Encryption of Text Messages Using Multilayer Neural Networks
Date
2020-02-24
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Видавництво Львівської політехніки
Lviv Politechnic Publishing House
Lviv Politechnic Publishing House
Abstract
Розглянуто алгоритм шифрування/ дешифрування текстових повідомлень з використанням MLNN, який складається
з трьох кроків: навчання нейронної мережі на основі навчаючих пар, сформованих з базового набору символів, що
зустрічаються в тексті; шифрування повідомлення з використанням ваг прихованих шарів; його дешифрування з використанням ваг
вихідного шару. Сформовано необхідні умови для успішного шифрування/ дешифрування цим алгоритмом,
підкреслено його обмеження. Описано архітектуру і алгоритм навчання MLNN. Приведено експериментальні дослідження з
допомогою програми NeuralNet: навчання MLNN методами BP(Sequential), BP(Batch), Rprop, QuickProp; приклад шифрування/ дешифрування
текстового повідомлення.
The article considers an algorithm for encrypting / decrypting text messages using multilayer neural networks (MLNN). The algorithm involves three steps: training a neural network based on the training pairs formed from a basic set of characters found in the text; encryption of the message using the weight coefficients of the hidden layers; its decryption using the weight coefficients of the output layer. The conditions necessary for successful encryption / decryption with this algorithm are formed, its limitations are emphasized. The MLNN architecture and training algorithm are described. The results of experimental research done by using the NeuralNet program are given: training the MLNN employing the BP (Sequential), BP (Batch), Rprop, QuickProp methods; an example of encrypting / decrypting a text message.
The article considers an algorithm for encrypting / decrypting text messages using multilayer neural networks (MLNN). The algorithm involves three steps: training a neural network based on the training pairs formed from a basic set of characters found in the text; encryption of the message using the weight coefficients of the hidden layers; its decryption using the weight coefficients of the output layer. The conditions necessary for successful encryption / decryption with this algorithm are formed, its limitations are emphasized. The MLNN architecture and training algorithm are described. The results of experimental research done by using the NeuralNet program are given: training the MLNN employing the BP (Sequential), BP (Batch), Rprop, QuickProp methods; an example of encrypting / decrypting a text message.
Description
Keywords
encryption, decryption, multilayer neural networks, training algorithms, NeuralNet program
Citation
Brygilevych V. Encryption of Text Messages Using Multilayer Neural Networks / Volodymyr Brygilevych, Nazar Pelypets, Vasyl Rabyk // Computational Problems of Electrical Engineering. — Lviv : Lviv Politechnic Publishing House, 2020. — Vol 10. — No 2. — P. 1–6.