Neural cryptography
نیورل کرپٹوگرافی کرپٹوگرافی کی ایک شاخ ہے جو خفیہ کاری اور کرپٹو تجزیہ میں استعمال کے لیے اسٹاکسٹک الگورتھم، خاص طور پر مصنوعی نیورل نیٹ ورک الگورتھم کے اطلاق کا تجزیہ کرنے کے لیے وقف ہے۔ تعریف مصنوعی عصبی نیٹ ورک کسی دیئے گئے مسئلے کے حل کی جگہ کو منتخب طور پر تلاش کرنے کی صلاحیت کے لیے مشہور ہیں۔ یہ خصوصیت خفیہ تجزیہ کے میدان میں استعمال کا ایک قدرتی مقام تلاش کرتی ہے۔ ایک ہی وقت میں، نیورل نیٹ ورک سائفرنگ الگورتھم پر حملہ کرنے کے لیے ایک نیا نقطہ نظر پیش کرتے ہیں جو اس اصول پر مبنی ہے کہ کسی بھی فنکشن کو نیورل نیٹ ورک کے ذریعے دوبارہ پیش کیا جا سکتا ہے، جو کہ ایک طاقتور ثابت شدہ کمپیوٹیشنل ٹول ہے جسے کسی بھی کرپٹوگرافک الگورتھم کے الٹا فنکشن کو تلاش کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ باہمی سیکھنے، خود سیکھنے، اور نیورل نیٹ ورکس اور اسی طرح کے الگورتھم کے اسٹاکسٹک رویے کے خیالات کو کرپٹوگرافی کے مختلف پہلوؤں کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے، جیسے پبلک کلیدی کرپٹوگرافی، نیورل نیٹ ورک باہمی ہم آہنگی کا استعمال کرتے ہوئے کلیدی تقسیم کے مسئلے کو حل کرنا، ہیشنگ یا فرضی بے ترتیب نمبروں کی نسل۔ ایک اور خیال یہ ہے کہ نیورل نیٹ ورک کی "بائیس" کا استعمال کرتے ہوئے غیر لکیری ٹکڑوں میں جگہ کو الگ کرنے کی صلاحیت ہے۔ یہ نیورل نیٹ ورک کو چالو کرنے یا نہ کرنے کے مختلف امکانات فراہم کرتا ہے۔ یہ کرپٹینالیسس کے معاملے میں بہت مفید ہے۔ تحقیق کے ایک ہی ڈومین کو ڈیزائن کرنے کے لیے دو نام استعمال کیے جاتے ہیں: نیورو-کرپٹوگرافی اور نیورل کرپٹوگرافی۔ اس موضوع پر جو پہلا کام جانا جاتا ہے اس کا سراغ 1995 میں آئی ٹی ماسٹر تھیسس میں لگایا جا سکتا ہے۔ 1995 میں، سیبسٹین ڈورلنس نے نیٹ ورکس کو ڈی ای ایس کے ایس ٹیبلز کو الٹنے کا طریقہ سیکھنے کی اجازت دے کر ڈی ای ایس کو خفیہ تجزیہ کرنے کے لیے نیورل نیٹ ورکس کا اطلاق کیا۔ آدی شمیر کے ذریعے تفریقی کریپٹینالیسس کے ذریعے مطالعہ کردہ ڈی ای ایس میں تعصب کو اجاگر کیا گیا ہے۔ تجربے سے پتہ چلتا ہے کہ تقریبا 50 ٪ کلیدی بٹس مل سکتے ہیں، جس سے مختصر وقت میں مکمل کلید مل سکتی ہے۔ ہارڈ ویئر میں ملٹی لیئر نیورل نیٹ ورک کے آسان نفاذ کی وجہ سے ملٹی مائیکرو کنٹرولرز کے ساتھ ہارڈ ویئر ایپلی کیشن تجویز کی گئی ہے۔ پبلک کلیدی پروٹوکول کی ایک مثال خلیل شہاب نے دی ہے۔ وہ ڈکرپشن اسکیم اور عوامی کلیدی تخلیق کو بیان کرتا ہے جو بیک پروپیگیشن نیورل نیٹ ورک پر مبنی ہیں۔ خفیہ کاری اسکیم اور نجی کلیدی تخلیق کا عمل بولین الجبرا پر مبنی ہے۔ اس تکنیک میں کم وقت اور یادداشت کی پیچیدگیوں کا فائدہ ہے۔ ایک نقصان بیک پروپیگنڈاشن الگورتھم کی خاصیت ہے: بہت بڑے تربیتی سیٹوں کی وجہ سے، نیورل نیٹ ورک کا سیکھنے کا مرحلہ بہت لمبا ہوتا ہے۔ لہذا، اس پروٹوکول کا استعمال ابھی تک صرف نظریاتی ہے۔ نیورل کلیدی تبادلے کا پروٹوکول دو فریقوں کے درمیان کلیدی تبادلے کے لیے سب سے زیادہ استعمال ہونے والا پروٹوکول اور عملی طور پر ڈفی ہیلمین کلیدی تبادلے کا پروٹوکول ہے۔ نیورل کلیدی تبادلہ، جو دو ٹری پیریٹی مشینوں کی ہم آہنگی پر مبنی ہے، اس طریقہ کار کے لیے ایک محفوظ متبادل ہونا چاہیے۔ ان دونوں مشینوں کو ہم آہنگ کرنا افراتفری کے مواصلات میں دو افراتفری والے آسکیلیٹرز کو ہم آہنگ کرنے کے مترادف ہے۔ ٹری پیریٹی مشین ٹری پیریٹی مشین ایک خاص قسم کا ملٹی لیئر فیڈ فارورڈ نیورل نیٹ ورک ہے۔ یہ ایک آؤٹ پٹ نیوران، پوشیدہ نیوران اور × ان پٹ نیوران پر مشتمل ہوتا ہے۔ نیٹ ورک میں ان پٹ تین اقدار لیتے ہیں: ان پٹ اور پوشیدہ نیوران کے درمیان وزن اقدار لیتے ہیں: ہر پوشیدہ نیوران کی آؤٹ پٹ ویلیو کا حساب ان پٹ نیوران کے تمام ضرب اور ان وزنوں کے مجموعے کے طور پر کیا جاتا ہے: سائنم ایک سادہ فنکشن ہے، جو −1,0 یا 1 واپس کرتا ہے: اگر اسکیلر پروڈکٹ 0 ہے، تو پوشیدہ نیوران کی آؤٹ پٹ کو −1 پر نقشہ بنایا جاتا ہے تاکہ بائنری آؤٹ پٹ ویلیو کو یقینی بنایا جا سکے۔ اس کے بعد عصبی نیٹ ورک کی پیداوار کو پوشیدہ عناصر کے ذریعہ پیدا ہونے والی تمام اقدار کے ضرب کے طور پر شمار کیا جاتا ہے: ٹری پیریٹی مشین کی پیداوار بائنری ہوتی ہے۔ پروٹوکول ہر فریق (اور) اپنی ٹری پیریٹی مشین استعمال کرتا ہے۔ ٹری پیریٹی مشینوں کی مطابقت پذیری ان مراحل میں حاصل کی جاتی ہے۔ شروع کریں بے ترتیب وزن کی اقدار ان مراحل کو انجام دیں جب تک کہ مکمل ہم آہنگی حاصل نہ ہو جائے بے ترتیب ان پٹ ویکٹر تیار کریں پوشیدہ نیوران کی اقدار کا حساب لگائیں آؤٹ پٹ نیوران کی قدر کا حساب لگائیں دونوں ٹری پیریٹی مشینوں کی اقدار کا موازنہ کریں آؤٹ پٹ ایک جیسے ہیں: مناسب سیکھنے کے اصولوں میں سے ایک وزن پر لاگو ہوتا ہے آؤٹ پٹ مختلف ہوتے ہیں: 2.1 پر جائیں مکمل ہم آہنگی حاصل کرنے کے بعد (ٹری پیریٹی مشینوں کے وزن ایک جیسے ہوتے ہیں)، اور ان کے وزن کو چابیاں کے طور پر استعمال کر سکتے ہیں۔ اس طریقہ کو دو طرفہ سیکھنے کے نام سے جانا جاتا ہے۔ سیکھنے کے درج ذیل اصولوں میں سے ایک کو ہم آہنگی کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے: ہیبیئن لرننگ رول: اینٹی ہیبیئن لرننگ رول: رینڈم واک: کہاں: اگر دوسری صورت میں اور: ایک فنکشن ہے جو اس پروٹوکول کے حملوں اور سیکیورٹی کو رینج میں رکھتا ہے۔ ہر حملے میں یہ سمجھا جاتا ہے کہ حملہ آور فریقین کے درمیان پیغامات سن سکتا ہے اور، لیکن اسے تبدیل کرنے کا موقع نہیں ملتا ہے۔ بروٹ فورس بروٹ فورس حملہ فراہم کرنے کے لیے، حملہ آور کو تمام ممکنہ چابیاں (وزن کی تمام ممکنہ اقدار) کی جانچ کرنی ہوتی ہے۔ پوشیدہ نیوران، × ان پٹ نیوران اور وزن کی حد سے، یہ (2L + 1) KN امکانات فراہم کرتا ہے۔ مثال کے طور پر، ترتیب = 3، = 3 اور = 100 ہمیں 3 * 10253 کلیدی امکانات فراہم کرتی ہے، جس سے آج کے کمپیوٹر پاور کے ساتھ حملہ ناممکن ہو جاتا ہے۔ اپنی ٹری پیریٹی مشین کے ساتھ سیکھنا بنیادی حملوں میں سے ایک حملہ آور کے ذریعے فراہم کیا جا سکتا ہے، جو ٹری پیریٹی مشین کا مالک ہے جیسا کہ پارٹیاں اور۔ وہ اپنی ٹری پیریٹی مشین کو ان دونوں پارٹیوں کے ساتھ ہم آہنگ کرنا چاہتا ہے۔ ہر مرحلے میں تین حالات ممکن ہیں: آؤٹ پٹ (A)  ऒत्त آؤٹ پٹ (B): کوئی بھی فریق اپنے وزن کو اپ ڈیٹ نہیں کرتا ہے۔ آؤٹ پٹ (A) = آؤٹ پٹ (B) = آؤٹ پٹ (E): تینوں فریق اپنی ٹری پیریٹی مشینوں میں وزن کو اپ ڈیٹ کرتے ہیں۔ آؤٹ پٹ (A) = آؤٹ پٹ (B)  ऒत्त آؤٹ پٹ (E): پارٹیاں اور اپنی ٹری پیریٹی مشینوں کو اپ ڈیٹ کریں، لیکن حملہ آور ایسا نہیں کر سکتا۔ اس صورتحال کی وجہ سے اس کا سیکھنا پارٹیوں کی ہم آہنگی سے زیادہ سست ہے۔ یہ ثابت ہو چکا ہے کہ دو فریقوں کی ہم آہنگی حملہ آور کے سیکھنے سے زیادہ تیز ہے۔ عصبی نیٹ ورک کی سنپیٹک گہرائی ایل کو بڑھا کر اسے بہتر بنایا جا سکتا ہے۔ یہ اس پروٹوکول کو کافی تحفظ فراہم کرتا ہے اور حملہ آور صرف چھوٹے امکانات کے ساتھ کلید کا پتہ لگا سکتا ہے۔ دیگر حملے روایتی کرپٹوگرافک نظاموں کے لیے، ہم کلیدی لمبائی میں اضافہ کر کے پروٹوکول کی سلامتی کو بہتر بنا سکتے ہیں۔ نیورل کرپٹوگرافی کے معاملے میں، ہم نیورل نیٹ ورک کی سنپیٹک گہرائی کو بڑھا کر اسے بہتر بناتے ہیں۔ اس پیرامیٹر کو تبدیل کرنے سے کامیاب حملے کی لاگت میں تیزی سے اضافہ ہوتا ہے، جبکہ صارفین کے لیے کوشش کثیر الجہتی طور پر بڑھتی ہے۔ لہذا، نیورل کلیدی تبادلے کی سیکیورٹی کو توڑنا پیچیدگی کلاس این پی سے تعلق رکھتا ہے۔ الیگزینڈر کلیموف، انٹون مٹیاگوائن، اور آدی شمیر کا کہنا ہے کہ اصل نیورل سنکرونائزیشن اسکیم کو کم از کم تین مختلف حملوں سے توڑا جا سکتا ہے-ہندسی، ممکنہ تجزیہ، اور جینیاتی الگورتھم کا استعمال۔ اگرچہ یہ خاص عمل درآمد غیر محفوظ ہے، افراتفری کی ہم آہنگی کے پیچھے خیالات ممکنہ طور پر ایک محفوظ عمل درآمد کا باعث بن سکتے ہیں۔ پرموٹیشن پیریٹی مشین پرموٹیشن پیریٹی مشین ٹری پیریٹی مشین کی بائنری قسم ہے۔ یہ ایک ان پٹ پرت، ایک پوشیدہ پرت اور ایک آؤٹ پٹ پرت پر مشتمل ہوتا ہے۔ آؤٹ پٹ پرت میں نیوران کی تعداد پوشیدہ اکائیوں K کی تعداد پر منحصر ہوتی ہے۔ ہر پوشیدہ نیوران میں N بائنری ان پٹ نیوران ہوتے ہیں: ان پٹ اور پوشیدہ نیوران کے درمیان وزن بھی بائنری ہوتے ہیں: ہر پوشیدہ نیوران کی آؤٹ پٹ ویلیو کا حساب ان پٹ نیوران کے تمام خصوصی اختلاط (خصوصی یا) اور ان وزنوں کے مجموعے کے طور پر کیا جاتا ہے: فنکشن ایک تھریشولڈ فنکشن ہے، جو 0 یا 1 واپس کرتا ہے: دو یا زیادہ پوشیدہ نیوران والے نیورل نیٹ ورک کی آؤٹ پٹ کو خصوصی یا پوشیدہ عناصر کے ذریعہ تیار کردہ اقدار کے طور پر شمار کیا جا سکتا ہے: K> 2 کے لیے آؤٹ پٹ پرت کی دیگر ترتیبات بھی ممکن ہیں۔ یہ مشین کچھ حملوں کے خلاف کافی مضبوط ثابت ہوئی ہے لہذا اسے کرپٹوگرافک اوسط کے طور پر استعمال کیا جا سکتا ہے، لیکن اسے ممکنہ حملے کا خطرہ دکھایا گیا ہے۔ کوانٹم کمپیوٹر کے خلاف تحفظ کوانٹم کمپیوٹر ایک ایسا آلہ ہے جو حساب کے لیے کوانٹم میکانزم کا استعمال کرتا ہے۔ اس ڈیوائس میں ڈیٹا کو کیوبیٹس (کوانٹم بائنری ہندسوں) کے طور پر محفوظ کیا جاتا ہے۔ یہ ایک کوانٹم کمپیوٹر کو روایتی کمپیوٹر کے مقابلے میں مختصر وقت میں پیچیدہ مسائل کو حل کرنے کا موقع فراہم کرتا ہے، جیسے۔ مجرد لوگرتھم کا مسئلہ یا فیکٹرائزیشن۔ ایسے الگورتھم جو ان نمبر تھیوری کے مسائل میں سے کسی پر مبنی نہیں ہیں، اس خاصیت کی وجہ سے تلاش کیے جا رہے ہیں۔ نیورل کلیدی تبادلے کا پروٹوکول کسی نمبر تھیوری پر مبنی نہیں ہے۔ یہ عصبی نیٹ ورک کی یک طرفہ اور دو طرفہ ہم آہنگی کے درمیان فرق پر مبنی ہے۔ لہذا، عصبی کلیدی تبادلے کے پروٹوکول جیسی کوئی چیز ممکنہ طور پر تیز کلیدی تبادلے کی اسکیموں کو جنم دے سکتی ہے۔ نیورل نیٹ ورک اسٹوچسٹک نیورل نیٹ ورک شور کا الگورتھم حوالہ جات نیورو-کرپٹوگرافی 1995-نیورو-کرپٹوگرافی (اے آئی نیورل-کرپٹوگرافی) کی پہلی تعریف کا اطلاق ڈی ای ایس کرپٹو تجزیہ پر سیبسٹین ڈورلنس، فرانس کے ذریعہ کیا گیا۔ نیورل کرپٹوگرافی-جرمنی کی یونیورسٹی آف ورزبرگ میں ایک قسم کی نیورل کرپٹوگرافی کی تفصیل۔ - سرکردہ کاغذات میں سے ایک جو عوامی کلیدی تصدیق کے نظام کو حاصل کرنے کے لیے مطابقت پذیر عصبی نیٹ ورک کے استعمال کے تصور کو متعارف کراتا ہے۔ - نیورل کرپٹوگرافی کا ممکنہ عملی اطلاق۔ - عام طور پر نیورل کرپٹوگرافی کا تجزیہ اور مطابقت پذیر نیورل نیٹ ورک کے استعمال کی کمزوری اور ممکنہ حملوں پر توجہ مرکوز کرنا۔ نیورل سنکرونائزیشن اور کرپٹوگرافی-اینڈریاس روٹر۔ پی ایچ ڈی مقالہ، بایرش جولیس-میکسیمیلیئنز-یونیورسٹیٹ ورزبرگ، 2006۔ کریپٹوگرافی کا نظریہ مصنوعی عصبی نیٹ ورک