bsuirДоклады БГУИРDoklady BGUIR1729-76482708-0382БГУИР10.35596/1729-7648-2021-19-1-79-87bsuir-2997Research ArticleЭЛЕКТРОНИКА, РАДИОФИЗИКА, РАДИОТЕХНИКА, ИНФОРМАТИКАELECTRONICS, RADIOPHYSICS, RADIOENGINEERING, INFORMATICSКомбинированное формирование криптографического ключа с помощью синхронизируемых искусственных нейронных сетейCombined formаtion of a cryptographic key using synchronized artificial neural networksРадюкевичМ. Л.RadziukevichM. L.

Радюкевич Марина Львовна - м.т.н., начальник испытательной лаборатории по требованиям безопасности информации

220088, г. Минск, ул. Первомайская, 26, корп. 2

тел. +375-17-294-01-71

Radziukevich Maryna Lvovna - M. Sci., Head of the Testing Laboratory for Information Security Requirements

220088, Minsk, Pervomayskaya str. 26, bldg. 2

tel. +375-17-294-01-71

1218a@list.ruГоликовВ. Ф.GolikovV. F.

д.т.н., профессор кафедры информационных технологий в управлении

г. Минск

D.Sci, Professor of the Information Technologies in Management Department

Minsk

Государственное предприятие «НИИ ТЗИ»State Enterprise “NII TZI”Белорусский национальный технический университетBelarusian National Technical University2021230220211917987Copyright © Радюкевич М.Л., Голиков В.Ф., 20212021Радюкевич М.Л., Голиков В.Ф.Radziukevich M.L., Golikov V.F.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://doklady.bsuir.by/jour/article/view/2997

В статье предлагается комбинированный метод формирования криптографического ключа. Предлагаемое комбинированное формирование состоит из двух этапов: формирование частично совпадающих бинарных последовательностей с помощью синхронизируемых искусственных нейронных сетей и устранение несовпадающих битов путем открытого сравнения четностей пар битов. В работе рассмотрены возможные уязвимости базового метода формирования криптографического ключа с помощью синхронизируемых искусственных нейронных сетей, оценена их опасность и предложена коррекция метода с целью обеспечения требуемой конфиденциальности формируемого общего секрета. На первом этапе рассмотрена атака «отложенный перебор». Для нейтрализации данной атаки предлагается использовать функцию свертки результатов нескольких независимых синхронизаций. В качестве функции свертки используется побитовое сложение по модулю двух векторов весовых коэффициентов сетей. Благодаря коррекции первого этапа базового алгоритма экспоненциально увеличивается объем отложенного перебора, а также становится неэффективным частотный анализ бинарных последовательностей. На втором этапе рассмотрена атака, основанная на знании четностей пар, с учетом предложенного метода коррекции первого этапа. Проведен анализ влияния параметров сетей на процесс устранения несовпадения битов на втором этапе. Выполнено статистическое моделирование данного анализа. Полученные результаты показали, что криптоаналитик не может однозначно различить значения оставшихся битов. Предложенный комбинированный метод позволяет повысить конфиденциальность формируемого общего секрета и существенно сократить количество обменов информацией по сравнению с технологией Neural key generation.

А combined method for forming a cryptographic key is proposed in the article. The proposed combined formation consists of two stages: the formation of partially coinciding binary sequences using synchronized artificial neural networks and the elimination of mismatched bits by open comparison of the parities of bit pairs. In this paper, possible vulnerabilities of the basic method of forming a cryptographic key using synchronized artificial neural networks are considered, their danger is assessed, and a correction of the method is proposed to ensure the required confidentiality of the generated shared secret. At the first stage, a deferred brute-force attack is considered. To neutralize this attack, it is proposed to use the convolution function of the results of several independent synchronizations. As a convolution function, the bitwise addition modulo 2 of the vectors of the weights of the networks is used. Due to the correction of the first stage of the basic algorithm, the amount of deferred search exponentially increases, and frequency analysis of binary sequences also becomes ineffective. At the second stage, an attack based on the knowledge of pair parities is considered, taking into account the proposed method for correcting the first stage. The analysis of the influence of network parameters on the process of eliminating the bit mismatch at the second stage is carried out. Statistical modeling of this analysis has been performed. The results obtained showed that the cryptanalyst could not uniquely distinguish the values of the remaining bits. The proposed combined method makes it possible to increase the confidentiality of the generated shared secret and significantly reduce the number of information exchanges in comparison with the Neural key generation technology.

синхронизируемые искусственные нейронные сетиобщий секреткриптографический ключкомбинированный методsynchronized artificial neural networksshared secretcryptographic keycombined methodReferencesПивоваров В.Л., Голиков В.Ф. Способ формирования криптографического ключа для слабо совпадающих бинарных последовательностей. Информатика. 2016;3(51):31-37.Pivovarov V.L., Holikau U.F. [Method of generating common cryptographic keys for loosly coincident binary sequences]. Informatics. 2016; 3(51):31-37. (In Russ.)Shannon C.E. Communication theory of secrecy systems. Bell system technical journal. 1949;28(4):656-715.Shannon C.E. Communication theory of secrecy systems. Bell system technical journal. 1949;28(4):656-715.Kanter I., Kinzel W. The Theory of Neural Networks and Cryptography, Quantum Computers and Computing. 2005;5(1):130-140.Kanter I., Kinzel W. The Theory of Neural Networks and Cryptography, Quantum Computers and Computing. 2005;5(1):130-140.Ruttor A., Kanter I., Kinzel W. Dynamics of neural cryptography. Phys. Rev. Е. 2007;75(5):056104.Ruttor A., Kanter I., Kinzel W. Dynamics of neural cryptography. Phys. Rev. Е. 2007;75(5):056104.Голиков В.Ф., Радюкевич М.Л. Формирование общего секрета с помощью искусственных нейронных сетей. Системный анализ и прикладная информатика. 2019;(2):49-56.Golikov V.F., Radziukevich M.L. [The formation of a common secret using artificial neural networks]. Sistemnyy analiz i prikladnaya informatika. 2019;(2):49-56. (in Russ.).Радюкевич М.Л., Голиков В.Ф. Усиление секретности криптографического ключа, сформированного с помощью синхронизируемых искусственных нейронных сетей. Информатика. 2020;17(1):102-108.Radziukevich M.L., Golikov V.F. [Enhancing the secrecy of a cryptographic key generated using synchronized artificial neural networks]. Informatics. 2020;17(1):102-108. (In Russ.)Голиков В.Ф., Ксеневич А.Ю. Атака на синхронизируемые искусственные нейронные сети, формирующие общий секрет, методом отложенного перебора. Доклады БГУИР. 2017;(8):48-53.Golikov V.F., Ksenevich A.Y. [Attack on synchronized artificial neural networks, forming a common secret by deferred search]. Doklady BGUIR = Doklady BGUIR. 2017;(8):48-53. (In Russ.)

The authors declare that there are no conflicts of interest present.