Методы вычисления и анализа хеш-функций на основе нейросетевых технологий

Abstract

В статье рассмотрены особенности методов использования рекурсивных последовательностей в функциях перехода нейронных сетей. Такой подход позволяет сделать практически невозможным обратное преобразование и тем самым увеличивает криптостойкость хеш-функций. Предложена модель нейронной сети на основе алгебры комплексных чисел, которая использует функции хаоса в качестве функций перехода. Проведен вероятностный анализ стойкости информационной системы в виде двух связанных между собой нейронных сетей на основе предложенной архитектуры к различным видам атак на нее.