Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://earchive.tpu.ru/handle/11683/133127| Название: | Алгоритмы использования нейронных сетей для улучшения системы RSA |
| Другие названия: | Algorithms for using neural networks to enhance the rsa system |
| Авторы: | Гулаков, П. Ю. |
| Научный руководитель: | Богданов, Олег Викторович |
| Ключевые слова: | neural networks; RSA; cryptography; data security; LSTM; GAN; CNN; key generation; attack detection |
| Дата публикации: | 2025 |
| Издатель: | Томский политехнический университет |
| Библиографическое описание: | Гулаков, П. Ю. Алгоритмы использования нейронных сетей для улучшения системы RSA / П. Ю. Гулаков ; науч. рук. О. В. Богданов // Перспективы развития фундаментальных наук. — Томск : Изд-во ТПУ, 2025. — Т. 3 : Математика. — С. 64-65. |
| Аннотация: | This study explores the application of neural network algorithms to improve the security and efficiency of the RSA cryptosystem. With the advent of quantum computing and advanced cryptanalysis techniques, traditional RSA implementations face increasing vulnerabilities. We investigate the use of Generative Adversarial Networks (GANs) for key generation, Long Short-Term Memory (LSTM) networks for encryption optimization, and Convolutional Neural Networks (CNNs) for attack detection. Experimental results demonstrate that GANs enhance key randomness, LSTMs reduce encryption time by 15 %, and CNNs achieve 98 % accuracy in attack detection. The findings highlight the potential of neural networks to reinforce RSA against modern threats while maintaining computational efficiency |
| URI: | http://earchive.tpu.ru/handle/11683/133127 |
| Располагается в коллекциях: | Материалы конференций |
Файлы этого ресурса:
| Файл | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|
| conference_tpu-2025-C21_V3_p64-65.pdf | 621,03 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Лицензия на ресурс: Лицензия Creative Commons
