ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Материал, изложенный в настоящей работе, может служить основой для математического моделирования и анализа криптоаналитических систем, используемых для защиты данных. В данной работе рассмотрена возможность раскрытия закрытой информации с помощью искусственного интеллекта а именно нейрокомпьютерной сети.
Основные результаты работы могут быть сформулированы в следующем виде:
1. Выбрана эффективная постановка задачи для математического моделирования нейронной сети. Разработан универсальный подход к анализу систем защиты информации.
2. Для выбранной эффективной постановки задачи предложен и разработан алгоритм, позволяющий анализировать различные алгоритмы шифрования одним методом.
3. На базе созданного алгоритма создано программное обеспечение, позволяющее анализировать зашифрованную информацию.
4. Немаловажным достоинством созданного программного обеспечения является его простая расширяемость. Это достигнуто выбранным типом системы и методом его обучения. При котором для каждого шифра необходимо лишь обучить нейрокомпьютерную сеть. Таким образом программа способна рассчитывать различные типы алгоритмов обеспечения конфиденциальности информации, в том числе и те, которые не существовали на момент разработки программы.
5. После создания при помощи программы были проведены тестовые расчёты, показавшие достаточное для разработчиков соответствие расчётных характеристик экспериментальным.
6. Решение некоторых поставленных в настоящей дипломной работе задач выполнено автором самостоятельно, решение некоторых проблем было взято из источников. Постановка задач, выбор подходов к их решению и обсуждение полученных результатов и преимуществ новых разработанных подходов к данной задаче были проведены автором совместно с научным руководителем доцентом Бровковой М.Б.