ОСОБЛИВОСТІ ЗАСТОСУВАННЯ АЛГОРИТМУ АСО ДО ДЕЯКИХ ЗАДАЧ КРИПТОАНАЛІЗУ

О. О. Кубайчук
{"title":"ОСОБЛИВОСТІ ЗАСТОСУВАННЯ АЛГОРИТМУ АСО ДО ДЕЯКИХ ЗАДАЧ КРИПТОАНАЛІЗУ","authors":"О. О. Кубайчук","doi":"10.18372/2310-5461.58.17650","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Вимоги до інформаційної безпеки диктують неохідність розвитку нових методів криптоаналізу. Сучасний криптоаналіз спирається на математику, зокрема на теорію та методи оптимізації. Враховучи загальновизнані вимоги до зламостійкості шифрів, задача розшифрування мусить розглядатися, як задача комбінаторної оптимізації. В роботі обґрунтовується необхідність розвитку нових методів криптоаналізу із застосуванням метаевристик, міститься ретрспективний огляд публікацій за останній період в даній області. Кількість публікацій свідчить про актуальність напрямку досліджень. Розглядаються особливості застосування алгоритму АСО (Ant Colony Optimization) до задач криптоаналізу, зокрема, задачі факторизації. Описується структура і загальні принципи роботи алгоритму АСО, адаптація даного алгоритму до розв’язання конкретної задачі комбінаторної оптимізації. Розглянуто різні варіанти фітнес-функції, особливості їх застосування, способи звуження простору пошуку, правила вибору напрямку руху на графі, модифікація локального пошуку. Як один із варіантів модифікації розглядається додавання генетичних операторів кросоверу, мутації, селекції. Описано умови припинення роботи алгоритму. Обґрунтовано доцільність застосування метаевристик для розв’зання задач комбінаторної оптимізації що виникають у різних предметних областях, зокрема, у криптоаналізі. Підкреслюється, що так як теоретичні дослідження алгоритмів комбінаторної оптимізації рідко дозволяють отримувати результати, які можуть бути застосовані на практиці, то основним інструментом аналізу їх ефективності є обчислювальний експеримент.","PeriodicalId":388526,"journal":{"name":"Science-based technologies","volume":"193 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-07-18","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Science-based technologies","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.18372/2310-5461.58.17650","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

Вимоги до інформаційної безпеки диктують неохідність розвитку нових методів криптоаналізу. Сучасний криптоаналіз спирається на математику, зокрема на теорію та методи оптимізації. Враховучи загальновизнані вимоги до зламостійкості шифрів, задача розшифрування мусить розглядатися, як задача комбінаторної оптимізації. В роботі обґрунтовується необхідність розвитку нових методів криптоаналізу із застосуванням метаевристик, міститься ретрспективний огляд публікацій за останній період в даній області. Кількість публікацій свідчить про актуальність напрямку досліджень. Розглядаються особливості застосування алгоритму АСО (Ant Colony Optimization) до задач криптоаналізу, зокрема, задачі факторизації. Описується структура і загальні принципи роботи алгоритму АСО, адаптація даного алгоритму до розв’язання конкретної задачі комбінаторної оптимізації. Розглянуто різні варіанти фітнес-функції, особливості їх застосування, способи звуження простору пошуку, правила вибору напрямку руху на графі, модифікація локального пошуку. Як один із варіантів модифікації розглядається додавання генетичних операторів кросоверу, мутації, селекції. Описано умови припинення роботи алгоритму. Обґрунтовано доцільність застосування метаевристик для розв’зання задач комбінаторної оптимізації що виникають у різних предметних областях, зокрема, у криптоаналізі. Підкреслюється, що так як теоретичні дослідження алгоритмів комбінаторної оптимізації рідко дозволяють отримувати результати, які можуть бути застосовані на практиці, то основним інструментом аналізу їх ефективності є обчислювальний експеримент.
将阿索算法应用于某些密码分析问题的特殊性
信息安全要求决定了需要开发新的密码分析方法。现代密码分析基于数学,特别是优化理论和方法。考虑到对密文抗破解性的公认要求,解密问题应被视为一个组合优化问题。论文证明了利用元启发式方法开发新的密码分析方法的必要性,并对该领域近期发表的论文进行了回顾。出版物的数量表明了这一研究领域的相关性。研究考虑了将蚁群优化(ACO)算法应用于密码分析问题,特别是因式分解问题的特点。文章介绍了蚁群优化算法的结构和一般原理,以及如何调整该算法以解决特定的组合优化问题。考虑了适合度函数的不同变体、其应用的特殊性、缩小搜索空间的方法、选择图上运动方向的规则以及局部搜索的修改。增加交叉、突变和选择的遗传算子被认为是修改方案之一。还描述了终止算法的条件。使用元启发式算法解决各学科领域,特别是密码分析中出现的组合优化问题的便利性得到了证实。本文强调,由于对组合优化算法的理论研究很少提供可用于实践的结果,因此分析其有效性的主要工具是计算实验。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信