ПРИКАСПИЙСКИЙ ЖУРНАЛ

УПРАВЛЕНИЕ И ВЫСОКИЕ ТЕХНОЛОГИИ

РАЗРАБОТКА МЕХАНИЗМА БЕЗОПАСНОЙ КОММУНИКАЦИИ НА БАЗЕ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

Читать

Власов Роман Сергеевич, Лукащик Елена Павловна, Осипян Валерий Осипович РАЗРАБОТКА МЕХАНИЗМА БЕЗОПАСНОЙ КОММУНИКАЦИИ НА БАЗЕ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ // Прикаспийский журнал:  управление и высокие технологии. — 2020. — №2. — Стр. 108-117.

Власов Роман Сергеевич - Кубанский государственный университет, roma1202@mail.ru

Лукащик Елена Павловна - Кубанский государственный университет, lep_9091@mail.ru

Осипян Валерий Осипович - Кубанский государственный университет, v.osippyan@gmail.com

Разработка безопасного канала передачи данных - одно из решений проблемы обеспечения безопасности данных клиентов, которая по - прежнему остается первоочередной для современных информационных сервисов. Возможное решение этой проблемы видится в создании механизма, способного адаптироваться к текущему состоянию канала и в целях усиления безопасности автоматически изменять его криптографические характеристики. Для решения сложных задач, которые выходят за рамки простых функциональных спецификаций, в настоящее время все чаще используют методы машинного обучения. В данной работе при создании системы безопасной передачи данных по защищенному каналу применяют нейронные сети. Организация предлагаемой криптосистемы соответствует классическому сценарию в области безопасности. Эта система состоит из трех нейронных сетей: A, B и E. Основная задача сетей A и B - безопасное общение на основе симметричного шифрования. Сеть E желает подслушать их «информационный обмен», проанализировать его и в конечном счете получить возможность знакомиться с содержанием передаваемых сообщений, содержащих конфиденциальную информацию. Главной отличительной чертой предлагаемой системы защиты является то, что она не основана на строгом криптографическом алгоритме, а обучается безопасной коммуникации с течением времени. Состязательное функционирование нейронных сетей приводит к постоянной модификации системы шифрования. Предложенная система демонстрирует способности нового адаптивного метода обеспечения безопасности - нейронного. Искусственный интеллект способен автоматически разработать такое шифрование, которое будет недоступно для взлома. Примеров успешного применения нейросетевой технологии в криптографии к настоящему моменту крайне мало, что связано со спецификой данной области. Однако, учитывая потенциал передовых информационных технологий, можно утверждать, что применение методов машинного обучения в эру квантовых компьютеров, что, по - видимому, ожидает нас в ближайшем будущем, будет необходимым при создании оптимальных систем защиты.

Ключевые слова: безопасная коммуникация, защищенный канал связи, криптография, искусственный интеллект, машинное обучение, нейронные сети, состязательность, secure communication, secure communication channel, cryptography, artificial intelligence, machine learning, neura