Gracias por el A2A.
Este es un campo muy interesante y actualmente estoy tratando de encontrar una manera de hacerlo. Estoy tratando de encontrar el uso del aprendizaje profundo en el campo del cifrado y, por extensión, también el descifrado.
Cuando hablamos de aprendizaje profundo, hay un tipo muy especial de red neuronal conocida como RNN (red neuronal recurrente). Se ha demostrado que los RNN están completos en Turing. Entonces, en teoría, deberían poder realizar cualquier tipo de tarea relacionada con la computadora.
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Sin embargo, la teoría está lejos de ser práctica.
El objetivo del cifrado es utilizar un conjunto de fórmulas / herramientas matemáticas, que ofuscan la cadena tanto como sea posible, y solo pueden recuperarse mediante un conjunto determinado de funciones matemáticas.
Los algoritmos de cifrado tienen como objetivo hacer que la función sea lo más discontinua posible. Y creo que es por eso que es extremadamente difícil usar redes neuronales artificiales. También los ANN son buenos para “aproximar” una función. En cifrado y criptografía, no hay nada como una respuesta casi correcta. Es tan binario como puede ser. O decodifica la cadena, o termina obteniendo un código más ofuscado.
Considere este ejemplo:
Una cadena “Hola” cuando se cifra con la clave “Esta clave” usando el algoritmo DES da “983504ffed47e60f”. Ahora, si tiene una clave diferente o un algoritmo diferente, se vuelve extremadamente difícil descifrar el código y recuperar la cadena real.
Digamos que si usé una clave “Esta clave” (con una K mayúscula) e intento decodificar la cadena encriptada, obtengo una salida “5ae9b7e67ad00f97”. Esto todavía está confuso.
El cifrado es probablemente más antiguo que el de las computadoras, y ha experimentado un gran desarrollo. El aprendizaje automático y la IA es un advenimiento reciente. Tal vez dentro de 20 años tendremos que cambiar nuestros algoritmos de cifrado porque las IA fáciles podrán decodificar y replicar a un hombre en el medio ataque.
