Yapay sinir ağları ile şifreleme

Abstract

Özet Yapay Sinir Ağlan günümüzde bir çok farklı alanda kullanılmaktadır. Yapay Sinir Ağlan öğrenme özelliği sayesinde genelleme yapma kabiliyetine sahiptir. Bu sayede eğitilen bir Yapay Sinir Ağı temelli bir sistemle daha önce karşılaşılmayan bir durum ile karşılaştınldığında standart mantık kurallan dışma çıkarak genelleme yaparak tahmin yürütebilen bir yapı oluşturulabilmektedir. Şifreleme çağımızın en büyük problemlerinden biri haline gelmiştir. Bu gün bir çok ayn şifreleme metodu bulunmaktadır. Şifreleme metotlannın tümü farklı özellikleri bulunan farklı konularda uzman yapılardır. Kullanım alanlarına yada iletişim ortamlanna ve kullanılması istenen kişi sayısı ile alakalıdır. Açık anahtar şifreleme kullanıldığında, anahtarın çözüm amacıyla taşınması gerekmemekte olduğu halde daha yavaş bir çözümleme hızına sahiptir. Gizli anahtar şifreleme metodunda ise anahtann şifreleyen tarafından bir şekilde şifreyi çözene iletilmesi gerekmektedir, bu durumda anahtarın güvenli olarak iletimi problemi oluşmaktadır. Yapay Sinir Ağlan ile Şifreleme çalışmalannda yapay sinir ağlanmn avantajlan sayesinde çok daha zor kınlır şifreleme yapılan oluşturulabilmektedir. Yapay sinir ağlanmn ağırlıklarının yorurnlanamaması şifreleme metodu için hem bir avantaj, hem de yaygınlaşmasına bir engel olarak ortaya çıkmaktadır. Ancak birebir ve çok güvenlik isteyen iletişim ortamlannda kullanılması mümkün olduğu gibi başka bir şifreleme yönteminin de bir parçası olarak kullanılabilir. Ancak çoklu yapılarda tüm kullanıcılann şifreleme yada şifre çözme amacıyla kullanılan YSA modülünün teknik özelliklerini bilmek zorundadır. Bunlar; yapımn kaç katmanlı olduğu, giriş çıkış hücre sayılan ve toplam kaç hücreden oluştuğunun bilinmesi gerekmekte aynca kullanılan aktivasyon fonksiyonu ve sırasıyla kullanılan eğitim kümesi de ayn değişkenler olarak karşımıza çıkmaktadır. Şifrelenmiş verinin çözülmesi yada şifrelemek için bilinmesi gerekenlerin artması yapay sinir ağlan ile şifrelemenin yaygınlaşması ihtimalini azatlığı halde zor kullanılarak şifrelenmiş bir verinin çözümlenmesi olasılığını çok fazla azaltmaktadır. Aynca yapay sinir ağlan ile şifreleme sadece güvenli olarak veri iletiminde kullanılmasının yanı sıra kişisel olarak önem verilmekte olan verilerin de şifrelenerek ister kamuya açık istenirse kişisel veri saklama ortamlannda ikinci bir şahıs tarafından incelenmesinin önüne geçilmesi için kullanılabilir. Bu durumda kullanıcı; yapay sinir ağımn katman sayısı, giriş çıkış hücre sayılan, toplam hücre sayısı, aktivasyon fonksiyonu yada eğitim kümesinden birini yada birkaçını değiştirerek kişisel bir şifreleme yapısı oluşturmaktadır.

Ill Summary There are lots of different uses of neural network nowadays. The main property of neural network systems is that the neural network can make generalizations. By this neural network systems can learn new things then make generalizations when unexpect conditions occur. Cryptography is one of the most important problems of this age. There are a lot of different cryptography metods. All of them are expert with subjects as different communication path or sending key code. Cryptography with neural network has more stable and needs more time to cryptanalyse. Teh property of not being editable of neural network's weights is an advantage for being difficult to cryptanalyse but also it is a disadvantage for not being common because all neural network models must be trained. The technical parts of neural Networks are; the training set, the number of layers, the numbers of input output cells, number of cells of the nerual networtk architecture, the aktivasion function. As known when the number of variables are increase the probabilty of encrypting decreases. Also cryptography by neural network can be used for personal data storage. By changing on of the variables of neural network the structure of neural network changes so the coded data vill change. Encrypting the data vill take time, if the coded data saved in public pc then none can read it.