"Sieci neuronowe we wspomaganiu rozwiÄ zywania ... - IPPT PAN

Rozdział 2. Elementy Kryptologii
2.1. Wprowadzenie
Przygotowaniem do rozpoczęcia badań było dokonanie przeglądu obecnie
stosowanych metod sztucznej inteligencji w kryptologii oraz w rozwiązaniach z zakresu
bezpieczeństwa informatycznego. W ostatnich kilku latach zaczęły pojawiać się publikacje
pokazujące możliwości wykorzystania narzędzi sztucznej inteligencji w kryptografii.
Szczególnie dotyczy to sieci neuronowych. Jedną z pierwszych prac, w 2001 roku,
opublikowali trzej autorzy Ido Kanter, Wolfgang Kiszel i Eran Kanter [17],[18]. Dotyczyła
ona kryptografii asymetrycznej. Została opisana tam koncepcja wykorzystania sieci
neuronowej, uczonej według metody Hebba, do realizacji protokołu bezpiecznej wymiany
klucza. We współczesnej kryptografii, niezwykle ważnym zagadnieniem jest budowanie
bezpiecznych kanałów komunikacji. Dotychczas znane protokoły, które to umożliwiały, takie
jak chociażby jeden z bardziej popularnych SSL, wykorzystują narzędzia kryptografii
asymetrycznej. Wspomniane tu rozwiązanie Secure Socket Layer, wykorzystuje protokół
uzgadniania klucza Diffie-Hellman [9]. Tego rodzaju protokoły swoje bezpieczeństwo
opierają na trudności rozwiązywania w krótkim czasie różnego rodzaju problemów z zakresu
teorii liczb. Autorzy pracy [17] w swoim rozwiązaniu nie wykorzystują teorii liczb, opierają
się natomiast na prowadzonym w określonych warunkach uczenie dwóch sieci
i synchronizacji wag sieci neuronowych podczas tego procesu. Obie strony (nadawca
i odbiorca) początkowo dysponują każdy własną siecią neuronową, jednak o różnych
parametrach początkowych. Podczas ustalania klucza, informacje wymieniane pomiędzy
nadawcą a odbiorcą nie są tajne. W rezultacie przeprowadzenia procesu uczenia po obu
stronach, wagi sieci ulegają synchronizacji, co staje się podstawą ustalenia wspólnego klucza.
Zwykle w kryptografii bywa tak, że jeśli ktoś zaproponuje nowy algorytm czy protokół, to po
jakimś czasie powoduje to ukazanie się prac przedstawiających dyskusję możliwych
potencjalnych ataków. Podobnie stało się z wyżej przytaczaną pracą [17]. Alexander Klimov,
Anton Mityaguine i Adi Shamir opublikowali pracę [19], w której prezentują trzy potencjalne
metody ataku na neuronowy protokół uzgadniania klucza. Jedna z zaproponowanych metod
wykorzystuje narzędzie sztucznej inteligencji, jakim są algorytmy genetyczne. Poza
propozycją wykorzystania zjawiska synchronizacji sieci neuronowych do budowy protokołów
uzgadniania klucza, sztuczna inteligencja jest również wykorzystywana w systemach
wykrywania intruzów. W systemach tych również wykorzystywane są sieci neuronowe do
tworzenia tak zwanych profili użytkowników sieci [20].
13