Нейромережевий метод симетричного шифрування даних

Abstract

Розглянуто метод симетричного шифрування даних на основі нейронних мереж моделі геометричних перетворень (МГП). Ключ шифрування складається зі значень на входах навчальної та тестової множин мережі. Використовується властивість мереж МГП формувати гіперплощину, що проходить через точки навчальної множини. Показано можливості застосування розробленого методу для шифрування растрових зображень.
The method of symmetric data encryption on the basis of neural networks of the geometric transformations model (GTM) has been considered. Encryption key consists of input values of the training and test sets of the network. The property of the GTM networks to form a hyperplane that passes through the points of the training set has been used. The possibilities of application of the developed method for encryption of raster images have been shown.

Description

Keywords

нейронні мережі прямого поширення, модель геометричних перетворень, feed-forward neural networks, geometric transformation model

Citation

Цимбал Ю. В. Нейромережевий метод симетричного шифрування даних / Ю. В. Цимбал // Вісник Національного університету “Львівська політехніка”. Серія: Інформаційні системи та мережі. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2018. — № 901. — С. 118–122. — (Комп’ютерна та математична лінгвістика).

Endorsement

Review

Supplemented By

Referenced By