Моделі та засоби відлагодження й тестування мобільних систем для нейроподібного криптографічного захисту й передачі даних

Simple item page
dc.citation.epage55
dc.citation.issue2
dc.citation.journalTitleУкраїнський журнал інформаційних технологій
dc.citation.spage45
dc.citation.volume4
dc.contributor.affiliationНаціональний університет “Львівська політехніка”
dc.contributor.affiliationLviv Polytechnic National University
dc.contributor.authorЦмоць, І. Г.
dc.contributor.authorТеслюк, В. М.
dc.contributor.authorОпотяк, Ю. В.
dc.contributor.authorПіх, І. В.
dc.contributor.authorTsmots, I. G.
dc.contributor.authorTeslyuk, V. M.
dc.contributor.authorOpotiak, Yu. V.
dc.contributor.authorPikh, I. V.
dc.coverage.placenameЛьвів
dc.coverage.placenameLviv
dc.date.accessioned2024-03-27T08:56:57Z
dc.date.available2024-03-27T08:56:57Z
dc.date.created2022-02-28
dc.date.issued2022-02-28
dc.description.abstractВизначено потребу забезпечення криптографічного захисту та завадостійкості при передачі даних і команд управління за допомогою мобільних робототехнічних платформ, важливість врахування обмеження щодо габаритів, енергоспоживання та продуктивності. З'ясовано, що одним із шляхів забезпечення вимог криптографічного захисту даних є використання нейроподібних мереж. Їхня особливість в можливості наперед обчислити вагові коефіцієнти, які будуть використані при шифруванні/дешифруванні даних. Запропоновано при нейроподібному шифруванні/дешифруванні даних генерувати ключ з урахуванням архітектури нейроподібної мережі (кількості нейронів, кількості входів і їх розрядності), матриці вагових коефіцієнтів і таблиці для маскування. Визначено, що нейроподібна мережа з наперед обчисленими ваговими коефіцієнтами дає змогу використати таблично-алгоритмічний метод при шифруванні/дешифруванні даних, який ґрунтується на операціях зчитування з пам'яті, додавання та зсуву. Проаналізовано обмеження щодо габаритів, енергоспоживання та продуктивності, які під час реалізації можна подолати шляхом використання універсального процесорного ядра, доповненого спеціалізованими апаратними засобами (ПЛІС), що реалізують нейроподібні елементи, а сумісне використання програмних і ПЛІС забезпечує ефективну реалізацію алгоритмів нейроподібного шифрування/дешифрування даних і команд управління. Представлено моделі та засоби для відлагодження й тестування нейроподібної криптографічної системи. Розроблено модель попередніх налаштувань системи нейроподібного шифрування даних, основними компонентами якої є формувач архітектури нейроподібної мережі, обчислювач матриць вагових коефіцієнтів і обчислювач таблиць макрочасткових добутків. Розроблено модель процесу нейроподібного шифрування з використанням таблично-алгоритмічного методу, основними компонентами якої є перетворювач повідомлення, формувач адреси зчитування з таблиць, N таблиць макрочасткових добутків, N суматорів і комутатор, реалізація якої забезпечує тестування системи криптографічного захисту й передачі даних (СКЗПД) у реальному часі. Розроблено моделі тестування та відлагодження блоків шифрування (дешифрування), кодування (декодування), маскування (демаскування) даних, які за рахунок використання еталонних значень для порівняння забезпечують підвищення якості тестування та відлагодження СКЗПД. Розроблено СКЗПД, яка внаслідок динамічної зміни типу архітектури нейроподібної мережі (НПМ) та значень вагових коефіцієнтів (ВК), кодів маски та баркероподібного коду (БПК) забезпечує підвищення криптостійкості процедури передачі даних. Запропоновано динамічну зміну архітектури НПМ (значення ВК), маски та БПК, що сприяє підвищенню криптостійкості СКЗПД загалом. Виконано тестування імітаційної моделі на прикладі передачі повідомлень для різних конфігурацій СКЗПД.
dc.description.abstractThe work revealed the need for providing cryptographic protection and immunity to data transmission and control commands when using the mobile robotic platform as well as the importance of taking into account the limitations regarding dimensions, energy consumption and productivity. It was found that one of the ways to meet the requirements of cryptographic protection is the use of neuro-like networks. Their feature is the ability to pre-calculate the weight coefficients that will be used when encrypting/decrypting data. It is suggested that during neuro-like encryption/decryption of data, the key should be generated taking into account the architecture of the neuro-like network (the number of neurons, the number of inputs and their bit rate), the matrix of weight coefficients and the table for masking. It was determined that a neural network with pre-calculated weight coefficients makes it possible to use a table-algorithmic method for data encryption/decryption, which is based on the operations of reading from memory, adding and shifting. Limitations regarding dimensions, energy consumption and performance are analyzed. They can be overcome during implementation by using a universal processor core supplemented with specialized FPGA hardware for neuro-like elements. That is the combined use of software and specialized hardware ensures the effective implementation of neuro-like data encryption/decryption algorithms and management teams. Models and tools for debugging and testing a neuro-like cryptographic system are presented. A model of the preliminary settings of the neuro-like data encryption system has been developed, the main components of which are the former of the neuro-like network architecture, the calculator of weight coefficient matrices and the calculator of tables of macro-partial products. A model of the process of neuro-like encryption of control commands using a table-algorithmic method has been developed. Models for testing and debugging blocks of encryption (decryption), encoding (decoding), and masking (unmasking) of data have been developed, which, due to the use of reference values for comparison, ensure an increase in the quality of testing and debugging of the cryptographic system. A cryptographic system was developed, which, as a result of a dynamic change in the type of neuro-like network architecture and the values of weighting coefficients, mask codes and barker-like code, provides an increase in the crypto-resistance of data transmission. Testing of the simulation model was carried out on the example of message transmission for various configurations of a cryptographic system.
dc.format.extent45-55
dc.format.pages11
dc.identifier.citationМоделі та засоби відлагодження й тестування мобільних систем для нейроподібного криптографічного захисту й передачі даних / І. Г. Цмоць, В. М. Теслюк, Ю. В. Опотяк, І. В. Піх // Український журнал інформаційних технологій. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2022. — Том 4. — № 2. — С. 45–55.
dc.identifier.citationenModels and tools for debugging and testing mobile systems for neuro-like cryptographic protection of data transmission / I. G. Tsmots, V. M. Teslyuk, Yu. V. Opotiak, I. V. Pikh // Ukrainian Journal of Information Technology. — Lviv : Lviv Politechnic Publishing House, 2022. — Vol 4. — No 2. — P. 45–55.
dc.identifier.issn2707-1898
dc.identifier.urihttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/61555
dc.language.isouk
dc.publisherВидавництво Львівської політехніки
dc.publisherLviv Politechnic Publishing House
dc.relation.ispartofУкраїнський журнал інформаційних технологій, 2 (4), 2022
dc.relation.ispartofUkrainian Journal of Information Technology, 2 (4), 2022
dc.relation.references[1] Cai, J., Takemoto, M., & Nakajo, H. (2018). Implementation of DNN on a RISC-V Open Source Microprocessor for IoT devices. 2018 IEEE 7th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), pp. 295–299. https://doi.org/10.1109/GCCE.2018.8574663
dc.relation.references[2] Cai, L., et al. (2019). TEA-DNN: the Quest for Time-Energy-Accuracy Co-optimized Deep Neural Networks. 2019 IEEE/ACM International Symposium on Low Power Electronics and Design (ISLPED), pp. 1–6. https://doi.org/10.1109/ISLPED.2019.8824934
dc.relation.references[3] Dong, T., & Huang, T. (2020). Neural Cryptography Based on Complex-Valued Neural Network, in IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 31(11), 4999–5004. https://doi.org/10.1109/TNNLS.2019.2955165
dc.relation.references[4] Forgáč, R., & Očkay, M. (2019). Contribution to Symmetric Cryptography by Convolutional Neural Networks, Communication and Information Technologies (KIT), 1–6. https://doi.org/10.23919/KIT.2019.8883490
dc.relation.references[5] Hadnagy, Á., Fehér, B., & Kovácsházy, T. (2018). Efficient implementation of convolutional neural networks on FPGA. 2018 19th International Carpathian Control Conference (ICCC), pp. 359-364. https://doi.org/10.1109/CarpathianCC.2018.8399656
dc.relation.references[6] Jiang, L. (2020). The Application Analysis of Computer Network Security Data Encryption Technology. In: Abawajy, J., Choo, KK., Xu, Z., Atiquzzaman, M. (Eds). 2020 International Conference on Applications and Techniques in Cyber Intelligence. ATCI 2020. Advances in Intelligent Systems and Computing, 1244. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-53980-1_21
dc.relation.references[7] Kotsovsky, V., Batyuk, A., & Mykoriak, I. (2020). The Computation Power and Capacity of Bithreshold Neurons. 2020 IEEE 15th International Scientific and Technical Conference on Computer Sciences and Information Technologies, CSIT 2020. Proceedings, 1, pp. 28-31. https://doi.org/10.1109/CSIT49958.2020.9322014
dc.relation.references[8] Meraouche, I., Dutta, S., Tan, H., & Sakurai, K. (2021). Neural Networks-Based Cryptography: A Survey. In IEEE Access, 9, pp. 124727–124740. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3109635
dc.relation.references[9] Peleshchak, R., Lytvyn, V., Kholodna, N., Peleshchak, I., & Vysotska, V. (2022). Two-Stage AES Encryption Method Based on Stochastic Error of a Neural Network. IEEE 16th International Conference on Advanced Trends in Radioelectronics, Telecommunications and Computer Engineering (TCSET), pp. 381–385. https://doi.org/10.1109/TCSET55632.2022.9766991
dc.relation.references[10] Saraswat, P., Garg, K., Tripathi, R., & Agarwal, A. (2019). Encryption Algorithm Based on Neural Network. 4th International Conference on Internet of Things: Smart Innovation and Usages (IoT-SIU), 1–5. https://doi.org/10.1109/IoTSIU.2019.8777637
dc.relation.references[11] Sumayyabeevi, V. A., Poovely, J. J., Aswathy, N., & Chinnu, S. (2021). A New Hardware Architecture for FPGA Implementation of Feed Forward Neural Networks. 2021 2nd International Conference on Advances in Computing, Communication, Embedded and Secure Systems (ACCESS), pp. 107–111. https://doi.org/10.1109/ACCESS51619.2021.9563342
dc.relation.references[12] Tkachenko, R., Tsmots, I., Tsymbal, Y., Skorokhoda, O. (2019). Neural-like Methods and Hardware Structures for Real-time Data Encryption and Decryption. International Scientific and Technical Conference on Computer Sciences and Information Technologies, 3, 248-253. https://doi.org/10.1109/STC-CSIT.2019.8929809
dc.relation.references[13] Tsmots, I., & Skorokhoda, O. (2010). Methods and VLSIstructures for neural element implementation. Perspective Technologies and Methods in MEMS Design, MEMSTECH2010 – Proceedings of the 6th International Conference, 135.
dc.relation.references[14] Tsmots, I., Rabyk, V., Skorokhoda, O., & Teslyuk, T. (2019). Neural element of parallel-stream type with preliminary formation of group partial products. Electronics and information technologies (ELIT-2019). Proceedings of the XIth International scientific and practical conference, 16 –18 September, 2019, Lviv, Ukraine, pp. 154-158. https://doi.org/10.1109/ELIT.2019.8892334
dc.relation.references[15] Tsmots, I., Rabyk, V., Skorokhoda, O., & Tsymbal, Y. (2021). Neural-like real-time data protection and transmission system. Advances in Intelligent Systems and Computing (AISC), 1293: Advances in Intelligent Systems and Computing V. Selected papers from the International conference on computer science and information technologies. https://doi.org/10.1007/978-3-030-63270-0_8
dc.relation.references[16] Tsmots, I., Teslyuk, V., Lukashchuk, Y., & Opotiak, Y. (2022). Method of Training and Implementation on the Basis of Neural Networks of Cryptographic Data Protection CEUR Workshop Proceedings, 3171, 916-928.
dc.relation.references[17] Tsmots, I., Tsymbal, Y., Khavalko, V., Skorokhoda, O., & Tesluyk, T. (2018). Neural-Like Means for Data Streams Encryption and Decryption in Real Time. Processing of the 2018. IEEE 2nd International Conference on Data Stream Mining and Processing, DSMP 2018, 438-443. https://doi.org/10.1109/DSMP.2018.8478513
dc.relation.references[18] Valavi, H., Ramadge, P. J., Nestler, E., & Verma, N. (2018). A Mixed-Signal Binarized Convolutional-Neural-Network Accelerator Integrating Dense Weight Storage and Multiplication for Reduced Data Movement, 2018 IEEE Symposium on VLSI Circuits, 141–142. https://doi.org/10.1109/VLSIC.2018.8502421
dc.relation.references[19] Wang, J., Cheng, L.-M., & Su, T. (2018). Multivariate Cryptography Based on Clipped Hopfield Neural Network, in IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 29(2), 353–363. https://doi.org/10.1109/TNNLS.2016.2626466
dc.relation.references[20] Zhu, Y., Vargas, D. V., & Sakurai, K. (2018). Neural Cryptography Based on the Topology Evolving Neural Networks. 2018 Sixth International Symposium on Computing and Networking Workshops (CANDARW), 472–478. https://doi.org/10.1109/CANDARW.2018.00091
dc.relation.references[21] Zolfaghari, B., & Koshiba, T. (2022). The Dichotomy of Neural Networks and Cryptography: War and Peace. Appl. Syst. Innov., 5, 61. https://doi.org/10.3390/asi5040061
dc.relation.referencesen[1] Cai, J., Takemoto, M., & Nakajo, H. (2018). Implementation of DNN on a RISC-V Open Source Microprocessor for IoT devices. 2018 IEEE 7th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), pp. 295–299. https://doi.org/10.1109/GCCE.2018.8574663
dc.relation.referencesen[2] Cai, L., et al. (2019). TEA-DNN: the Quest for Time-Energy-Accuracy Co-optimized Deep Neural Networks. 2019 IEEE/ACM International Symposium on Low Power Electronics and Design (ISLPED), pp. 1–6. https://doi.org/10.1109/ISLPED.2019.8824934
dc.relation.referencesen[3] Dong, T., & Huang, T. (2020). Neural Cryptography Based on Complex-Valued Neural Network, in IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 31(11), 4999–5004. https://doi.org/10.1109/TNNLS.2019.2955165
dc.relation.referencesen[4] Forgáč, R., & Očkay, M. (2019). Contribution to Symmetric Cryptography by Convolutional Neural Networks, Communication and Information Technologies (KIT), 1–6. https://doi.org/10.23919/KIT.2019.8883490
dc.relation.referencesen[5] Hadnagy, Á., Fehér, B., & Kovácsházy, T. (2018). Efficient implementation of convolutional neural networks on FPGA. 2018 19th International Carpathian Control Conference (ICCC), pp. 359-364. https://doi.org/10.1109/CarpathianCC.2018.8399656
dc.relation.referencesen[6] Jiang, L. (2020). The Application Analysis of Computer Network Security Data Encryption Technology. In: Abawajy, J., Choo, KK., Xu, Z., Atiquzzaman, M. (Eds). 2020 International Conference on Applications and Techniques in Cyber Intelligence. ATCI 2020. Advances in Intelligent Systems and Computing, 1244. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-53980-1_21
dc.relation.referencesen[7] Kotsovsky, V., Batyuk, A., & Mykoriak, I. (2020). The Computation Power and Capacity of Bithreshold Neurons. 2020 IEEE 15th International Scientific and Technical Conference on Computer Sciences and Information Technologies, CSIT 2020. Proceedings, 1, pp. 28-31. https://doi.org/10.1109/CSIT49958.2020.9322014
dc.relation.referencesen[8] Meraouche, I., Dutta, S., Tan, H., & Sakurai, K. (2021). Neural Networks-Based Cryptography: A Survey. In IEEE Access, 9, pp. 124727–124740. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3109635
dc.relation.referencesen[9] Peleshchak, R., Lytvyn, V., Kholodna, N., Peleshchak, I., & Vysotska, V. (2022). Two-Stage AES Encryption Method Based on Stochastic Error of a Neural Network. IEEE 16th International Conference on Advanced Trends in Radioelectronics, Telecommunications and Computer Engineering (TCSET), pp. 381–385. https://doi.org/10.1109/TCSET55632.2022.9766991
dc.relation.referencesen[10] Saraswat, P., Garg, K., Tripathi, R., & Agarwal, A. (2019). Encryption Algorithm Based on Neural Network. 4th International Conference on Internet of Things: Smart Innovation and Usages (IoT-SIU), 1–5. https://doi.org/10.1109/IoTSIU.2019.8777637
dc.relation.referencesen[11] Sumayyabeevi, V. A., Poovely, J. J., Aswathy, N., & Chinnu, S. (2021). A New Hardware Architecture for FPGA Implementation of Feed Forward Neural Networks. 2021 2nd International Conference on Advances in Computing, Communication, Embedded and Secure Systems (ACCESS), pp. 107–111. https://doi.org/10.1109/ACCESS51619.2021.9563342
dc.relation.referencesen[12] Tkachenko, R., Tsmots, I., Tsymbal, Y., Skorokhoda, O. (2019). Neural-like Methods and Hardware Structures for Real-time Data Encryption and Decryption. International Scientific and Technical Conference on Computer Sciences and Information Technologies, 3, 248-253. https://doi.org/10.1109/STC-CSIT.2019.8929809
dc.relation.referencesen[13] Tsmots, I., & Skorokhoda, O. (2010). Methods and VLSIstructures for neural element implementation. Perspective Technologies and Methods in MEMS Design, MEMSTECH2010 – Proceedings of the 6th International Conference, 135.
dc.relation.referencesen[14] Tsmots, I., Rabyk, V., Skorokhoda, O., & Teslyuk, T. (2019). Neural element of parallel-stream type with preliminary formation of group partial products. Electronics and information technologies (ELIT-2019). Proceedings of the XIth International scientific and practical conference, 16 –18 September, 2019, Lviv, Ukraine, pp. 154-158. https://doi.org/10.1109/ELIT.2019.8892334
dc.relation.referencesen[15] Tsmots, I., Rabyk, V., Skorokhoda, O., & Tsymbal, Y. (2021). Neural-like real-time data protection and transmission system. Advances in Intelligent Systems and Computing (AISC), 1293: Advances in Intelligent Systems and Computing V. Selected papers from the International conference on computer science and information technologies. https://doi.org/10.1007/978-3-030-63270-0_8
dc.relation.referencesen[16] Tsmots, I., Teslyuk, V., Lukashchuk, Y., & Opotiak, Y. (2022). Method of Training and Implementation on the Basis of Neural Networks of Cryptographic Data Protection CEUR Workshop Proceedings, 3171, 916-928.
dc.relation.referencesen[17] Tsmots, I., Tsymbal, Y., Khavalko, V., Skorokhoda, O., & Tesluyk, T. (2018). Neural-Like Means for Data Streams Encryption and Decryption in Real Time. Processing of the 2018. IEEE 2nd International Conference on Data Stream Mining and Processing, DSMP 2018, 438-443. https://doi.org/10.1109/DSMP.2018.8478513
dc.relation.referencesen[18] Valavi, H., Ramadge, P. J., Nestler, E., & Verma, N. (2018). A Mixed-Signal Binarized Convolutional-Neural-Network Accelerator Integrating Dense Weight Storage and Multiplication for Reduced Data Movement, 2018 IEEE Symposium on VLSI Circuits, 141–142. https://doi.org/10.1109/VLSIC.2018.8502421
dc.relation.referencesen[19] Wang, J., Cheng, L.-M., & Su, T. (2018). Multivariate Cryptography Based on Clipped Hopfield Neural Network, in IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 29(2), 353–363. https://doi.org/10.1109/TNNLS.2016.2626466
dc.relation.referencesen[20] Zhu, Y., Vargas, D. V., & Sakurai, K. (2018). Neural Cryptography Based on the Topology Evolving Neural Networks. 2018 Sixth International Symposium on Computing and Networking Workshops (CANDARW), 472–478. https://doi.org/10.1109/CANDARW.2018.00091
dc.relation.referencesen[21] Zolfaghari, B., & Koshiba, T. (2022). The Dichotomy of Neural Networks and Cryptography: War and Peace. Appl. Syst. Innov., 5, 61. https://doi.org/10.3390/asi5040061
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1109/GCCE.2018.8574663
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1109/ISLPED.2019.8824934
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1109/TNNLS.2019.2955165
dc.relation.urihttps://doi.org/10.23919/KIT.2019.8883490
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1109/CarpathianCC.2018.8399656
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1007/978-3-030-53980-1_21
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1109/CSIT49958.2020.9322014
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3109635
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1109/TCSET55632.2022.9766991
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1109/IoTSIU.2019.8777637
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1109/ACCESS51619.2021.9563342
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1109/STC-CSIT.2019.8929809
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1109/ELIT.2019.8892334
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1007/978-3-030-63270-0_8
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1109/DSMP.2018.8478513
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1109/VLSIC.2018.8502421
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1109/TNNLS.2016.2626466
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1109/CANDARW.2018.00091
dc.relation.urihttps://doi.org/10.3390/asi5040061
dc.rights.holder© Національний університет “Львівська політехніка”, 2022
dc.subjectтаблично-алгоритмічний метод розрахунку вагових коефіцієнтів нейроподібної мережі
dc.subjectімітаційна модель нейроподібного шифрування/дешифрування
dc.subjectдинамічна зміна архітектури нейроподібної мережі
dc.subjectобчислення таблиць макрочасткових добутків
dc.subjecttabular-algorithmic method of calculating the weight coefficients of a neuro-like network
dc.subjectsimulation model of neuro-like encryption/decryption
dc.subjectdynamic change of the architecture of the neuro-like network
dc.subjectcalculation of tables of macropartial products
dc.titleМоделі та засоби відлагодження й тестування мобільних систем для нейроподібного криптографічного захисту й передачі даних
dc.title.alternativeModels and tools for debugging and testing mobile systems for neuro-like cryptographic protection of data transmission
dc.typeArticle

Files

Original bundle

Now showing 1 - 2 of 2
Thumbnail Image
Name:
2022v4n2_Tsmots_I_G-Models_and_tools_for_debugging_45-55.pdf
Size:
2.69 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
Thumbnail Image
Name:
2022v4n2_Tsmots_I_G-Models_and_tools_for_debugging_45-55__COVER.png
Size:
1.62 MB
Format:
Portable Network Graphics
Download

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.86 KB
Format:
Plain Text
Description:
Download

Collections

Ukrainian Journal of Information Technology. – 2022. – Vol. 4, No. 2