Нейрокриптографическая защита информации

DOI:

Проведен анализ нейрокриптографии, в результате которого был сделан вывод, что вне зависимости от того, какая нейронная сеть будет взята за основу нейрокриптографичес-кой системы, для шифрования могут использоваться либо симметричные, либо асимметричные алгоритмы шифрования [2]. В статье рассматриваются симметричные алгоритмы шифрования, поскольку они не требовательны к вычислительным ресурсам, отличаются высокой скоростью шифрования и обладают теоретической стойкостью в отличие от асимметричных алгоритмов.

Проанализированы некоторые существующие методы нейрокриптографии [1]. В результате анализа выбран метод шифрования на основе нейронной сети RBF, поскольку он обладает низкой вычислительной сложностью, низкой сложностью обучения и достаточной криптостойкостью [3].

Функциональная модель, выполнена в соответствии с методологией IDEF0, предназначенной для формализации и описания процесса защиты данных средствами нейрокриптографии.

При декомпозиции функционального блока [4] были выделены следующие его составляющие (см. рисунок):

• а)    блок «Сформировать обучающую выборку»;

• б)    блок «Обучить нейронную сеть»;

• в)    блок «Зашифровать документ».

В блоке «Сформировать обучающую выборку» заданы:

• а)    входные данные – открытый текст;

• б)    управляющая информация, в качестве которой выступает алгоритм шифрования;

• в)    механизмы, необходимые для формирования обучающей выборки, – специалист по защите информации и программный комплекс.

В результате данных воздействий на выходе функции получается обучающая выборка.

В блоке «Обучить нейронную сеть» заданы:

• а)    входные данные – обучающая выборка;

• б)    управляющая информация, в качестве которой выступает алгоритм обучения обратного распространения ошибки;

  

  Рис. 1. Декомпозиция функционального блока «Защита данных средствами нейрокриптографии»

  
  

А.В. Никишова, Е.М. Глыбина, М.Ю. Умницын . Нейрокриптографическая защита информации

• в)    механизмы, необходимые для формирования обучающей выборки, – специалист по защите информации и STATISTICA Nueral Networks (SNN).

В результате данных воздействий на выходе функции получается сгенерированный набор обученных нейронных сетей.

• В    блоке «Зашифровать документ» заданы:

• а)    входные данные – открытый текст;

• б)    управляющая информация, в качестве которой выступает алгоритм обученная нейронная сеть с наименьшей ошибкой;

• в)    механизмы, необходимые для формирования обучающей выборки, – специалист по защите информации и программный комплекс.

В результате данных воздействий на выходе функции получается шифротекст.

Проведены экспериментальные исследования. Задачей экспериментальных исследований является определение наилучшего метода защиты данных средствами нейрокриптографии с помощью расчета показателя эффективности при помощи программного комплекса.

Для решения поставленной задачи необходимо провести следующие эксперименты:

• а)    анализ защиты данных средствами нейронной сети, построенной на базе шифра Цезаря;

• б)    анализ защиты данных средствами нейронной сети, построенной на базе шифра блочной одинарной перестановки.

В результате проведенных экспериментов получены следующие значения эффективности для защиты данных средствами нейронных сетей, построенных на базе шифра Цезаря и на базе шифра блочной одинарной перестановки:

• а)    эффективность защиты данных средствами нейронных сетей, построенных на базе шифра Цезаря, – 629;

• б)    эффективность защиты данных средствами нейронных сетей, построенных на базе шифра блочной одинарной перестановки, – 1157.

Из результатов экспериментальных исследований можно сделать вывод, что использование шифра блочной одинарной перестановки является более эффективным для защиты данных средствами нейрокриптографии, поскольку обучение такой нейронной сети занимает меньше времени.