Yapay sinir ağları ile şifreleme algoritmalarının çözümü
Breaking of cipher algorithms with artificial neural networks
- Tez No: 116651
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ERHAN AKIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Yapay Sinir Ağları, Makine Öğrenmesi, kriptografi, kriptoanaliz, şifreleme, deşifreleme, Artificial Neural Networks, Machine Learning, Cryptography, cryptanalysis, encryption, decryption
- Yıl: 2002
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 115
Özet
ÖZET Yüksek Lisans Tezi YAPAY SİNİR AĞLARI İLE ŞİFRELEME ALGORİTMALARININ ÇÖZÜMÜ Oğuzhan TAŞ Fırat Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı 2002, Sayfa: 97 Bu çalışmada, Yapay Sinir Ağları kullanılarak şifreleme sistemlerin çözülmesi problemi araştırılmıştır. Bilinen şifreli metin ve orijinal metin çiftleriyle Yapay Sinir Ağları eğitilmiştir. Yapay sinir ağlarının eğitiminde çeşitli ağ yapıları, aktivasyon fonksiyonları (logaritma sigmoid, tanjant sigmoid, doğrusal), eğitin algoritmaları (Levenberg- Marquard, Geri Yayılım, Resilient) denenmiştir. Yapılan testler sonucunda A5 Algoritması, LFSR (Geri Beslemeli Kayan Kayıtçı), Yazılım yönünden verimli SEAL akış algoritmasının Sinir Ağlarıyla çözüldüğü görülmüştür. Sonuç olarak önerilen metodun diğer Yapay Snir Ağları tabanlı metodlardan daha verimli olduğu görülmüştür.
Özet (Çeviri)
n ABSTRACT Master Thesis BREAKING OF CIPHER ALGORITHMS WITH ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS Oğuzhan TAŞ Firat University Graduate School of Natural and Applied Sciences Department of Computer Engineering 2002, Page:97 In this study, breaking of cryptosystem using Artificial Neural Networks (ANN) was investigated. ANN was trained (supervised learning) with known plaintext ciphertext pairs. Various activation functions (logarithm sigmoid, tangent sigmoid and linear), training algorithms (Back propagation, Levenberg Marquardt, Resilient) and topologies were tried. In experimental results, it is shown that, A5/1 stream cipher Algorithm, LFSR (Linear Feedback Shift Registers), SEAL (Software Efficient Cipher) stream cipher Algorithm are broken with ANN. Finally, the proposed method, ANN based approach, were more efficient than the other methods.
Benzer Tezler
- Anomaly detection using machine learning techniques: A comparative study on first payment default prediction in retail loans
Yapay öğrenme yöntemleriyle anomali saptanması: Bireysel kredilerde ilk ödemede batma tahmini üzerine karşılaştırmalı bir çalışma
AHMET TALHA YİĞİT
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bankacılıkİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ
- Yapay sinir ağı tabanlı kaotik işaret üreteci tasarımı ve uygulamaları
Design and application of artificial neural network based chaotic signal generator
İLKER DALKIRAN
Doktora
Türkçe
2010
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KENAN DANIŞMAN
- Yapay sinir ağları ile konuşmacı doğrulama sistemleri için saldırı tespiti
Using artificial neural network on anti-spoofing for speaker verification
BEKİR BAKAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBursa Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CEMAL HANİLÇİ
- Yapay sinir ağları ile kriptoloji uygulamaları
Cryptology application using artificial neural network
APDULLAH YAYIK
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMustafa Kemal ÜniversitesiEnformatik Bölümü
YRD. DOÇ. YAKUP KUTLU