Common Secret Key Derivation Based on Synchronized Artificial Neuronal Networks Using Multispeed Weighted Coefficients Correction
Abstract
It's possible to use artificial neuronal networks for secret key derivation. Transneuronal statistical weights of synchronized artificial neuronal networks will be used as a secret key. Proposed algorithm allows to decrease synchronization time meaningfully. Proposed correction rule helps to solve the problem of statistical weights binding while synchronizing artificial neuronal networks.
About the Authors
V. F. Golikov
Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники
Belarus
Belarus
N. V. Brych
Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники
Belarus
Belarus
References
1. Kanter I., Kinzel W. // Quantum Computers and Computing. 2005. Vol. 5, №.1. P. 130-140.
2. Kinzel W., Kanter I. // 9th Int. Conf. on Neural Information Processing. Singapore, 2002.
3. Голиков В.Ф., Брич Н.В. // Системный анализ и прикладная информатика. 2013. № 1-2. С. 33-37.
4. Брич Н.В. // Матер. секционных заседаний студенческой научной молодежи Междун. форума студенческой и учащейся молодежи «Первый шаг в науку». Минск, 23-25 апреля 2014 г. С. 199-203.
5. Голиков В.Ф., Брич Н.В., Пивоваров В.Л. // Междунар. научн.-техн. интернет-конференция «Информационные технологии в образовании, науке и производстве». Минск, 16-17 ноября 2013.
Review
For citations:
Golikov V.F., Brych N.V. Common Secret Key Derivation Based on Synchronized Artificial Neuronal Networks Using Multispeed Weighted Coefficients Correction. Doklady BGUIR. 2015;(5):54-59. (In Russ.)
Views: 278
Email this article 