YAPAY SİNİR AĞLARI İLE ŞİFRELEME ALGORİTMALARININ ÇÖZÜMÜ - TAŞ, OĞUZHAN (Fırat Üniveristesi, 2002)
Yüksek Lisans Tezi YAPAY SİNİR AĞLARI İLE ŞİFRELEME ALGORİTMALARININ ÇÖZÜMÜ Oğuzhan TAŞ Fırat Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı 2002, Sayfa: 97 Bu çalışmada, Yapay Sinir Ağları kullanılarak şifreleme sistemlerin çözülmesi problemi araştırılmıştır. Bilinen şifreli metin ve orijinal metin çiftleriyle Yapay Sinir Ağları eğitilmiştir. Yapay sinir ağlarının eğitiminde çeşitli ağ yapıları, aktivasyon fonksiyonları (logaritma sigmoid, tanjant sigmoid, doğrusal), eğitin algoritmaları (Levenberg- Marquard, Geri Yayılım, Resilient) denenmiştir. Yapılan testler sonucunda A5 Algoritması, LFSR (Geri Beslemeli Kayan Kayıtçı), Yazılım yönünden verimli SEAL akış algoritmasının Sinir Ağlarıyla çözüldüğü görülmüştür. Sonuç olarak önerilen metodun diğer Yapay Snir Ağları tabanlı metodlardan daha verimli olduğu görülmüştür. Anahtar Kelimeler: Yapay Sinir Ağları, Makine Öğrenmesi, kriptografi, kriptoanaliz, şifreleme, deşifreleme.

n ABSTRACT Master Thesis BREAKING OF CIPHER ALGORITHMS WITH ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS Oğuzhan TAŞ Firat University Graduate School of Natural and Applied Sciences Department of Computer Engineering 2002, Page:97 In this study, breaking of cryptosystem using Artificial Neural Networks (ANN) was investigated. ANN was trained (supervised learning) with known plaintext ciphertext pairs. Various activation functions (logarithm sigmoid, tangent sigmoid and linear), training algorithms (Back propagation, Levenberg Marquardt, Resilient) and topologies were tried. In experimental results, it is shown that, A5/1 stream cipher Algorithm, LFSR (Linear Feedback Shift Registers), SEAL (Software Efficient Cipher) stream cipher Algorithm are broken with ANN. Finally, the proposed method, ANN based approach, were more efficient than the other methods. Key words: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Cryptography, cryptanalysis, encryption, decryption.
Breaking of cipher algorithms with artificial neural networks
Bu tezin, veri tabanı üzerinden yayınlanma izni bulunmamaktadır. Yayınlanma izni olmayan tezlerin basılı kopyalarına Üniversite kütüphaneniz aracılığıyla (TÜBESS üzerinden) erişebilirsiniz.
Keywords: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol; Computer Engineering and Computer Science and Control