Аналіз архітектур нейронних мереж для використання в задачах криптоаналізу симетричного шифрування
Вантажиться...
Дата
2024-12
Автори
Affiliation
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
DTEU
Анотація
Відповідно до мети дослідження робота присвячена вивченню
архітектури нейронних мереж та їх застосуванню в криптоаналізі алгоритмів
симетричного шифрування. Випускна кваліфікаційна робота на тему
«Архітектура нейронних мереж для використання в задачах криптоаналізу
алгоритму симетричного шифрування» містить 44 сторінки, 2 рисунки, 2
таблиці. Перелік використаних джерел налічує 11 найменувань.
Було проаналізовано сучасні підходи до криптоаналізу, а також
розроблено модель нейронної мережі, яка демонструє високі результати в
тестах на декодування симетричних алгоритмів.
В результаті дослідження були виявлені ключові фактори, що впливають
на ефективність криптоаналізу, а також запропоновані рекомендації для
подальших досліджень у цій галузі. Результати роботи можуть бути
корисними для фахівців у сфері кібербезпеки та криптографії.
Ключові слова: нейронні мережі, криптоаналіз, симетричне
шифрування, глибоке навчання, кібербезпека, розробка моделі.
According to the purpose of the study, this research focuses on the architecture
of neural networks and their application in the cryptanalysis of symmetric encryption
algorithms. The study aims to explore and develop a neural network model that can
effectively analyze and break encryption schemes by leveraging the unique
capabilities of deep learning. This includes an evaluation of existing models, the
design of a novel architecture, and extensive testing against various symmetric
encryption techniques. The findings highlight the potential of neural networks to
enhance cryptanalysis methods, providing insights into future applications in
cybersecurity.
Keywords: Neural Networks, Cryptanalysis, Symmetric Encryption, Deep
Learning, Cybersecurity, Model Development.
Опис
ВИПУСКНА КВАЛІФІКАЦІЙНА РОБОТА