Neural cryptography
ನ್ಯೂರಲ್ ಕ್ರಿಪ್ಟೋಗ್ರಫಿಯು ಗೂಢಲಿಪೀಕರಣ ಮತ್ತು ಗೂಢಲಿಪೀಕರಣದಲ್ಲಿ ಬಳಕೆಗಾಗಿ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಕೃತಕ ನರ ಜಾಲ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳ ಅನ್ವಯವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮೀಸಲಾಗಿರುವ ಗೂಢಲಿಪೀಕರಣದ ಒಂದು ಶಾಖೆಯಾಗಿದೆ. ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ಕೃತಕ ನರ ಜಾಲಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಮಸ್ಯೆಯ ಪರಿಹಾರ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಆಯ್ದುಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಕ್ಕೆ ಹೆಸರುವಾಸಿಯಾಗಿವೆ. ಈ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವು ಗೂಢಲಿಪೀಕರಣ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಅನ್ವಯದ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಸ್ಥಾನವನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ಯಾವುದೇ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ನಿಂದ ಪುನರುತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು ಎಂಬ ತತ್ವದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸೈಫರಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳ ಮೇಲೆ ದಾಳಿ ಮಾಡಲು ಹೊಸ ವಿಧಾನವನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ, ಇದು ಯಾವುದೇ ಕ್ರಿಪ್ಟೋಗ್ರಾಫಿಕ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನ ವಿಲೋಮ-ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಬಳಸಬಹುದಾದ ಪ್ರಬಲ ಸಾಬೀತಾದ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ. ಪರಸ್ಪರ ಕಲಿಕೆ, ಸ್ವಯಂ ಕಲಿಕೆ, ಮತ್ತು ನರ ಜಾಲಗಳ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ನಡವಳಿಕೆ ಮತ್ತು ಅಂತಹುದೇ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಗುಪ್ತ ಲಿಪಿ ಶಾಸ್ತ್ರದ ವಿವಿಧ ಅಂಶಗಳಿಗೆ ಬಳಸಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಸಾರ್ವಜನಿಕ-ಕೀ ಗುಪ್ತ ಲಿಪಿ ಶಾಸ್ತ್ರ, ನರ ಜಾಲದ ಪರಸ್ಪರ ಸಮನ್ವಯವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪ್ರಮುಖ ವಿತರಣಾ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದು, ಹ್ಯಾಶಿಂಗ್ ಅಥವಾ ಹುಸಿ-ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಸಂಖ್ಯೆಗಳ ಉತ್ಪಾದನೆ. "ಬಯಾಸ್" ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ತುಣುಕುಗಳಲ್ಲಿ ಜಾಗವನ್ನು ಬೇರ್ಪಡಿಸುವ ನರವ್ಯೂಹದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಮತ್ತೊಂದು ಕಲ್ಪನೆಯಾಗಿದೆ. ಇದು ನರ ಜಾಲವನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆಯೋ ಇಲ್ಲವೋ ಎಂಬ ವಿಭಿನ್ನ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಕ್ರಿಪ್ಟಾನಾಲಿಸಿಸ್ನ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಇದು ಬಹಳ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಸಂಶೋಧನೆಯ ಒಂದೇ ಕ್ಷೇತ್ರವನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲು ಎರಡು ಹೆಸರುಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆಃ ನ್ಯೂರೋ-ಕ್ರಿಪ್ಟೋಗ್ರಫಿ ಮತ್ತು ನ್ಯೂರಲ್ ಕ್ರಿಪ್ಟೋಗ್ರಫಿ. ಈ ವಿಷಯದ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳಿದಿರುವ ಮೊದಲ ಕೃತಿಯನ್ನು 1995ರಲ್ಲಿ ಐಟಿ ಮಾಸ್ಟರ್ ಥೀಸಿಸ್ನಲ್ಲಿ ಗುರುತಿಸಬಹುದು. 1995ರಲ್ಲಿ, ಸೆಬಾಸ್ಟಿಯನ್ ಡರ್ಲೆನ್ಸ್ ಅವರು ಡಿಇಎಸ್ನ ಎಸ್-ಕೋಷ್ಟಕಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ತಿರುಗಿಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಜಾಲಗಳಿಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುವ ಮೂಲಕ ಡಿಇಎಸ್ ಅನ್ನು ಗೂಢಲಿಪೀಕರಣಗೊಳಿಸಲು ನರ ಜಾಲಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಿದರು. ಆದಿ ಶಮೀರ್ ಅವರು ಡಿಫರೆನ್ಷಿಯಲ್ ಕ್ರಿಪ್ಟಾನಾಲಿಸಿಸ್ ಮೂಲಕ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಿದ ಡಿಇಎಸ್ನಲ್ಲಿನ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಪ್ರಯೋಗವು ಸುಮಾರು 50 ಪ್ರತಿಶತದಷ್ಟು ಪ್ರಮುಖ ಬಿಟ್ಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬಹುದು ಎಂದು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಅಲ್ಪಾವಧಿಯಲ್ಲಿಯೇ ಸಂಪೂರ್ಣ ಕೀಲಿಯನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ನಲ್ಲಿ ಬಹು ಪದರದ ನರ ಜಾಲಗಳ ಸುಲಭ ಅನುಷ್ಠಾನದಿಂದಾಗಿ ಬಹು ಸೂಕ್ಷ್ಮ-ನಿಯಂತ್ರಕಗಳೊಂದಿಗೆ ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾಗಿದೆ. ಸಾರ್ವಜನಿಕ-ಪ್ರಮುಖ ಶಿಷ್ಟಾಚಾರದ ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ಖಲೀಲ್ ಶಿಹಾಬ್ ನೀಡಿದ್ದಾರೆ. ಅವರು ಡೀಕ್ರಿಪ್ಶನ್ ಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಕ್ಪ್ರೊಪೇಗೇಷನ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಅನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಕೀಲಿ ರಚನೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಗೂಢಲಿಪೀಕರಣ ಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಖಾಸಗಿ ಕೀಲಿ ರಚನೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಬೂಲಿಯನ್ ಬೀಜಗಣಿತವನ್ನು ಆಧರಿಸಿವೆ. ಈ ತಂತ್ರವು ಸಣ್ಣ ಸಮಯ ಮತ್ತು ಸ್ಮರಣೆಯ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಗಳ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಒಂದು ಅನನುಕೂಲವೆಂದರೆ ಬ್ಯಾಕ್ಪ್ರೊಪಗೇಷನ್ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳ ಗುಣಲಕ್ಷಣಃ ದೊಡ್ಡ ತರಬೇತಿ ಸೆಟ್ಗಳ ಕಾರಣ, ನರ ಜಾಲದ ಕಲಿಕೆಯ ಹಂತವು ತುಂಬಾ ಉದ್ದವಾಗಿದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಈ ಶಿಷ್ಟಾಚಾರದ ಬಳಕೆಯು ಇಲ್ಲಿಯವರೆಗೆ ಕೇವಲ ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕವಾಗಿದೆ. ನ್ಯೂರಲ್ ಕೀ ಎಕ್ಸ್ಚೇಂಜ್ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಎರಡು ಪಕ್ಷಗಳ ನಡುವಿನ ಪ್ರಮುಖ ವಿನಿಮಯಕ್ಕೆ ಮತ್ತು ಆಚರಣೆಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಬಳಸಲಾಗುವ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಡಿಫ್ಫಿ-ಹೆಲ್ಮನ್ ಕೀ ಎಕ್ಸ್ಚೇಂಜ್ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಆಗಿದೆ. ಎರಡು ಟ್ರೀ ಪ್ಯಾರಿಟಿ ಯಂತ್ರಗಳ ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸೇಶನ್ ಅನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ನ್ಯೂರಲ್ ಕೀ ವಿನಿಮಯವು ಈ ವಿಧಾನಕ್ಕೆ ಸುರಕ್ಷಿತ ಬದಲಿಯಾಗಿರಬೇಕು. ಈ ಎರಡು ಯಂತ್ರಗಳನ್ನು ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸ್ ಮಾಡುವುದು ಅವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಸಂವಹನಗಳಲ್ಲಿ ಎರಡು ಅಸ್ತವ್ಯಸ್ತವಾದ ಆಂದೋಲಕಗಳನ್ನು ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸ್ ಮಾಡುವುದಕ್ಕೆ ಹೋಲುತ್ತದೆ. ಟ್ರೀ ಪ್ಯಾರಿಟಿ ಯಂತ್ರ ಟ್ರೀ ಪ್ಯಾರಿಟಿ ಯಂತ್ರವು ಒಂದು ವಿಶೇಷ ರೀತಿಯ ಬಹು-ಪದರದ ಫೀಡ್ ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಆಗಿದೆ. ಇದು ಒಂದು ಔಟ್ಪುಟ್ ನ್ಯೂರಾನ್, ಹಿಡನ್ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳು ಮತ್ತು x ಇನ್ಪುಟ್ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಜಾಲಕ್ಕೆ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳು ಮೂರು ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆಃ ಇನ್ಪುಟ್ ಮತ್ತು ಹಿಡನ್ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳ ನಡುವಿನ ತೂಕವು ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆಃ ಪ್ರತಿ ಹಿಡನ್ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳ ಔಟ್ಪುಟ್ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಇನ್ಪುಟ್ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳ ಎಲ್ಲಾ ಗುಣಾಕಾರಗಳು ಮತ್ತು ಈ ತೂಕಗಳ ಮೊತ್ತವಾಗಿ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆಃ ಸಿಗ್ನಮ್ ಒಂದು ಸರಳ ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ, ಇದು −1,0 ಅಥವಾ 1 ಅನ್ನು ಹಿಂದಿರುಗಿಸುತ್ತದೆಃ ಸ್ಕೇಲಾರ್ ಉತ್ಪನ್ನವು 0 ಆಗಿದ್ದರೆ, ಹಿಡನ್ ನ್ಯೂರಾನ್ನ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಬೈನರಿ ಔಟ್ಪುಟ್ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು −1 ಗೆ ಮ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ನರ ಜಾಲದ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ನಂತರ ಗುಪ್ತ ಅಂಶಗಳಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಎಲ್ಲಾ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಗುಣಾಕಾರವಾಗಿ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆಃ ಟ್ರೀ ಪ್ಯಾರಿಟಿ ಯಂತ್ರದ ಔಟ್ಪುಟ್ ಬೈನರಿ ಆಗಿದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪಕ್ಷವು (ಮತ್ತು) ತನ್ನದೇ ಆದ ಟ್ರೀ ಪ್ಯಾರಿಟಿ ಯಂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಮರದ ಸಮಾನತೆ ಯಂತ್ರಗಳ ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸೇಶನ್ ಅನ್ನು ಈ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ತೂಕದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ ಪೂರ್ಣ ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸೇಶನ್ ಸಾಧಿಸುವವರೆಗೆ ಈ ಹಂತಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಿ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಇನ್ಪುಟ್ ವೆಕ್ಟರ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಿ ಗುಪ್ತ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಿ ಔಟ್ಪುಟ್ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಿ ಎರಡೂ ಮರದ ಸಮಾನತೆ ಯಂತ್ರಗಳ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸಿ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳು ಒಂದೇ ಆಗಿರುತ್ತವೆಃ ಸೂಕ್ತವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ನಿಯಮಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದನ್ನು ತೂಕಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳು ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿವೆಃ ಪೂರ್ಣ ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸೇಶನ್ ಸಾಧಿಸಿದ ನಂತರ (ಎರಡೂ ಮರದ ಸಮಾನತೆ ಯಂತ್ರಗಳ ತೂಕವು ಒಂದೇ ಆಗಿರುತ್ತದೆ), ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ತೂಕವನ್ನು ಕೀಲಿಗಳಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದು. ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ದ್ವಿಮುಖ ಕಲಿಕೆ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಕೆಳಗಿನ ಕಲಿಕೆಯ ನಿಯಮಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದನ್ನು ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸೇಶನ್ಗಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದುಃ ಹೆಬಿಯನ್ ಕಲಿಕೆಯ ನಿಯಮಃ ಆಂಟಿ-ಹೆಬಿಯನ್ ಕಲಿಕೆಯ ನಿಯಮಃ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ನಡಿಗೆಃ ಎಲ್ಲಿಃ ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಮತ್ತುಃ ಈ ಶಿಷ್ಟಾಚಾರದ ದಾಳಿಗಳು ಮತ್ತು ಭದ್ರತೆಯ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ. ಬ್ರೂಟ್ ಫೋರ್ಸ್ ಬ್ರೂಟ್ ಫೋರ್ಸ್ ದಾಳಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸಲು, ಆಕ್ರಮಣಕಾರನು ಎಲ್ಲಾ ಸಂಭವನೀಯ ಕೀಲಿಗಳನ್ನು (ತೂಕದ ಎಲ್ಲಾ ಸಂಭವನೀಯ ಮೌಲ್ಯಗಳು) ಪರೀಕ್ಷಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಗುಪ್ತ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳು, × ಇನ್ಪುಟ್ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳು ಮತ್ತು ತೂಕದ ಗಡಿಯಿಂದ, ಇದು (2L + 1) KN ಸಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಂರಚನೆ = 3, = 3 ಮತ್ತು = 100 ನಮಗೆ 3 * 10253 ಪ್ರಮುಖ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಇಂದಿನ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಶಕ್ತಿಯಿಂದ ದಾಳಿಯನ್ನು ಅಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಸ್ವಂತ ಟ್ರೀ ಪ್ಯಾರಿಟಿ ಯಂತ್ರದೊಂದಿಗೆ ಕಲಿಯುವುದು ಮೂಲಭೂತ ದಾಳಿಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದನ್ನು ಆಕ್ರಮಣಕಾರರಿಂದ ಒದಗಿಸಬಹುದು, ಅವರು ಪಕ್ಷಗಳಂತೆಯೇ ಅದೇ ಟ್ರೀ ಪ್ಯಾರಿಟಿ ಯಂತ್ರವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ ಮತ್ತು. ಅವನು ತನ್ನ ಮರದ ಸಮಾನತೆಯ ಯಂತ್ರವನ್ನು ಈ ಎರಡು ಪಕ್ಷಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸ್ ಮಾಡಲು ಬಯಸುತ್ತಾನೆ. ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲೂ ಮೂರು ಸನ್ನಿವೇಶಗಳು ಸಾಧ್ಯಃ ಔಟ್ಪುಟ್ (ಎ) ಷ್ಣ ಔಟ್ಪುಟ್ (ಬಿ): ಯಾವುದೇ ಪಕ್ಷಗಳು ಅದರ ತೂಕವನ್ನು ನವೀಕರಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಔಟ್ಪುಟ್ (ಎ) = ಔಟ್ಪುಟ್ (ಬಿ) = ಔಟ್ಪುಟ್ (ಇ): ಎಲ್ಲಾ ಮೂರು ಪಕ್ಷಗಳು ತಮ್ಮ ಟ್ರೀ ಪ್ಯಾರಿಟಿ ಯಂತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ತೂಕವನ್ನು ನವೀಕರಿಸುತ್ತವೆ. ಔಟ್ಪುಟ್ (ಎ) = ಔಟ್ಪುಟ್ (ಬಿ) ಷ್ಣ ಔಟ್ಪುಟ್ (ಇ): ಪಕ್ಷಗಳು ತಮ್ಮ ಟ್ರೀ ಪ್ಯಾರಿಟಿ ಯಂತ್ರಗಳನ್ನು ನವೀಕರಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ನವೀಕರಿಸುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಆಕ್ರಮಣಕಾರರಿಗೆ ಅದನ್ನು ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಈ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯಿಂದಾಗಿ ಅವರ ಕಲಿಕೆ ಪಕ್ಷಗಳ ಸಮನ್ವಯತೆಗಿಂತ ನಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಆಕ್ರಮಣಕಾರರ ಕಲಿಕೆಗಿಂತ ಎರಡು ಪಕ್ಷಗಳ ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸೇಶನ್ ವೇಗವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಎಂದು ಸಾಬೀತಾಗಿದೆ. ನರವ್ಯೂಹದ ಸಿನಾಪ್ಟಿಕ್ ಆಳ ಎಲ್ ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ಮೂಲಕ ಇದನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು. ಅದು ಈ ಶಿಷ್ಟಾಚಾರಕ್ಕೆ ಸಾಕಷ್ಟು ಭದ್ರತೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆಕ್ರಮಣಕಾರನು ಸಣ್ಣ ಸಂಭವನೀಯತೆಯೊಂದಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಕೀಲಿಯನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬಹುದು. ಇತರ ದಾಳಿಗಳು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಕ್ರಿಪ್ಟೋಗ್ರಾಫಿಕ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ, ಕೀಲಿ ಉದ್ದವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ಮೂಲಕ ನಾವು ಶಿಷ್ಟಾಚಾರದ ಭದ್ರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು. ನ್ಯೂರಲ್ ಕ್ರಿಪ್ಟೋಗ್ರಫಿಯ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳ ಸಿನಾಪ್ಟಿಕ್ ಆಳವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ಮೂಲಕ ನಾವು ಅದನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತೇವೆ. ಈ ನಿಯತಾಂಕವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವುದರಿಂದ ಯಶಸ್ವಿ ದಾಳಿಯ ವೆಚ್ಚವು ಘಾತೀಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರಯತ್ನವು ಬಹುಪದವಾಗಿ ಬೆಳೆಯುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ನ್ಯೂರಲ್ ಕೀ ವಿನಿಮಯದ ಭದ್ರತೆಯನ್ನು ಮುರಿಯುವುದು ಸಂಕೀರ್ಣತೆ ವರ್ಗ ಎನ್. ಪಿ. ಗೆ ಸೇರಿದೆ. ಅಲೆಕ್ಸಾಂಡರ್ ಕ್ಲಿಮೋವ್, ಆಂಟನ್ ಮಿತ್ಯಗುಯಿನ್ ಮತ್ತು ಆದಿ ಶಮೀರ್ ಅವರು ಮೂಲ ನರಗಳ ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸೇಶನ್ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಕನಿಷ್ಠ ಮೂರು ವಿಭಿನ್ನ ದಾಳಿಗಳಿಂದ ವಿಭಜಿಸಬಹುದು ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತಾರೆ-ಜ್ಯಾಮಿತೀಯ, ಸಂಭವನೀಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಆನುವಂಶಿಕ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು. ಈ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅನುಷ್ಠಾನವು ಅಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿದ್ದರೂ ಸಹ, ಅಸ್ತವ್ಯಸ್ತವಾದ ಸಮನ್ವಯತೆಯ ಹಿಂದಿನ ವಿಚಾರಗಳು ಸುರಕ್ಷಿತ ಅನುಷ್ಠಾನಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಕ್ರಮಪಲ್ಲಟನೆ ಸಮಾನತೆಯ ಯಂತ್ರ ಕ್ರಮಪಲ್ಲಟನೆ ಸಮಾನತೆಯ ಯಂತ್ರವು ಮರದ ಸಮಾನತೆಯ ಯಂತ್ರದ ಬೈನರಿ ರೂಪಾಂತರವಾಗಿದೆ. ಇದು ಒಂದು ಇನ್ಪುಟ್ ಪದರ, ಒಂದು ಗುಪ್ತ ಪದರ ಮತ್ತು ಒಂದು ಔಟ್ಪುಟ್ ಪದರವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ಗುಪ್ತ ನರಕೋಶವು ಎನ್ ಬೈನರಿ ಇನ್ಪುಟ್ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆಃ ಇನ್ಪುಟ್ ಮತ್ತು ಗುಪ್ತ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳ ನಡುವಿನ ತೂಕವೂ ಸಹ ಬೈನರಿ ಆಗಿರುತ್ತದೆಃ ಪ್ರತಿ ಗುಪ್ತ ನ್ಯೂರಾನ್ನ ಔಟ್ಪುಟ್ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಇನ್ಪುಟ್ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳ ಎಲ್ಲಾ ವಿಶೇಷ ವಿಚ್ಛೇದನಗಳ (ಎಕ್ಸ್ಕ್ಲೂಸಿವ್ ಅಥವಾ) ಮೊತ್ತವಾಗಿ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಈ ತೂಕಗಳುಃ (ಎಕ್ಸ್ಓಆರ್ ಎಂದರೆ ಎಕ್ಸ್ಓಆರ್). ಕಾರ್ಯವು ಮಿತಿ ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ, ಇದು 0 ಅಥವಾ 1 ಅನ್ನು ಹಿಂದಿರುಗಿಸುತ್ತದೆಃ ಎರಡು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಗುಪ್ತ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ನರವ್ಯೂಹದ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಅಥವಾ ಗುಪ್ತ ಅಂಶಗಳಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಮೌಲ್ಯಗಳಾಗಿ ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಬಹುದುಃ ಕೆ> 2 ಗಾಗಿ ಔಟ್ಪುಟ್ ಪದರದ ಇತರ ಸಂರಚನೆಗಳು ಸಹ ಸಾಧ್ಯ. ಈ ಯಂತ್ರವು ಕೆಲವು ದಾಳಿಗಳ ವಿರುದ್ಧ ಸಾಕಷ್ಟು ದೃಢವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಸಾಬೀತಾಗಿದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಇದನ್ನು ಗೂಢಲಿಪೀಕರಣದ ಮಾಧ್ಯಮವಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಇದು ಸಂಭವನೀಯ ದಾಳಿಗೆ ಗುರಿಯಾಗಬಹುದು ಎಂದು ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳ ವಿರುದ್ಧ ಭದ್ರತೆ ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಗಣನೆಗೆ ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ. ಈ ಸಾಧನದಲ್ಲಿ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಕ್ಯೂಬಿಟ್ಗಳಾಗಿ (ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಬೈನರಿ ಅಂಕೆಗಳು) ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗೆ ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಪರಿಹರಿಸುವ ಅವಕಾಶವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ. ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಲಾಗರಿಥಮ್ ಸಮಸ್ಯೆ ಅಥವಾ ಅಪವರ್ತನೀಯತೆ. ಈ ಯಾವುದೇ ಸಂಖ್ಯೆ ಸಿದ್ಧಾಂತದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸದ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಈ ಗುಣಲಕ್ಷಣದಿಂದಾಗಿ ಹುಡುಕಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ನ್ಯೂರಲ್ ಕೀ ಎಕ್ಸ್ಚೇಂಜ್ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಯಾವುದೇ ಸಂಖ್ಯೆ ಸಿದ್ಧಾಂತವನ್ನು ಆಧರಿಸಿಲ್ಲ. ಇದು ನರ ಜಾಲಗಳ ಏಕ-ದಿಕ್ಕಿನ ಮತ್ತು ಎರಡು-ದಿಕ್ಕಿನ ಸಮನ್ವಯತೆಯ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ನ್ಯೂರಲ್ ಕೀ ಎಕ್ಸ್ಚೇಂಜ್ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ನಂತಹವು ಸಂಭಾವ್ಯವಾಗಿ ವೇಗವಾಗಿ ಕೀ ವಿನಿಮಯ ಯೋಜನೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಸಂಭವನೀಯ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಅನ್ನು ಸಹ ನೋಡಿ ಶೋರ್ನ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ನ್ಯೂರೋ-ಕ್ರಿಪ್ಟೋಗ್ರಫಿ 1995-ಫ್ರಾನ್ಸ್ನ ಸೆಬಾಸ್ಟಿಯನ್ ಡರ್ಲೆನ್ಸ್ ಅವರು ಡಿಇಎಸ್ ಕ್ರಿಪ್ಟಾನಾಲಿಸಿಸ್ಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಿದ ನ್ಯೂರೋ-ಕ್ರಿಪ್ಟೋಗ್ರಫಿಯ (ಎಐ ನ್ಯೂರಲ್-ಕ್ರಿಪ್ಟೋಗ್ರಫಿ) ಮೊದಲ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ. ನ್ಯೂರಲ್ ಕ್ರಿಪ್ಟೋಗ್ರಫಿ-ಜರ್ಮನಿಯ ವುರ್ಜ್ಬರ್ಗ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದಲ್ಲಿ ಒಂದು ರೀತಿಯ ನ್ಯೂರಲ್ ಕ್ರಿಪ್ಟೋಗ್ರಫಿಯ ವಿವರಣೆ. - ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಕೀ ದೃಢೀಕರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸ್ಡ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುವ ಪ್ರಮುಖ ಪತ್ರಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. - ನ್ಯೂರಲ್ ಕ್ರಿಪ್ಟೋಗ್ರಫಿಯ ಸಂಭಾವ್ಯ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅನ್ವಯ. - ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನ್ಯೂರಲ್ ಕ್ರಿಪ್ಟೋಗ್ರಫಿಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸ್ಡ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ದೌರ್ಬಲ್ಯ ಮತ್ತು ಸಂಭವನೀಯ ದಾಳಿಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುವುದು. ನ್ಯೂರಲ್ ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸೇಶನ್ ಮತ್ತು ಕ್ರಿಪ್ಟೋಗ್ರಫಿ-ಆಂಡ್ರಿಯಾಸ್ ರಟ್ಟರ್. ಪಿಎಚ್ಡಿ ಪ್ರಬಂಧ, ಬೇಯರಿಶ್ ಜೂಲಿಯಸ್-ಮ್ಯಾಕ್ಸಿಮಿಲಿಯನ್ಸ್-ಯೂನಿವರ್ಸಿಟಾಟ್ ವುರ್ಜ್ಬರ್ಗ್, 2006. ಗೂಢಲಿಪೀಕರಣದ ಸಿದ್ಧಾಂತ ಕೃತಕ ನರ ಜಾಲಗಳು