Yapay sinir ağları ile kriptoloji uygulamaları
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2013
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Hatay Mustafa Kemal Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Bu çalışmada, Yapay Sinir Ağlarının (YSA) kriptoloji biliminin 3 farklı uygulama alanında kullanılabilirliği araştırılmıştır. İlk olarak; YSA tabanlı sözde rastsal sayı üreteci tasarlanarak NIST (Ulusal Teknoloji Standartları Enstitüsü) istatistiksel testleri ile rastsallığı test edilmiş ve 7 adet test başarı ile geçilmiştir. Ardından; YSA modellemesi ile ağırlıkları, nöron sayıları ve transfer fonksiyonları gizli anahtar olarak kullanan açık anahtarlama altyapılı kripto-sistem uygulaması yapılmıştır. YSA ile modellenen bir kripto-sistemin, şifreleme algoritmasına bağlı kalınmaksızın, deşifre edilebileceği öğrenilmiştir. Daha sonra; dijital imza işlemi için kullanılabilecek YSA tabanlı görüntü ve metin Hash Fonksiyonu uygulamaları yapılmış ve Hash değerlerinin duyarlılıklarının resim ve metin için istatistiksel olarak ortalama %90 civarında olduğu hesaplanmıştır. Anahtar Kelimeler : Açık Anahtarlama Altyapısı, Yapay Sinir Ağı Tabanlı Sözde Rastsal Sayı Üreteci, NIST Rastsallık Testleri, Hash Fonksiyonu.
In this study, the usage of Artificial Neural Network (ANN) in three different implementation of Cryptology Science is investigated. Firstly, ANN based pseudo-random numbers are generated and tested for randomness using seven NIST (National Institute of Standard Technology) Random Tests and resulted successfully. Secondly, a non-linear image and text crypto-system is modeled using ANN and weights, bias, neuron number and transfer function are used as secret key in ANN based asymmetric crypto-system. It is learned that any modeled crypto-system is able to be decrypted regardless of knowing encryption algorithm. Thirdly, ANN based image and text hash algorithm, which can be used for digital signature, is designed and plain text sensitivity of hash value is calculated as approximately %90 statistically for both image and text.
In this study, the usage of Artificial Neural Network (ANN) in three different implementation of Cryptology Science is investigated. Firstly, ANN based pseudo-random numbers are generated and tested for randomness using seven NIST (National Institute of Standard Technology) Random Tests and resulted successfully. Secondly, a non-linear image and text crypto-system is modeled using ANN and weights, bias, neuron number and transfer function are used as secret key in ANN based asymmetric crypto-system. It is learned that any modeled crypto-system is able to be decrypted regardless of knowing encryption algorithm. Thirdly, ANN based image and text hash algorithm, which can be used for digital signature, is designed and plain text sensitivity of hash value is calculated as approximately %90 statistically for both image and text.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control, Asymmetric Crypto-System, ANN Based Pseudo-Random Number Generation, NIST Random Tests, Hash Function
