Encriptación simétrica de señales usando arquitecturas neuronales (2019)
En este proyecto se lleva a cabo el desarrollo de dos sistemas de cifrado basados en redes neuronales, el primero a partir de redes neuronales de tipo caóticas y el segundo una emulación del algoritmo DES (Data Encryption Standard) por medio de una red neuronal feedforward. Para llevar a cabo el desarrollo del modelo de redes neuronales caóticas, se llevó a cabo un análisis del comportamiento que presenta cuando en la capa oculta se encuentra únicamente una capa caótica, mientras se variaba el tipo de caos y sus parámetros. Luego se utilizaron los resultados obtenidos, con el fin de encontrar los valores que pueden tomar los parámetros de las señales caóticas para que el modelo presente buen desempeño y así medir la sensibilidad del modelo, para determinar el espacio de llaves para cada una de las diferentes series de tiempo caóticas. Finalmente, y basados en los resultados de los dos puntos anteriores se llevó a cabo un análisis del comportamiento del modelo con arquitecturas de dos, tres y cuatro capas caóticas en la capa oculta. Los resultados muestran que a medida que se aumenta el número de capas caóticas se mejora el desempeño pero que esa mejora tiende a ser cada vez. En cuanto al modelo que emula el algoritmo DES, se generó el modelo a partir del algoritmo original. Puesto que no se han utilizado redes neuronales anteriormente, se desea conocer si es posible emular el comportamiento de este algoritmo con una red neuronal de tipo feedforward. Por este motivo, se hace uso del algoritmo para generar una base de datos de entrenamiento que luego será utilizada para llevar a cabo la generación del modelo de cifrado. Luego se lleva a cabo el entrenamiento de del modelo a partir de la base de datos generada previamente. Los resultados del modelo logran el objetivo propuesto puesto que cifran de forma correcta las señales de prueba propuestas.