[공지사항]을 빙자한 안부와 근황 
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Cryptage sécurisé des messages texte avec des réseaux antagonistes génératifs

Created by
  • Haebom

Auteur

Alexej Schelle

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Cet article présente un nouveau modèle de chiffrement basé sur les réseaux antagonistes génératifs (GAN). Pour chiffrer les données RTF-8, nous utilisons des décimales générées dynamiquement qui chiffrent et déchiffrent des chaînes alphabétiques représentées par des entiers à l'aide de règles d'addition simples et d'opérations modulaires au niveau alphabétique. Le binaire de la clé dynamique privée correspond au binaire de la clé publique de référence définie par une configuration GAN spécifique. Grâce au chiffrement réversible via une correspondance bijective entre la clé dynamique et la clé de référence définie par le chiffreur GAN, l'expéditeur peut réaliser un chiffrement de texte sécurisé en transmettant la clé publique chiffrée par GAN au destinataire avec le texte chiffré. Grâce à cette technique, nous pouvons mettre en œuvre une transmission sécurisée de messages texte par chiffrement et déchiffrement par composants de chaînes de messages texte avec une taille de clé totale allant jusqu'à 10⁸ bits (définie par les nombres décimaux aléatoires générés par le GAN). Nous soutenons que ce modèle permet de transmettre du texte chiffré de manière plus efficace et plus sécurisée que le chiffrement RSA, tant que l'utilisateur de la configuration spécifique du modèle de chiffrement GAN ignore le circuit et la configuration de chiffrement GAN.

Takeaways, Limitations

Takeaways: Nous présentons un nouveau modèle de chiffrement basé sur le GAN, démontrant la possibilité d'un chiffrement et d'une transmission de texte plus efficaces et plus sûrs que la méthode de chiffrement RSA actuelle. Il offre un niveau de sécurité élevé grâce à l'utilisation de clés de grande capacité.
Limitations: Si des informations sur la structure et la composition du dispositif de chiffrement GAN sont divulguées, celui-ci pourrait être vulnérable. Cet article ne présente aucune vérification expérimentale des performances et de la sécurité du modèle de chiffrement GAN, ni aucune analyse comparative avec d'autres méthodes de chiffrement. Le modèle étant limité aux données RTF-8, des recherches supplémentaires sont nécessaires sur son applicabilité à d'autres formats de données. Le processus d'apprentissage et la stabilité du GAN sont peu abordés.
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