Метод сокрытия приватных данных для блокчейн-системы проведения тендеров

Предложен новый метод, позволяющий решить проблему приватности информации в открытых блокчейн-системах с использованием криптографического протокола доказательства с нулевым разглашением zk-SNARK. Метод реализован в виде криптографической схемы на основе библиотеки libsnark и интегрирован в модифицированный Ethereum С++ клиент

Нейросетевая обфускация вычислений над зашифрованными данными

Предложен подход по нейросетевой криптографической обфускации вычислений. Опираясь на ранее полученные результаты о свойстве строгой обфускации неразличимости для нейросетевого аппроксиматора, мы предлагаем использовать нейросети для выполнения арифметических и других операций над зашифрованными данными, реализуя таким образом идею применения гомоморфного шифрования для выполнения доверенных вычислений в недоверенной среде. Проводится оценка криптографических свойств предложенного механизма и сопоставление с традиционными подходами к шифрованию на основе секретного ключа. Обсуждаются достоинства и недостатки нейронных сетей применительно к задачам обфускации и обработки зашифрованных данных

Learning Perfectly Secure Cryptography to Protect Communications with Adversarial Neural Cryptography

Researches in Artificial Intelligence (AI) have achieved many important breakthroughs, especially in recent years. In some cases, AI learns alone from scratch and performs human tasks faster and better than humans. With the recent advances in AI, it is natural to wonder whether Artificial Neural Networks will be used to successfully create or break cryptographic algorithms. Bibliographic review shows the main approach to this problem have been addressed throughout complex Neural Networks, but without understanding or proving the security of the generated model. This paper presents an analysis of the security of cryptographic algorithms generated by a new technique called Adversarial Neural Cryptography (ANC). Using the proposed network, we show limitations and directions to improve the current approach of ANC. Training the proposed Artificial Neural Network with the improved model of ANC, we show that artificially intelligent agents can learn the unbreakable One-Time Pad (OTP) algorithm, without human knowledge, to communicate securely through an insecure communication channel. This paper shows in which conditions an AI agent can learn a secure encryption scheme. However, it also shows that, without a stronger adversary, it is more likely to obtain an insecure one

Алгоритмічно-програмний метод шифрування даних з використанням нейронних мереж

Дана магістерська дисертація присвячена розробленню алгоритмічно-програмного методу шифрування даних з використанням нейронних мереж. У роботі здійснено порівняльний аналіз методів захисту приватних наборів даних, які можуть бути використані при побудові систем аналізу даних і штучного інтелекту, а також проведено докладний аналіз моделі шифрування, яка використовує генеративні конкуруючі нейронні мережі: досліджено її архітектуру, функції втрат та гіперпараметри моделі. Запропоновано метод шифрування наборів даних з використанням нейронних мереж та модифікацію моделі шифрування. Розроблено програмну систему, яка реалізує запропонований метод шифрування даних, і дозволяє здійснювати класифікацію як оригінальних, так і зашифрованих даних. У роботі було отримано експериментальні результати роботи запропонованого методу й модифікованої моделі шифрування даних, а також класифікації оригінальних та зашифрованих даних.This master's thesis is devoted to the development of algorithmic-software method of data encryption using neural networks. The paper compares the methods of protection of private data sets that can be used in the construction of data analysis and artificial intelligence systems, as well as a detailed analysis of the encryption model that uses generative adversarial neural networks: its architecture, loss functions and hyperparameters of the model. A method of encrypting datasets using neural networks and a modification of the encryption model are proposed. A software system is developed that implements the proposed data encryption method and allows the classification of both original and encrypted data. The experimental results of the proposed method and the modified model of data encryption, as well as the classification of original and encrypted data were obtained