંઓ ચલાવો યાદૃચ્છિક ઇનપુટ વેક્ટર જનરેટ કરો છુપાયેલા ચેતાકોષોના મૂલ્યોની ગણતરી કરો આઉટપુટ ચેતાકોષના મૂલ્યની ગણતરી કરો બંને વૃક્ષ સમાનતા મશીનોના મૂલ્યોની સરખામણી કરો આઉટપુટ સમાન છેઃ યોગ્ય શિક્ષણ નિયમોમાંથી એક વજન પર લાગુ થાય છે આઉટપુટ અલગ હોય છેઃ સંપૂર્ણ સમન્વય પ્રાપ્ત થયા પછી (બંને વૃક્ષ સમાનતા મશીનોના વજન સમાન હોય છે), અને કી તરીકે તેમના વજનનો ઉપયોગ કરી શકે છે. આ પદ્ધતિ દ્વિદિશાત્મક શિક્ષણ તરીકે ઓળખાય છે. નીચેના શીખવાના નિયમોમાંથી એકનો સમન્વય માટે ઉપયોગ કરી શકાય છેઃ હેબ્બિયન શીખવાનો નિયમઃ હેબ્બિયન વિરોધી શીખવાનો નિયમઃ રેન્ડમ વોકઃ ક્યાંઃ જો અન્યથા અનેઃ એક એવું કાર્ય છે જે શ્રેણીમાં હુમલાઓ અને આ પ્રોટોકોલની સુરક્ષાને જાળવી રાખે છે દરેક હુમલામાં તે માનવામાં આવે છે કે, હુમલાખોર પક્ષો વચ્ચેના સંદેશાઓ સાંભળી શકે છે અને, પરંતુ તેમને બદલવાની તક નથી. બ્રુટ ફોર્સ બ્રુટ ફોર્સ એટેક પૂરો પાડવા માટે, હુમલાખોરે તમામ સંભવિત કી (વજનના તમામ સંભવિત મૂલ્યો) નું પરીક્ષણ કરવું પડે છે. છુપાયેલા ચેતાકોષો, × ઇનપુટ ચેતાકોષો અને વજનની સીમા દ્વારા, આ (2L + 1) KN શક્યતાઓ આપે છે. ઉદાહરણ તરીકે, રૂપરેખાંકન = 3, = 3 અને = 100 આપણને 3 * 10253 મુખ્ય શક્યતાઓ આપે છે, જે આજના કમ્પ્યુટર પાવર સાથે હુમલાને અશક્ય બનાવે છે. પોતાના ટ્રી પેરિટી મશીનથી શીખવું મૂળભૂત હુમલાઓમાંથી એક હુમલાખોર દ્વારા પ્રદાન કરી શકાય છે, જે પક્ષોની જેમ જ ટ્રી પેરિટી મશીનની માલિકી ધરાવે છે અને. તે આ બંને પક્ષો સાથે તેના વૃક્ષ સમાનતા મશીનને સુમેળ કરવા માંગે છે. દરેક પગલામાં ત્રણ પરિસ્થિતિઓ શક્ય છેઃ આઉટપુટ (એ) ષ્ણ આઉટપુટ (બી): કોઈ પણ પક્ષ તેના વજનને અપડેટ કરતું નથી. આઉટપુટ (A) = આઉટપુટ (B) = આઉટપુટ (E): ત્રણેય પક્ષો તેમના વૃક્ષ સમાનતા મશીનોમાં વજનને અપડેટ કરે છે. આઉટપુટ (A) = આઉટપુટ (B) ષ્ણ આઉટપુટ (E): પક્ષો અને તેમના વૃક્ષ સમાનતા મશીનોને અપડેટ કરે છે, પરંતુ હુમલાખોર તે કરી શકતો નથી. આ પરિસ્થિતિને કારણે તેમનું શિક્ષણ પક્ષોના સમન્વય કરતાં ધીમું છે. તે સાબિત થયું છે કે બે પક્ષોનું સુમેળ હુમલાખોરને શીખવા કરતાં વધુ ઝડપી છે. ન્યુરલ નેટવર્કની સિનેપ્ટિક ઊંડાઈ L વધારીને તેમાં સુધારો કરી શકાય છે. તે આ પ્રોટોકોલને પૂરતી સુરક્ષા આપે છે અને હુમલાખોર નાની સંભાવના સાથે જ ચાવી શોધી શકે છે. અન્ય હુમલાઓ પરંપરાગત ક્રિપ્ટોગ્રાફિક પ્રણાલીઓ માટે, આપણે કી લંબાઈ વધારીને પ્રોટોકોલની સુરક્ષામાં સુધારો કરી શકીએ છીએ. ન્યુરલ ક્રિપ્ટોગ્રાફીના કિસ્સામાં, આપણે ન્યુરલ નેટવર્કની સિનેપ્ટિક ઊંડાઈને વધારીને તેમાં સુધારો કરીએ છીએ. આ પરિમાણને બદલવાથી સફળ હુમલાની કિંમતમાં ઝડપથી વધારો થાય છે, જ્યારે વપરાશકર્તાઓ માટેનો પ્રયાસ બહુપદી રીતે વધે છે. તેથી, ન્યુરલ કી એક્સચેન્જની સુરક્ષાને તોડવી એ જટિલતા વર્ગ એન. પી. સાથે સંબંધિત છે. એલેક્ઝાન્ડર ક્લિમોવ, એન્ટોન મિત્યાગુઇન અને આદિ શમીર કહે છે કે મૂળ ન્યુરલ સિંક્રોનાઇઝેશન યોજનાને ઓછામાં ઓછા ત્રણ અલગ-અલગ હુમલાઓ-ભૌમિતિક, સંભવિત વિશ્લેષણ અને આનુવંશિક અલ્ગોરિધમ્સનો ઉપયોગ કરીને તોડી શકાય છે. આ ચોક્કસ અમલીકરણ અસુરક્ષિત હોવા છતાં, અસ્તવ્યસ્ત સુમેળ પાછળના વિચારો સંભવિત રીતે સુરક્ષિત અમલીકરણ તરફ દોરી શકે છે. ક્રમચય સમાનતા મશીન ક્રમચય સમાનતા મશીન એ વૃક્ષ સમાનતા મશીનનો દ્વિસંગી પ્રકાર છે. તેમાં એક ઇનપુટ સ્તર, એક છુપાયેલ સ્તર અને એક આઉટપુટ સ્તર હોય છે. આઉટપુટ સ્તરમાં ચેતાકોષોની સંખ્યા છુપાયેલા એકમોની સંખ્યા પર આધાર રાખે છે K. દરેક છુપાયેલા ચેતાકોષમાં N દ્વિસંગી ઇનપુટ ચેતાકોષો હોય છેઃ ઇનપુટ અને છુપાયેલા ચેતાકોષો વચ્ચેનું વજન પણ દ્વિસંગી હોય છેઃ દરેક છુપાયેલા ચેતાકોષનું આઉટપુટ મૂલ્ય ઇનપુટ ચેતાકોષોના તમામ વિશિષ્ટ વિચ્છેદન (વિશિષ્ટ અથવા) ના સરવાળા તરીકે ગણવામાં આવે છે અને આ વજનઃ (ω એટલે XOR). કાર્ય એ થ્રેશોલ્ડ કાર્ય છે, જે 0 અથવા 1 આપે છેઃ બે અથવા વધુ છુપાયેલા ચેતાકોષો સાથેના ન્યુરલ નેટવર્કના આઉટપુટની ગણતરી વિશિષ્ટ અથવા છુપાયેલા ઘટકો દ્વારા ઉત્પાદિત મૂલ્યો તરીકે કરી શકાય છેઃ K> 2 માટે આઉટપુટ સ્તરની અન્ય રૂપરેખાંકનો પણ શક્ય છે. આ મશીન કેટલાક હુમલાઓ સામે પૂરતું મજબૂત સાબિત થયું છે જેથી તેનો ઉપયોગ ક્રિપ્ટોગ્રાફિક માધ્યમ તરીકે થઈ શકે, પરંતુ તે સંભવિત હુમલા માટે સંવેદનશીલ હોવાનું દર્શાવવામાં આવ્યું છે. ક્વોન્ટમ કોમ્પ્યુટર સામે સુરક્ષા ક્વોન્ટમ કોમ્પ્યુટર એ એક એવું ઉપકરણ છે જે ગણતરી માટે ક્વોન્ટમ પદ્ધતિનો ઉપયોગ કરે છે. આ ઉપકરણમાં ડેટા ક્યુબિટ્સ (ક્વોન્ટમ દ્વિસંગી અંકો) તરીકે સંગ્રહિત થાય છે. તે પરંપરાગત કમ્પ્યુટરની સરખામણીમાં ક્વોન્ટમ કમ્પ્યુટરને ટૂંકા સમયમાં જટિલ સમસ્યાઓ હલ કરવાની તક આપે છે, દા. ત. સ્વતંત્ર લઘુગણક સમસ્યા અથવા ગુણાંકકરણ. અલ્ગોરિધમ્સ કે જે આમાંની કોઈપણ સંખ્યા સિદ્ધાંત સમસ્યાઓ પર આધારિત નથી, તે આ ગુણધર્મને કારણે શોધવામાં આવી રહ્યા છે. ન્યુરલ કી એક્સચેન્જ પ્રોટોકોલ કોઈપણ સંખ્યા સિદ્ધાંત પર આધારિત નથી. તે ન્યુરલ નેટવર્કના એકદિશાત્મક અને દ્વિદિશાત્મક સમન્વય વચ્ચેના તફાવત પર આધારિત છે. તેથી, ન્યુરલ કી એક્સચેન્જ પ્રોટોકોલ જેવું કંઈક સંભવિત ઝડપી કી એક્સચેન્જ યોજનાઓને જન્મ આપી શકે છે. ન્યુરલ નેટવર્ક સ્ટોકેસ્ટિક ન્યુરલ નેટવર્ક શોરનું અલ્ગોરિધમ સંદર્ભો ન્યુરો-ક્રિપ્ટોગ્રાફી 1995-ફ્રાન્સના સેબેસ્ટિયન ડોર્લેન્સ દ્વારા DES ક્રિપ્ટાનાલિસિસ પર લાગુ કરવામાં આવેલી ન્યુરો-ક્રિપ્ટોગ્રાફી (AI ન્યુરલ-ક્રિપ્ટોગ્રાફી) ની પ્રથમ વ્યાખ્યા પણ જુઓ. ન્યુરલ ક્રિપ્ટોગ્રાફી-જર્મનીના વુર્ઝબર્ગ યુનિવર્સિટી ખાતે એક પ્રકારની ન્યુરલ ક્રિપ્ટોગ્રાફીનું વર્ણન. - અગ્રણી કાગળોમાંથી એક કે જે જાહેર કી પ્રમાણીકરણ પ્રણાલી પ્રાપ્ત કરવા માટે સિંક્રનાઇઝ્ડ ન્યુરલ નેટવર્ક્સનો ઉપયોગ કરવાની વિભાવના રજૂ કરે છે. - ન્યુરલ ક્રિપ્ટોગ્રાફીનો સંભવિત વ્યવહારુ ઉપયોગ. - સામાન્ય રીતે ન્યુરલ ક્રિપ્ટોગ્રાફીનું વિશ્લેષણ અને સિંક્રનાઇઝ્ડ ન્યુરલ નેટવર્કનો ઉપયોગ કરવાની નબળાઈ અને સંભવિત હુમલાઓ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવું. ન્યુરલ સિંક્રોનાઇઝેશન અને ક્રિપ્ટોગ્રાફી-એન્ડ્રેસ રુટોર. પીએચડી થીસીસ, બાયરિશે જુલિયસ-મેક્સિમિલિયન્સ-યુનિવર્સિટી વુર્ઝબર્ગ, 2006. ક્રિપ્ટોગ્રાફીનો સિદ્ધાંત આર્ટિફિશિયલ ન્યુરલ નેટવર્ક