Using Echo State Networks for Cryptography

Echo state networks are simple recurrent neural networks that are easy to implement and train. Despite their simplicity, they show a form of memory and can predict or regenerate sequences of data. We make use of this property to realize a novel neural cryptography scheme. The key idea is to assume that Alice and Bob share a copy of an echo state network. If Alice trains her copy to memorize a message, she can communicate the trained part of the network to Bob who plugs it into his copy to regenerate the message. Considering a byte-level representation of in- and output, the technique applies to arbitrary types of data (texts, images, audio files, etc.) and practical experiments reveal it to satisfy the fundamental cryptographic properties of diffusion and confusion.Comment: 8 pages, ICANN 201

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