13-jild, 03-son, mart /2022

www.jespublication.com

Sahifaning raqami: 786

13-jild, 03-son, MART /2022

KRIPTOGRAFIYA:

ISSN NO: 0377-9254

Shifrlash va shifrni hal qilish - bu xavfsiz bo'lmagan tarmoq orqali harakatlanayotganda nozik ma'lumotlarni begona ko'zlardan yashirish uchun ishlatiladigan ikkita jarayon.

Ochiq kalit yordamida kriptografiya:

Ushbu tizimda qo'llaniladigan assimetrik kriptografiya modeli [2]. Ochiq kalit oddiy matnni shifrlash uchun tarmoqning barcha foydalanuvchilariga ma'lum bo'lgani uchun u "umumiy kalit" deb ataladi [1]. Qabul qiluvchining shaxsiy kalitga ruxsati bor ekan, ular xabarning shifrini ochishi mumkin [3, 4]. "Shaxsiy kalit" atamasi shifrlash kalitining turiga ishora qiladi, bu faqat unga ega bo'lgan odamlarga ko'rinadi.

3. 
   rasm: Umumiy uch qavatli neyron tarmoq
   

Bitta kalit yordamida kriptografiya:

Ushbu tizimda simmetrik kriptografiya modeli qo'llaniladi. Maxfiy kalit bo'lgan bu maxfiy kalit oddiy matnni shifrlashda ham, shifr matnini ochishda ham qo'llaniladi [5]. Bitta kalit ham shifrlash, ham shifrni ochish uchun ishlatilganligi sababli, "umumiy maxfiy kalit" atamasi mashhur bo'ldi. Ushbu misolda umumiy kalitga faqat jo'natuvchi va qabul qiluvchi kirish huquqiga ega [6, 7].

Ushbu neyron tarmoq nazorat ostida o'rganish uchun eng murakkablaridan biridir. Ko'p qatlamli oldinga yo'naltirilgan neyron tarmoqlar tarmoq topologiyasi hisoblanadi.

Bizning eksperimental tadqiqotimizda ikkala ANN parametrlari quyidagilardir:

Har bir kirish qatlamida oltita tugun mavjud bo'lib, ularning har biri 6 bitli blokni ifodalaydi;

• 
  Har bir yashirin qatlamda jami oltita tugun mavjud;
  

Neyron tarmoqlari:

Sun'iy intellekt, mashinani o'rganish va chuqur o'rganish neyron tarmoqlarning inson miyasi faoliyatini taqlid qilish qobiliyatidan foyda oladi. Chuqur o'rganish usullari ko'pincha sun'iy neyron tarmoqlari (ANN) yoki simulyatsiya qilingan neyron tarmoqlari (SNN) deb nomlanuvchi neyron tarmoqlarga tayanadi. Ular biologik neyronlarning bir-biri bilan aloqa qilish usulini
takrorlaganligi sababli, ularning nomi va tuzilishi ham inson miyasidan olingan.
Shifrlangan chiqish xabari har bir chiqish qatlamida oltita tugun bilan belgilanadi.

To'liq tarmoq ulanishi;

Sigmasimon bezning faollashtiruvchi funktsiyasi;

• 
  O'rganish darajasi 0,03 ga teng.
  

Miya kabi biologik asab tizimlaridan ilhomlangan axborotni qayta ishlash paradigmalari sun'iy neyron tarmoqlari (ANN) deb nomlanadi. Axborotni qayta ishlash tizimining arxitekturasi ushbu paradigmaning muhim tarkibiy qismidir. Muayyan muammolarni hal qilish uchun u juda ko'p sonli murakkab bog'langan ishlov berish qismlaridan (neyronlar deb ataladi) iborat. Odamlarda bo'lgani kabi, sun'iy neyron tarmoqlari (ANN) mimika orqali o'rganadi. Ta'lim jarayoni namunani aniqlash yoki ma'lumotlarni tasniflash kabi ma'lum bir dastur uchun ANNni sozlash uchun ishlatiladi. Biologik tizimlarda o'rganish jarayonida neyronlar orasidagi sinaptik aloqalar o'zgaradi. Bu ANN uchun ham amal qiladi.

Neyron tarmoqlardan foydalangan holda shifrlash va shifrni ochish algoritmlari samarali ekanligi isbotlangan. Kriptografiya kalitlari ikkala o'zgartirilgan neyron tarmoqlarning parametrlari yordamida yaratilgan. Ko'p qatlamli neyron tarmoqlarni sozlash uchun orqaga tarqalish ishlatilgan. Har bir neyron tarmoq topologiyasi u o'rganilgan ma'lumotlar bilan belgilanadi (1- jadvalga qarang). Kirish xabari shifrlash jarayonida 6 bitli ma'lumotlar to'plamiga bo'linadi va shifrlash jarayonidan keyin 6 bitli ma'lumotlar to'plamlari ham ishlab chiqariladi. Bu shuni anglatadiki, har bir tizim quyidagicha qurilgan: kirish qatlamida oltita birlik va chiqish qatlamida oltita birlik mavjud. Ko'milgan qatlamda belgilangan miqdordagi birliklar yo'q, lekin biz oltitadan foydalandik. Ikkala tarmoqni o'qitish uchun ikkilik belgilar ko'rinishlaridan foydalanilgan. Bu shuni anglatadiki, har bir o'quv majmuasi mavjud