Enhancing Tree Parity Machines with non-binary input vectors without compromising cryptographic key security

Abstract

Rozprawa doktorska dotyczy usprawnienia protokołu uzgadniania kluczy kryptograficznych opartego na sztucznych sieciach neuronowych typu Tree Parity Machines (TPM). Autor proponuje wykorzystanie niebinarnych wektorów wejściowych, co pozwala przyspieszyć proces synchronizacji i generować dłuższe klucze kryptograficzne bez pogorszenia ich bezpieczeństwa. Jednocześnie zidentyfikowany został problem nierównomiernego rozkładu wag, który zmniejsza entropię i jakość klucza. W odpowiedzi opracowano algorytm wyrównujący, składający się z trzech etapów: ujednolicenia prawdopodobieństw występowania poszczególnych wartości wag, eliminacji nadmiarowych wartości oraz zastosowania funkcji skrótu w celu dodatkowej randomizacji. Analizy wykazały, że parametr M, określający zakres wartości wektorów wejściowych, redukuje liczbę iteracji potrzebnych do synchronizacji, choć jego wzrost może powodować efekt wartości krańcowych obniżający jakość klucza. Testy przeprowadzone zgodnie z wytycznymi NIST SP 800-22 Rev. 1a potwierdziły, że zaproponowany algorytm poprawia losowość i równomierność rozkładu klucza, co zwiększa odporność sieci TPM na ataki kryptograficzne. Uzyskane wyniki wskazują, że odpowiedni dobór parametrów sieci ma kluczowe znaczenie dla zachowania równowagi między szybkością synchronizacji a bezpieczeństwem. Proponowane rozwiązanie ma potencjalne zastosowanie w środowiskach o ograniczonej mocy obliczeniowej oraz jako wsparcie w procesach korekcji błędów w systemach kwantowej dystrybucji kluczy. The dissertation “Enhancing Tree Parity Machines with Non-Binary Input Vectors Without Compromising Cryptographic Key Security” explores improvements in Tree Parity Machines (TPM) key exchange protocols. It proposes the use of non-binary input vectors to speed up synchronization and enable longer cryptographic keys, while addressing a security issue of uneven weight distribution that lowers entropy. A weight-equalizing algorithm is introduced to balance probabilities, remove surplus values, and apply hashing, resulting in more uniform and random keys. Experiments following NIST SP 800-22 Rev. 1a show that this method improves key quality and resistance to attacks. Findings indicate that parameter M reduces synchronization time but can harm key quality if too high, reinforcing the need for careful calibration. Overall, the research demonstrates that combining non-binary vectors with the proposed algorithm enhances synchronization efficiency without weakening security, with potential applications in low- power systems and quantum key distribution.