Neural cryptography
நரம்பியல் குறியாக்கவியல் என்பது குறியாக்கம் மற்றும் குறியாக்க பகுப்பாய்வில் பயன்படுத்துவதற்கான தற்செயலான வழிமுறைகள், குறிப்பாக செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க் வழிமுறைகளின் பயன்பாட்டை பகுப்பாய்வு செய்வதற்காக அர்ப்பணிக்கப்பட்ட குறியாக்கவியலின் ஒரு கிளை ஆகும். வரையறை செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் கொடுக்கப்பட்ட சிக்கலின் தீர்வு இடத்தை தேர்ந்தெடுக்கும் திறனுக்காக நன்கு அறியப்பட்டவை. இந்த அம்சம் குறியாக்க பகுப்பாய்வு துறையில் பயன்பாட்டின் இயற்கையான இடத்தை கண்டறிகிறது. அதே நேரத்தில், நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் எந்த செயல்பாட்டையும் ஒரு நரம்பியல் நெட்வொர்க்கால் இனப்பெருக்கம் செய்ய முடியும் என்ற கொள்கையின் அடிப்படையில் சைஃபரிங் வழிமுறைகளைத் தாக்க ஒரு புதிய அணுகுமுறையை வழங்குகின்றன, இது எந்தவொரு குறியாக்க வழிமுறையின் தலைகீழ் செயல்பாட்டைக் கண்டறியப் பயன்படுத்தக்கூடிய ஒரு சக்திவாய்ந்த நிரூபிக்கப்பட்ட கணக்கீட்டு கருவியாகும். பரஸ்பர கற்றல், சுய கற்றல் மற்றும் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் சீரற்ற நடத்தை மற்றும் ஒத்த வழிமுறைகளின் கருத்துக்கள் பொது-விசை குறியாக்கவியல், நரம்பியல் நெட்வொர்க் பரஸ்பர ஒத்திசைவைப் பயன்படுத்தி முக்கிய விநியோக சிக்கலைத் தீர்ப்பது, போலி-சீரற்ற எண்களின் ஹாஷிங் அல்லது உருவாக்கம் போன்ற குறியாக்கவியலின் பல்வேறு அம்சங்களுக்கு பயன்படுத்தப்படலாம். மற்றொரு யோசனை "சார்பு" ஐப் பயன்படுத்தி நேரியல் அல்லாத துண்டுகளில் இடத்தை பிரிக்கும் நரம்பியல் வலையமைப்பின் திறன் ஆகும். இது நரம்பியல் வலையமைப்பை செயல்படுத்துகிறதா இல்லையா என்பதற்கான வெவ்வேறு நிகழ்தகவுகளை வழங்குகிறது. கிரிப்டானாலிஸிஸ் விஷயத்தில் இது மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும். ஒரே ஆராய்ச்சித் துறையை வடிவமைக்க இரண்டு பெயர்கள் பயன்படுத்தப்படுகின்றனஃ நியூரோ-கிரிப்டோகிராஃபி மற்றும் நியூரல் கிரிப்டோகிராஃபி. இந்த தலைப்பில் அறியப்பட்ட முதல் படைப்பு 1995 ஆம் ஆண்டில் ஒரு ஐ. டி மாஸ்டர் ஆய்வறிக்கையில் காணலாம். 1995 ஆம் ஆண்டில், செபாஸ்டியன் டோர்லென்ஸ் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைப் பயன்படுத்தி DES இன் S-அட்டவணைகளை எவ்வாறு தலைகீழாக மாற்றுவது என்பதை நெட்வொர்க்குகள் கற்றுக்கொள்ள அனுமதிப்பதன் மூலம் DES ஐ குறியாக்க பகுப்பாய்வு செய்தனர். ஆதி ஷமீர் டிஃபெரென்ஷியல் கிரிப்டானாலிஸிஸ் மூலம் ஆய்வு செய்த DES இல் உள்ள சார்பு சிறப்பித்துக் காட்டப்படுகிறது. இந்த சோதனை சுமார் 50 சதவீத முக்கிய பிட்களைக் கண்டுபிடிக்க முடியும் என்பதைக் காட்டுகிறது, இது முழு விசையையும் குறுகிய காலத்தில் கண்டுபிடிக்க அனுமதிக்கிறது. வன்பொருளில் பல அடுக்கு நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை எளிதாக செயல்படுத்துவதன் காரணமாக பல மைக்ரோ-கட்டுப்படுத்திகளுடன் வன்பொருள் பயன்பாடு முன்மொழியப்பட்டுள்ளது. பொது-முக்கிய நெறிமுறையின் ஒரு உதாரணம் கலீல் ஷிஹாப் வழங்கியுள்ளார். அவர் மறைகுறியாக்கத் திட்டத்தையும் பொது விசை உருவாக்கத்தையும் விவரிக்கிறார், அவை ஒரு பின்னோக்கிய நரம்பியல் வலையமைப்பை அடிப்படையாகக் கொண்டவை. குறியாக்க திட்டம் மற்றும் தனியார் விசை உருவாக்கும் செயல்முறை பூலியன் இயற்கணிதத்தை அடிப்படையாகக் கொண்டவை. இந்த நுட்பம் சிறிய நேரம் மற்றும் நினைவக சிக்கல்களின் நன்மையைக் கொண்டுள்ளது. பின்னோக்கி பரப்புதல் வழிமுறைகளின் பண்பு ஒரு குறைபாடுஃ பெரிய பயிற்சி தொகுப்புகளின் காரணமாக, ஒரு நரம்பியல் வலையமைப்பின் கற்றல் கட்டம் மிக நீளமானது. எனவே, இந்த நெறிமுறையின் பயன்பாடு இதுவரை தத்துவார்த்தமாக மட்டுமே உள்ளது. நரம்பியல் விசை பரிமாற்ற நெறிமுறை இரு தரப்பினருக்கும் இடையிலான முக்கிய பரிமாற்றத்திற்கான மிகவும் பயன்படுத்தப்படும் நெறிமுறை மற்றும் நடைமுறையில் டிஃபி-ஹெல்மேன் விசை பரிமாற்ற நெறிமுறை ஆகும். இரண்டு மர சமநிலை இயந்திரங்களின் ஒத்திசைவை அடிப்படையாகக் கொண்ட நரம்பியல் விசை பரிமாற்றம், இந்த முறைக்கு பாதுகாப்பான மாற்றாக இருக்க வேண்டும். இந்த இரண்டு இயந்திரங்களையும் ஒத்திசைப்பது குழப்பம் தகவல்தொடர்புகளில் இரண்டு குழப்பமான ஊசலாட்டங்களை ஒத்திசைப்பதற்கு ஒத்ததாகும். மரம் சமநிலை இயந்திரம் மரம் சமநிலை இயந்திரம் என்பது ஒரு சிறப்பு வகை பல அடுக்கு ஊட்ட முன்னோக்கி நரம்பியல் வலையமைப்பு ஆகும். இது ஒரு வெளியீட்டு நரம்பணு, மறைக்கப்பட்ட நரம்பணுக்கள் மற்றும் x உள்ளீட்டு நரம்பணுக்களைக் கொண்டுள்ளது. நெட்வொர்க்கில் உள்ளீடுகள் மூன்று மதிப்புகளை எடுத்துக்கொள்கின்றனஃ உள்ளீடு மற்றும் மறைக்கப்பட்ட நரம்பணுக்களுக்கு இடையிலான எடைகள் மதிப்புகளை எடுத்துக்கொள்கின்றனஃ ஒவ்வொரு மறைக்கப்பட்ட நரம்பணுக்களின் வெளியீட்டு மதிப்பு உள்ளீட்டு நரம்பணுக்களின் அனைத்து பெருக்கங்களின் கூட்டுத்தொகையாகவும் இந்த எடைகளின் கூட்டுத்தொகையாகவும் கணக்கிடப்படுகிறதுஃ சிக்னம் என்பது ஒரு எளிய செயல்பாடாகும், இது-1,0 அல்லது 1 ஐத் திருப்புகிறதுஃ அளவிடக்கூடிய தயாரிப்பு 0 ஆக இருந்தால், மறைக்கப்பட்ட நரம்பணுக்களின் வெளியீடு பைனரி வெளியீட்டு மதிப்பை உறுதி செய்வதற்காக-1 ஆக வரைபடமாக்கப்படுகிறது. நரம்பியல் வலையமைப்பின் வெளியீடு பின்னர் மறைக்கப்பட்ட கூறுகளால் உற்பத்தி செய்யப்படும் அனைத்து மதிப்புகளின் பெருக்கமாக கணக்கிடப்படுகிறதுஃ மர சமநிலை இயந்திரத்தின் வெளியீடு பைனரி ஆகும். நெறிமுறை ஒவ்வொரு தரப்பும் (மற்றும்) அதன் சொந்த மர சமநிலை இயந்திரத்தைப் பயன்படுத்துகிறது. மர சமநிலை இயந்திரங்களின் ஒத்திசைவு இந்த படிநிலைகளில் அடையப்படுகிறது சீரற்ற எடை மதிப்புகளைத் தொடங்கவும் முழு ஒத்திசைவு அடையப்படும் வரை இந்த படிநிலைகளை இயக்கவும் சீரற்ற உள்ளீட்டு திசையனை உருவாக்கவும் மறைக்கப்பட்ட நியூரான்களின் மதிப்புகளைக் கணக்கிடவும் வெளியீட்டு நியூரானின் மதிப்பைக் கணக்கிடுங்கள் இரு மர சமநிலை இயந்திரங்களின் மதிப்புகளையும் ஒப்பிடுக வெளியீடுகள் ஒரே மாதிரியானவைஃ பொருத்தமான கற்றல் விதிகளில் ஒன்று எடைகளுக்கு பயன்படுத்தப்படுகிறது வெளியீடுகள் வேறுபட்டவைஃ முழு ஒத்திசைவு அடைந்த பிறகு (இரண்டு மர சமநிலை இயந்திரங்களின் எடைகள் ஒரே மாதிரியானவை), அவற்றின் எடைகளை விசைகளாக பயன்படுத்தலாம். இந்த முறை இருதரப்பு கற்றல் என்று அழைக்கப்படுகிறது. பின்வரும் கற்றல் விதிகளில் ஒன்றை ஒத்திசைவுக்கு பயன்படுத்தலாம்ஃ ஹெபியன் கற்றல் விதிஃ ஹெபியன் எதிர்ப்பு கற்றல் விதிஃ சீரற்ற நடைஃ எங்கேஃ இல்லையெனில் மற்றும்ஃ இந்த நெறிமுறையின் தாக்குதல்களையும் பாதுகாப்பையும் வரம்பில் வைத்திருக்கும் ஒரு செயல்பாடு ஒவ்வொரு தாக்குதலிலும், தாக்குபவர் கட்சிகளுக்கு இடையிலான செய்திகளைக் கேட்க முடியும், ஆனால் அவற்றை மாற்றுவதற்கான வாய்ப்பு இல்லை. புரூட் ஃபோர்ஸ் ஒரு புரூட் ஃபோர்ஸ் தாக்குதலை வழங்க, ஒரு தாக்குபவர் சாத்தியமான அனைத்து விசைகளையும் (எடைகளின் அனைத்து சாத்தியமான மதிப்புகளையும்) சோதிக்க வேண்டும். மறைக்கப்பட்ட நியூரான்கள், × உள்ளீட்டு நியூரான்கள் மற்றும் எடைகளின் எல்லை ஆகியவற்றால், இது (2L + 1) KN சாத்தியக்கூறுகளை வழங்குகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, உள்ளமைவு = 3, = 3 மற்றும் = 100 நமக்கு 3 * 10253 முக்கிய சாத்தியக்கூறுகளை வழங்குகிறது, இது இன்றைய கணினி சக்தியுடன் தாக்குதலை சாத்தியமற்றதாக ஆக்குகிறது. சொந்த மரம் சமநிலை இயந்திரத்துடன் கற்றல் அடிப்படை தாக்குதல்களில் ஒன்றை ஒரு தாக்குபவரால் வழங்க முடியும், அவர் கட்சிகளைப் போலவே அதே மரம் சமநிலை இயந்திரத்தை வைத்திருக்கிறார் மற்றும். அவர் தனது மர சமநிலை இயந்திரத்தை இந்த இரண்டு தரப்பினருடனும் ஒத்திசைக்க விரும்புகிறார். ஒவ்வொரு படிநிலையிலும் மூன்று சூழ்நிலைகள் சாத்தியமாகும்ஃ வெளியீடு (A)  ஒத்த வெளியீடு (B): எந்தவொரு தரப்பினரும் அதன் எடையை புதுப்பிக்கவில்லை. வெளியீடு (A) = வெளியீடு (B) = வெளியீடு (E): மூன்று தரப்பினரும் தங்கள் மர சமநிலை இயந்திரங்களில் எடைகளை புதுப்பிக்கிறார்கள். வெளியீடு (A) = வெளியீடு (B) ஷ்ண வெளியீடு (E): கட்சிகள் தங்கள் மர சமநிலை இயந்திரங்களை புதுப்பிக்கின்றன, ஆனால் தாக்குபவரால் அதைச் செய்ய முடியாது. இந்த சூழ்நிலையின் காரணமாக அவரது கற்றல் கட்சிகளின் ஒத்திசைவை விட மெதுவாக உள்ளது. இரண்டு தரப்பினரின் ஒத்திசைவு ஒரு தாக்குபவரின் கற்றலை விட வேகமாக உள்ளது என்பது நிரூபிக்கப்பட்டுள்ளது. நரம்பியல் வலையமைப்பின் சினாப்டிக் ஆழம் L ஐ அதிகரிப்பதன் மூலம் இதை மேம்படுத்த முடியும். இது இந்த நெறிமுறைக்கு போதுமான பாதுகாப்பை வழங்குகிறது மற்றும் ஒரு தாக்குபவர் சிறிய நிகழ்தகவுடன் மட்டுமே விசையைக் கண்டுபிடிக்க முடியும். பிற தாக்குதல்கள் வழக்கமான கிரிப்டோகிராஃபிக் அமைப்புகளுக்கு, முக்கிய நீளத்தை அதிகரிப்பதன் மூலம் நெறிமுறையின் பாதுகாப்பை மேம்படுத்தலாம். நரம்பியல் குறியாக்கத்தைப் பொறுத்தவரை, நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் சினாப்டிக் ஆழத்தை அதிகரிப்பதன் மூலம் அதை மேம்படுத்துகிறோம். இந்த அளவுருவை மாற்றுவது ஒரு வெற்றிகரமான தாக்குதலின் செலவை அதிவேகமாக அதிகரிக்கிறது, அதே நேரத்தில் பயனர்களுக்கான முயற்சி பல்லுறுப்புக்கோவை ரீதியாக வளரும். எனவே, நரம்பியல் விசை பரிமாற்றத்தின் பாதுகாப்பை உடைப்பது சிக்கலான வகுப்பு NP க்கு சொந்தமானது. அசல் நரம்பியல் ஒத்திசைவு திட்டத்தை குறைந்தபட்சம் மூன்று வெவ்வேறு தாக்குதல்களால் உடைக்க முடியும் என்று அலெக்சாண்டர் கிளிமோவ், அன்டன் மித்யாகுயின் மற்றும் ஆதி ஷமீர் கூறுகிறார்கள்-வடிவியல், நிகழ்தகவு பகுப்பாய்வு மற்றும் மரபணு வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்துதல். இந்த குறிப்பிட்ட செயல்படுத்தல் பாதுகாப்பற்றதாக இருந்தாலும், குழப்பமான ஒத்திசைவுக்குப் பின்னால் உள்ள கருத்துக்கள் பாதுகாப்பான செயல்படுத்தலுக்கு வழிவகுக்கும். வரிசைமாற்ற சமநிலை இயந்திரம் வரிசைமாற்ற சமநிலை இயந்திரம் என்பது மர சமநிலை இயந்திரத்தின் பைனரி மாறுபாடு ஆகும். இது ஒரு உள்ளீட்டு அடுக்கு, ஒரு மறைக்கப்பட்ட அடுக்கு மற்றும் ஒரு வெளியீட்டு அடுக்கைக் கொண்டுள்ளது. ஒவ்வொரு மறைக்கப்பட்ட நியூரானும் N பைனரி உள்ளீட்டு நியூரான்களைக் கொண்டுள்ளதுஃ உள்ளீடு மற்றும் மறைக்கப்பட்ட நியூரான்களுக்கு இடையிலான எடைகளும் பைனரி ஆகும்ஃ ஒவ்வொரு மறைக்கப்பட்ட நியூரானின் வெளியீட்டு மதிப்பும் உள்ளீட்டு நியூரான்களின் அனைத்து பிரத்யேக விலகல்களின் (பிரத்தியேக அல்லது) கூட்டுத்தொகையாக கணக்கிடப்படுகிறது மற்றும் இந்த எடைகள்ஃ செயல்பாடு ஒரு வாசல் செயல்பாடாகும், இது 0 அல்லது 1 ஐத் தருகிறதுஃ இரண்டு அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட மறைக்கப்பட்ட நியூரான்களைக் கொண்ட நரம்பியல் வலையமைப்பின் வெளியீட்டை பிரத்தியேகமாக அல்லது மறைக்கப்பட்ட கூறுகளால் உற்பத்தி செய்யப்படும் மதிப்புகளாகக் கணக்கிடலாம்ஃ K> 2 க்கான வெளியீட்டு அடுக்கின் பிற உள்ளமைவுகளும் சாத்தியமாகும். இந்த இயந்திரம் சில தாக்குதல்களுக்கு எதிராக போதுமான வலுவானது என்று நிரூபிக்கப்பட்டுள்ளது, எனவே இது ஒரு குறியாக்க சராசரியாகப் பயன்படுத்தப்படலாம், ஆனால் இது ஒரு நிகழ்தகவு தாக்குதலுக்கு ஆளாகக்கூடும் என்று நிரூபிக்கப்பட்டுள்ளது. குவாண்டம் கணினிகளுக்கு எதிரான பாதுகாப்பு ஒரு குவாண்டம் கணினி என்பது கணக்கீட்டிற்கு குவாண்டம் வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்தும் ஒரு சாதனமாகும். இந்த சாதனத்தில் தரவுகள் கியூபிட்களாக (குவாண்டம் பைனரி இலக்கங்கள்) சேமிக்கப்படுகின்றன. இது ஒரு வழக்கமான கணினியுடன் ஒப்பிடுகையில் ஒரு குவாண்டம் கணினிக்கு குறுகிய காலத்தில் சிக்கலான சிக்கல்களைத் தீர்க்கும் வாய்ப்பை வழங்குகிறது, எ. கா. தனித்த மடக்கை சிக்கல் அல்லது காரணிமயமாக்கல். இந்த எண் கோட்பாட்டு சிக்கல்களில் எதையும் அடிப்படையாகக் கொண்டிராத வழிமுறைகள் இந்த பண்பு காரணமாக தேடப்படுகின்றன. நரம்பியல் விசை பரிமாற்ற நெறிமுறை எந்த எண் கோட்பாட்டையும் அடிப்படையாகக் கொண்டதல்ல. இது நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் ஒருதிசை மற்றும் இருதிசை ஒத்திசைவுக்கு இடையிலான வேறுபாட்டை அடிப்படையாகக் கொண்டது. எனவே, நரம்பியல் விசை பரிமாற்ற நெறிமுறை போன்ற ஒன்று வேகமான விசை பரிமாற்ற திட்டங்களுக்கு வழிவகுக்கும். நரம்பியல் வலையமைப்பு தற்செயலான நரம்பியல் வலையமைப்பு ஷோரின் வழிமுறை குறிப்புகள் நரம்பியல்-கிரிப்டோகிராஃபி 1995-பிரான்சின் செபாஸ்டியன் டோர்லென்ஸ் என்பவரால் DES குறியாக்க பகுப்பாய்விற்கு பயன்படுத்தப்பட்ட நரம்பியல்-கிரிப்டோகிராஃபி (AI நரம்பியல்-கிரிப்டோகிராஃபி) இன் முதல் வரையறை. நரம்பியல் குறியாக்கவியல்-ஜெர்மனியின் வுர்ஜ்பர்க் பல்கலைக்கழகத்தில் ஒரு வகையான நரம்பியல் குறியாக்கவியலின் விளக்கம். - பொது விசை அங்கீகார அமைப்பை அடைய ஒத்திசைக்கப்பட்ட நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைப் பயன்படுத்துவதற்கான கருத்தை அறிமுகப்படுத்தும் முன்னணி ஆவணங்களில் ஒன்று. - நரம்பியல் கிரிப்டோகிராஃபியின் சாத்தியமான நடைமுறை பயன்பாடு. - பொதுவாக நரம்பியல் குறியாக்கவியலின் பகுப்பாய்வு மற்றும் ஒத்திசைக்கப்பட்ட நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைப் பயன்படுத்துவதன் பலவீனம் மற்றும் சாத்தியமான தாக்குதல்களில் கவனம் செலுத்துகிறது. நரம்பியல் ஒத்திசைவு மற்றும் கிரிப்டோகிராஃபி-ஆண்ட்ரியாஸ் ருட்டர். பிஎச்டி ஆய்வறிக்கை, பேயரிஷ் ஜூலியஸ்-மாக்ஸிமிலியன்ஸ்-யுனிவர்சிட்டாட் வுர்ஜ்பர்க், 2006. குறியாக்கவியல் கோட்பாடு செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள்