Application of artificial neural networks in cryptology
Yapay sinir ağlarının kriptolojide uygulanması
- Tez No: 29617
- Danışmanlar: DOÇ. DR. UĞUR HALICI, YRD. DOÇ. DR. MARİFİ GÜLER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Yapay Sinir Ağları, Geri Yayılma Kuralı, Entropi Minimum Öğrenme, Kriptoloji, Kriptografi, Kriptanaliz, Şifreleme, Şifre Çözme, Artificial Neural Networks, Backpropagation Rule, Entropy Minimum Learning, Crypt ology, Cryptography, Cryptanalysis, Encryption, Decryption
- Yıl: 1993
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 126
Özet
Bu çalışmada, yapay sinir ağları kriptoloji alanında uygulanmıştır. Yapay sinir ağlarının özellikle kripto çözme uygulamalarındaki performansı araştırılmıştır. Çok katmanlı perseptronların kripto çözmedeki performansının ümit verici olduğu, fakat performansın ağın topolojisi ve girdi uzayındaki gereksiz girdilere oldukça bağımlı olduğu gözlenmiştir. Yapay sinir ağlarının güçlü ve zayıf yönleri dizi şifreleri ve bazı klasik şifreleme tekniklerinde gösterilmiştir. Gözlenen zayıflıklar için olası çözümler önerilmiştir. Önerilen metot ile elde edilen sonuçlar sunulmuştur. İleride yapılacak çalışmalar için tavsiyeler verilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this study, Artificial Neural Networks (ANNs) are applied in the field of Cryptology. The performance of ANNs in especially cryptanalysis applications are investigated. It is observed that the performance of multilayer perceptrons in cryptanalysis is promising but it depends strongly on the topology of the network used and the number of redundant inputs in the input space. Weaknesses and strengths of the ANNs are demonstrated in cryptanalysis of stream ciphers and some classical encryption techniques. Possible solutions for the weaknesses observed are proposed. The results obtained with the proposed method are presented. Recommendations for further research are given. Ill
Benzer Tezler
- 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
- Karmaşık algoritmaların FPGA üzerinde gerçeklenmesi
Implementation of complex algorithms on FPGA
ERDEM ALKIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOndokuz Mayıs ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERDAL KILIÇ
YRD. DOÇ. DR. SEDAT AKLEYLEK
- FPGA üzerinde HYSA ve HYSA'ya özel öğrenme algoritmalarının birlikte gerçeklenmesi
Implementation of CNN and CNN specific learning algorithms on FPGA
ERDEM KÖSE
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MÜŞTAK ERHAN YALÇIN
- 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
- Yeni bir FPGA-YSA tabanlı gerçek rasgele sayı üreteci tasarımı ve gerçeklenmesi
Design and implemantation of novel FPGA-ANN based true random number generator
MURAT ALÇIN
Doktora
Türkçe
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İHSAN PEHLİVAN