تشفير النص باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية

Abstract

Abstract

The aim of this research is to build a ciphering technique by using artificial neural network to protect data against unauthorized access to the data being transferred. The encryption data includes three stages: first Stage: - Training a network by using backpropagation to obtain weights. Second Stage: - Encryption data by using the weights obtained from first stage and consider the weights of first layer as a public key. third Stage: - Decryption data by using the weights obtained from the first stage and consider the weights of second layer as a private key. The three stages are attained 100% success for data encryption process and data getting back process. This technique is similar to coding asymmetric, and have the ability of coding a group of data such as:- text, characters, numbers and whole equipment’s Matlab language .

المستخلص الهدف من هذا البحث هو بناء تقنية تشفير باستخدام الشبكة العصبية ذات الانتشار الخلفي لغرض حماية البيانات من هجمات المتطفلين. تقنية الشفير المطروحة تتضمن ثلاث مراحل: المرحلة الاولي: -تدريب البيانات باستخدام الشبكة العصبية ذات الانتشار الخلفي للحصول على الاوزان. المرحلة الثانية: - تشفير البيانات عن طريق استخدام الاوزان المستخلصة من القسم الأول للشبكة العصبية (الاوزان الواقعة بين طبقة الادخال والطبقة الخفية) واعتبار هذه الاوزان المفتاح العام. المرحلة الثالثة: - فك تشفير البيانات باستخدام الاوزان المستخلصة من القسم الثاني للشبكة العصبية (الاوزان الواقعة بين الطبقة الخفية وطبقة الإخراج) واعتبار هذه الاوزان المفتاح الخاص. حققت هذه التقنية نسبة نجاح وصلت 100% عن تشفير البيانات واعادتها الي صيغتها الاصلية تعتمد التقنية أسلوب التشفير غير التناظري، وهي لها القابلية على تشفير مجموعة البيانات مثل: نص، حروف، ارقام. تم تصميم التطبيق باستخدام برنامج الماتلاب.