Статья:

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ПРИ РАСШИФРОВКЕ ХЕШ ЗНАЧЕНИЙ

Конференция: CCXLVIII Студенческая международная научно-практическая конференция «Молодежный научный форум»

Секция: Технические науки

Выходные данные
Кондаков Д.С. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ПРИ РАСШИФРОВКЕ ХЕШ ЗНАЧЕНИЙ // Молодежный научный форум: электр. сб. ст. по мат. CCXLVIII междунар. студ. науч.-практ. конф. № 16(248). URL: https://nauchforum.ru/archive/MNF_interdisciplinarity/16(248).pdf (дата обращения: 08.12.2024)
Лауреаты определены. Конференция завершена
Эта статья набрала 0 голосов
Мне нравится
Дипломы
лауреатов
Сертификаты
участников
Дипломы
лауреатов
Сертификаты
участников
на печатьскачать .pdfподелиться

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ПРИ РАСШИФРОВКЕ ХЕШ ЗНАЧЕНИЙ

Кондаков Дмитрий Сергеевич
студент, Тюменский Индустриальный Университет, РФ, г. Тюмень

 

Хеш-функции играют важную роль в криптографии и информационной безопасности. Они преобразуют входные данные произвольной длины в набор фиксированной длины, называемый хеш-значением. Одной из характеристик хеш-функций является их односторонняя функция: легко вычислить хеш-значение для заданных данных, но практически невозможно восстановить исходные данные из хеш-значения. Однако существуют ситуации, когда необходимо расшифровать или восстановить исходные данные из хеш-значений. В этой статье мы рассмотрим использование нейронных сетей для решения этой проблемы.

Нейронные сети – это компьютерные системы, вдохновленные строением и функционированием человеческого мозга. Они состоят из множества связанных между собой узлов, называемых нейронами, которые обрабатывают входные данные и генерируют соответствующие выходные данные. Нейронные сети используются в различных областях, таких как распознавание образов, обработка естественного языка, медицинская диагностика и многое другое.

Прежде чем рассматривать методы расшифровки хеш-функций, важно понять, что такое хеш-функция и зачем она используется. Хеш-функции используются для создания цифровых подписей, проверки целостности данных, хранения паролей и многих других задач. Они обладают рядом важных свойств, таких как быстрота вычисления, односторонность и равномерное распределение значений.

Одним из подходов к расшифровке хеш-функций является использование нейронных сетей. Нейронные сети представляют собой компьютерные модели, которые могут обучаться на основе данных и выявлять сложные зависимости между входными и выходными данными. Для расшифровки хеш-функций мы можем обучить нейронную сеть на парах исходных данных и соответствующих им хеш-значениях.

Использование нейронных сетей для расшифровки хеш-значений имеет ряд преимуществ. Во-первых, это может быть эффективным способом атаки на слабые хеш-функции или хеш-функции с недостаточной длиной. Во-вторых, нейронные сети могут обучаться на больших объемах данных, что делает их более эффективными при анализе больших наборов хеш-значений.

Использование нейронных сетей для расшифровки хеш-значений представляет собой интересное направление исследований в области криптографии и информационной безопасности. Несмотря на вызовы, связанные с этим подходом, он может быть полезным для анализа и восстановления данных в различных практических сценариях.

Существует несколько подходов к использованию нейронных сетей для расшифровки хеш-значений. Один из таких подходов – это обучение нейронной сети на парах исходных данных и их соответствующих хеш-значений. После обучения сеть может быть использована для предсказания исходных данных на основе известного хеш-значения.

Процесс обучения нейронной сети для расшифровки хеш-функций может быть разделен на несколько этапов. Сначала необходимо подготовить обучающий набор данных, который состоит из пар исходных данных и их соответствующих хеш-значений. Затем мы выбираем архитектуру нейронной сети, которая может быть простой или сложной в зависимости от характеристик данных и требуемой точности. После этого происходит этап обучения, в ходе которого нейронная сеть корректирует свои параметры таким образом, чтобы минимизировать ошибку предсказания исходных данных.

После завершения процесса обучения нейронная сеть готова к использованию для расшифровки хеш-функций. При получении нового хеш-значения сеть преобразует его в исходные данные на основе обученных весов и смещений. Важно отметить, что успех расшифровки будет зависеть от качества обучающего набора данных и архитектуры нейронной сети.

Несмотря на преимущества, использование нейронных сетей для расшифровки хеш-значений также имеет свои ограничения и вызовы. Во-первых, это требует значительных вычислительных ресурсов, особенно при работе с большими наборами данных. Во-вторых, успех такого подхода зависит от качества данных и правильного выбора архитектуры нейронной сети.

Потенциальные области применения нейронных сетей при расшифровке хеш-значений включают аутентификацию пользователей, восстановление утраченных данных, кибербезопасность и многое другое. Однако следует помнить о возможных рисках и ограничениях этого подхода, таких как необходимость больших объемов данных для обучения и возможность неправильного восстановления данных.

В этой статье мы рассмотрели основы использования нейронных сетей при расшифровке хеш-значений. Несмотря на сложность задачи и ограничения подхода, нейронные сети представляют собой мощный инструмент для анализа и восстановления данных в области криптографии и информационной безопасности.

 

Список литературы:
1. Нейросеть научилась взламывать пароли с пугающей скоростью // 4pda URL: https://4pda.to/2023/04/11/411950/nejroset_nauchilas_vzlamyvat_paroli_s_pugayuschej_skorostyu/ (дата обращения: 24.04.2024).
2. Искусственный интеллект против паролей. Исследование показало, что простые пароли из 10 символов взламываются мгновенно // ixbt URL: https://www.ixbt.com/news/2023/04/08/iskusstvennyj-intellekt-protiv-parolej-issledovanie-pokazalo-chto-prostye-paroli-iz-10-simvolov-vzlamyvajutsja-mgnovenno.html (дата обращения: 24.04.2024).
3. Новый алгоритм подбора паролей интеллектуальным методом // Развитие науки URL: https://v-nayke.ru/?p=10611 (дата обращения: 24.04.2024).