Neural cryptography
न्यूरल क्रिप्टोग्राफी क्रिप्टोग्राफी की एक शाखा है जो एन्क्रिप्शन और क्रिप्टानालिसिस में उपयोग के लिए यादृच्छिक एल्गोरिदम, विशेष रूप से कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क एल्गोरिदम के अनुप्रयोग का विश्लेषण करने के लिए समर्पित है। परिभाषा कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क किसी दी गई समस्या के समाधान स्थान का चुनिंदा रूप से पता लगाने की अपनी क्षमता के लिए जाने जाते हैं। यह विशेषता क्रिप्टानालिसिस के क्षेत्र में अनुप्रयोग का एक प्राकृतिक स्थान पाती है। उसी समय, तंत्रिका नेटवर्क इस सिद्धांत के आधार पर साइफरिंग एल्गोरिदम पर हमला करने के लिए एक नया दृष्टिकोण प्रदान करते हैं कि किसी भी कार्य को तंत्रिका नेटवर्क द्वारा पुनः प्रस्तुत किया जा सकता है, जो एक शक्तिशाली सिद्ध कम्प्यूटेशनल उपकरण है जिसका उपयोग किसी भी क्रिप्टोग्राफिक एल्गोरिदम के व्युत्क्रम-कार्य को खोजने के लिए किया जा सकता है। म्यूचुअल लर्निंग, सेल्फ लर्निंग, और न्यूरल नेटवर्क के स्टोकेस्टिक व्यवहार और इसी तरह के एल्गोरिदम के विचारों का उपयोग क्रिप्टोग्राफी के विभिन्न पहलुओं के लिए किया जा सकता है, जैसे पब्लिक-की क्रिप्टोग्राफी, न्यूरल नेटवर्क म्यूचुअल सिंक्रोनाइजेशन का उपयोग करके प्रमुख वितरण समस्या को हल करना, हैशिंग या छद्म-यादृच्छिक संख्याओं की पीढ़ी। एक अन्य विचार "पूर्वाग्रह" का उपयोग करके गैर-रैखिक टुकड़ों में स्थान को अलग करने के लिए एक तंत्रिका नेटवर्क की क्षमता है। यह तंत्रिका तंत्र को सक्रिय करने या न करने की अलग-अलग संभावनाएँ देता है। यह क्रिप्टानालिसिस के मामले में बहुत उपयोगी है। शोध के एक ही क्षेत्र को डिजाइन करने के लिए दो नामों का उपयोग किया जाता हैः न्यूरो-क्रिप्टोग्राफी और न्यूरल क्रिप्टोग्राफी। इस विषय पर ज्ञात पहला कार्य 1995 में एक आई. टी. मास्टर थीसिस में पाया जा सकता है। 1995 में, सेबेस्टियन डोरलेन्स ने तंत्रिका तंत्र को डी. ई. एस. के एस-तालिकाओं को उलटना सीखने की अनुमति देकर डी. ई. एस. का गुप्त विश्लेषण करने के लिए तंत्रिका तंत्र को लागू किया। आदि शमीर द्वारा विभेदक क्रिप्टानालिसिस के माध्यम से अध्ययन किए गए डी. ई. एस. में पूर्वाग्रह पर प्रकाश डाला गया है। प्रयोग से पता चलता है कि लगभग 50 प्रतिशत प्रमुख बिट्स पाए जा सकते हैं, जिससे कम समय में पूरी कुंजी मिल सकती है। हार्डवेयर में बहुस्तरीय तंत्रिका नेटवर्क के आसान कार्यान्वयन के कारण बहु सूक्ष्म-नियंत्रकों के साथ हार्डवेयर अनुप्रयोग प्रस्तावित किया गया है। सार्वजनिक-कुंजी प्रोटोकॉल का एक उदाहरण खलील शिहाब द्वारा दिया गया है। वह डिक्रिप्शन योजना और सार्वजनिक कुंजी निर्माण का वर्णन करते हैं जो एक बैकप्रोपेगेशन न्यूरल नेटवर्क पर आधारित हैं। कूटलेखन योजना और निजी कुंजी निर्माण प्रक्रिया बूलियन बीजगणित पर आधारित हैं। इस तकनीक में कम समय और स्मृति जटिलताओं का लाभ है। एक नुकसान बैकप्रोपेगेशन एल्गोरिदम का गुण हैः विशाल प्रशिक्षण सेट के कारण, एक तंत्रिका नेटवर्क का सीखने का चरण बहुत लंबा होता है। इसलिए, इस प्रोटोकॉल का उपयोग अब तक केवल सैद्धांतिक है। न्यूरल की एक्सचेंज प्रोटोकॉल दो पक्षों के बीच प्रमुख आदान-प्रदान के लिए सबसे अधिक उपयोग किया जाने वाला प्रोटोकॉल और व्यवहार में डिफी-हेलमैन की एक्सचेंज प्रोटोकॉल है। न्यूरल की एक्सचेंज, जो दो ट्री पैरिटी मशीनों के समन्वय पर आधारित है, इस विधि के लिए एक सुरक्षित प्रतिस्थापन होना चाहिए। इन दोनों मशीनों को सिंक्रनाइज़ करना अराजकता संचार में दो अराजक ऑसिलेटर को सिंक्रनाइज़ करने के समान है। ट्री पैरिटी मशीन ट्री पैरिटी मशीन एक विशेष प्रकार का बहु-परत फीड फॉरवर्ड न्यूरल नेटवर्क है। इसमें एक आउटपुट न्यूरॉन, छिपे हुए न्यूरॉन्स और x इनपुट न्यूरॉन्स होते हैं। नेटवर्क में इनपुट तीन मान लेते हैंः इनपुट और छिपे हुए न्यूरॉन्स के बीच का भार मान लेता हैः प्रत्येक छिपे हुए न्यूरॉन के आउटपुट मूल्य की गणना इनपुट न्यूरॉन्स के सभी गुणन और इन भारों के योग के रूप में की जाती हैः साइनम एक सरल कार्य है, जो-1,0 या 1 देता हैः यदि स्केलर उत्पाद 0 है, तो छिपे हुए न्यूरॉन के आउटपुट को-1 में मैप किया जाता है ताकि द्विआधारी आउटपुट मूल्य सुनिश्चित किया जा सके। न्यूरल नेटवर्क के आउटपुट की गणना तब छिपे हुए तत्वों द्वारा उत्पादित सभी मूल्यों के गुणन के रूप में की जाती हैः ट्री पैरिटी मशीन का आउटपुट द्विआधारी है। प्रोटोकॉल प्रत्येक पक्ष (और) अपनी ट्री पैरिटी मशीन का उपयोग करता है। इन चरणों में ट्री पैरिटी मशीनों का सिंक्रोनाइजेशन प्राप्त किया जाता है यादृच्छिक वजन मूल्यों को प्रारंभ करें इन चरणों को तब तक निष्पादित करें जब तक कि पूर्ण सिंक्रोनाइजेशन प्राप्त न हो जाए यादृच्छिक इनपुट वेक्टर उत्पन्न करें छिपे हुए न्यूरॉन्स के मूल्यों की गणना करें आउटपुट न्यूरॉन के मूल्य की गणना करें दोनों ट्री पैरिटी मशीनों के मूल्यों की तुलना करें आउटपुट समान हैंः उपयुक्त शिक्षण नियमों में से एक वजन पर लागू होता है आउटपुट अलग-अलग होते हैंः पूर्ण सिंक्रोनाइजेशन प्राप्त करने के बाद 2 पर जाएं (दोनों ट्री पैरिटी मशीनों का वजन समान होता है), और कुंजी के रूप में अपने वजन का उपयोग कर सकते हैं। इस विधि को द्विदिशात्मक शिक्षा के रूप में जाना जाता है। निम्नलिखित सीखने के नियमों में से एक का उपयोग समन्वय के लिए किया जा सकता हैः हेब्बियन सीखने का नियमः एंटी-हेब्बियन सीखने का नियमः यादृच्छिक चलनाः कहाँः यदि अन्यथा औरः एक ऐसा कार्य है जो इस प्रोटोकॉल के हमलों और सुरक्षा की सीमा में रखता है। क्रूर बल एक क्रूर बल हमला प्रदान करने के लिए, एक हमलावर को सभी संभावित कुंजी (वजन के सभी संभावित मान) का परीक्षण करना होता है। छिपे हुए न्यूरॉन्स, × इनपुट न्यूरॉन्स और भार की सीमा से, यह (2 एल + 1) केएन संभावनाएं देता है। उदाहरण के लिए, विन्यास = 3, = 3 और = 100 हमें 3 * 10253 प्रमुख संभावनाएं देता है, जिससे आज के कंप्यूटर शक्ति के साथ हमला असंभव हो जाता है। अपने स्वयं के ट्री पैरिटी मशीन के साथ सीखना बुनियादी हमलों में से एक हमलावर द्वारा प्रदान किया जा सकता है, जो पार्टियों के समान ट्री पैरिटी मशीन का मालिक है और। वह इन दोनों पक्षों के साथ अपनी ट्री पैरिटी मशीन को सिंक्रनाइज़ करना चाहता है। प्रत्येक चरण में तीन स्थितियाँ संभव हैंः उत्पादन (ए)  ऒत्त उत्पादन (बी): कोई भी पक्ष अपने भार को अद्यतन नहीं करता है। आउटपुट (ए) = आउटपुट (बी) = आउटपुट (ई): तीनों पक्ष अपनी ट्री पैरिटी मशीनों में वजन को अपडेट करते हैं। आउटपुट (ए) = आउटपुट (बी) ष्ण आउटपुट (ई): दल और अपनी ट्री पैरिटी मशीनों को अद्यतन करते हैं, लेकिन हमलावर ऐसा नहीं कर सकता है। इस स्थिति के कारण उनका सीखना दलों के समन्वय की तुलना में धीमा है। यह साबित हो चुका है कि दो पक्षों का समन्वय एक हमलावर के सीखने की तुलना में तेज है। न्यूरल नेटवर्क की सिनैप्टिक गहराई एल को बढ़ाकर इसमें सुधार किया जा सकता है। यह इस प्रोटोकॉल को पर्याप्त सुरक्षा देता है और एक हमलावर केवल छोटी संभावना के साथ कुंजी का पता लगा सकता है। अन्य हमले पारंपरिक क्रिप्टोग्राफिक प्रणालियों के लिए, हम कुंजी की लंबाई को बढ़ाकर प्रोटोकॉल की सुरक्षा में सुधार कर सकते हैं। न्यूरल क्रिप्टोग्राफी के मामले में, हम न्यूरल नेटवर्क की सिनैप्टिक गहराई को बढ़ाकर इसमें सुधार करते हैं। इस पैरामीटर को बदलने से एक सफल हमले की लागत तेजी से बढ़ जाती है, जबकि उपयोगकर्ताओं के लिए प्रयास बहुपद रूप से बढ़ता है। इसलिए, तंत्रिका कुंजी विनिमय की सुरक्षा को तोड़ना जटिलता वर्ग एन. पी. से संबंधित है। अलेक्जेंडर क्लिमोव, एंटोन मित्यागुइन और आदि शमीर का कहना है कि मूल तंत्रिका समन्वय योजना को कम से कम तीन अलग-अलग हमलों-ज्यामितीय, संभावित विश्लेषण और आनुवंशिक एल्गोरिदम का उपयोग करके तोड़ा जा सकता है। भले ही यह विशेष कार्यान्वयन असुरक्षित है, लेकिन अराजक समन्वय के पीछे के विचार संभावित रूप से एक सुरक्षित कार्यान्वयन की ओर ले जा सकते हैं। क्रमपरिवर्तन समता मशीन क्रमपरिवर्तन समता मशीन वृक्ष समता मशीन का एक द्विआधारी संस्करण है। इसमें एक इनपुट परत, एक छिपी हुई परत और एक आउटपुट परत होती है। आउटपुट परत में न्यूरॉन्स की संख्या छिपी हुई इकाइयों की संख्या पर निर्भर करती है K. प्रत्येक छिपी हुई न्यूरॉन में N द्विआधारी इनपुट न्यूरॉन्स होते हैंः इनपुट और छिपी हुई न्यूरॉन्स के बीच का भार भी द्विआधारी होता हैः प्रत्येक छिपी हुई न्यूरॉन के आउटपुट मूल्य की गणना इनपुट न्यूरॉन्स के सभी विशेष विच्छेदन (अनन्य या) और इन भारों के योग के रूप में की जाती हैः (XOR का अर्थ है XOR)। फलन एक सीमा फलन है, जो 0 या 1 देता हैः दो या दो से अधिक छिपे हुए न्यूरॉन्स के साथ तंत्रिका नेटवर्क के आउटपुट की गणना अनन्य या छिपे हुए तत्वों द्वारा उत्पादित मूल्यों के रूप में की जा सकती हैः के> 2 के लिए आउटपुट परत के अन्य विन्यास भी संभव हैं। यह मशीन कुछ हमलों के खिलाफ पर्याप्त मजबूत साबित हुई है, इसलिए इसे एक क्रिप्टोग्राफिक माध्यम के रूप में इस्तेमाल किया जा सकता है, लेकिन इसे एक संभावित हमले के लिए असुरक्षित दिखाया गया है। क्वांटम कंप्यूटर के खिलाफ सुरक्षा एक क्वांटम कंप्यूटर एक ऐसा उपकरण है जो गणना के लिए क्वांटम तंत्र का उपयोग करता है। इस उपकरण में डेटा को क्यूबिट्स (क्वांटम द्विआधारी अंक) के रूप में संग्रहीत किया जाता है। यह एक क्वांटम कंप्यूटर को एक पारंपरिक कंप्यूटर की तुलना में कम समय में जटिल समस्याओं को हल करने का अवसर देता है, जैसे। असतत लघुगणक समस्या या गुणनखंडन। एल्गोरिदम जो इनमें से किसी भी संख्या सिद्धांत समस्या पर आधारित नहीं हैं, उनकी खोज इस गुण के कारण की जा रही है। तंत्रिका कुंजी विनिमय प्रोटोकॉल किसी भी संख्या सिद्धांत पर आधारित नहीं है। यह तंत्रिका नेटवर्क के एकदिशात्मक और द्विदिश सिंक्रोनाइजेशन के बीच के अंतर पर आधारित है। इसलिए, तंत्रिका कुंजी विनिमय प्रोटोकॉल जैसा कुछ संभावित रूप से तेज कुंजी विनिमय योजनाओं को जन्म दे सकता है। न्यूरल नेटवर्क स्टोकेस्टिक न्यूरल नेटवर्क शोर का एल्गोरिथ्म भी देखें संदर्भ न्यूरो-क्रिप्टोग्राफी 1995-न्यूरो-क्रिप्टोग्राफी (ए. आई. न्यूरल-क्रिप्टोग्राफी) की पहली परिभाषा सेबेस्टियन डोरलेन्स, फ्रांस द्वारा डी. ई. एस. क्रिप्टानालिसिस पर लागू की गई। न्यूरल क्रिप्टोग्राफी-जर्मनी के वुर्जबर्ग विश्वविद्यालय में एक प्रकार की न्यूरल क्रिप्टोग्राफी का विवरण। - सार्वजनिक कुंजी प्रमाणीकरण प्रणाली प्राप्त करने के लिए सिंक्रनाइज़ किए गए तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करने की अवधारणा को पेश करने वाले प्रमुख पत्रों में से एक। - न्यूरल क्रिप्टोग्राफी का संभावित व्यावहारिक अनुप्रयोग। - सामान्य रूप से तंत्रिका क्रिप्टोग्राफी का विश्लेषण और समक्रमित तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करने की कमजोरी और संभावित हमलों पर ध्यान केंद्रित करना। न्यूरल सिंक्रोनाइजेशन एंड क्रिप्टोग्राफी-एंड्रियास रटर। पीएचडी थीसिस, बेयरिशे जूलियस-मैक्सिमिलियंस-यूनिवर्सिटी वुर्जबर्ग, 2006। क्रिप्टोग्राफी का सिद्धांत कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क