Kriptoanaliz problemlerinin çözümünde evrim stratejisi uygulaması

Abstract

Bu çalışmada, Kriptografi ve Kriptanaliz üzerinde duruldu ve çeşitli algoritmalar uygulandı. Optimizasyon, geometri ve diferansiyel hesabın iyileştirilmesini uygulayan en yaşlı matematiksel tiplerden biridir, fakat şimdi problemleri çözmek için bilimsel ve mühendislik tarafından uygulanan en iyi algoritmalardan biridir. Günümüzde, optimum özümü bulmak için optimizasyon problemi uygun şekilde tanımlanmalıdır, daha sonra optimum özüm ilgili Matematiksel yaklaşım kullanılarak bulunabilir. Stokastik algoritmalar için, Sezgisel ve Meta-heuristik olmak üzere iki tanıtıcı optimizasyon tekniği türü vardır. En yaygın kullanılan Meta-heuristics, Sürü zekası (swarm intelligence) ve evrimsel algoritmalar'dır (evolutionary algorithms). Bu araştırma, üç farklı algoritma uyguladı: Evrim Stratejisi, uygunluk Fonksiyonu ve Sütun Transferi Şifreleri. Aynı şekilde, araştırmanın temel amacı, Evrim Stratejisini uygulayarak Sütun Transferi Şifrelemelerini deşifre etmektir. Ayrıca, çalışma, Kriptografi (Sütun Transferi Şifreleri) ve Kriptanaliz (uygunluk fonksiyonu ile Evrim stratejisi) içeren bir uygulama uyguladı uygulama şifreleme (Kriptografi) düz metni ve son olarak şifre metnini deşifre ederek (Kriptanaliz) kullandı. Sütunlu Taşıma Şifreleri, düz metinleri 13 anahtar uzunluğuyla şifrelemektedir. Evrim Stratejisi Algoritması anahtarı ve düz metni bulmaya ve en sonunda şifre metnini hızlı bir şekilde deşifre etmeye çalışır böylece ES, şifreli metnin bigramlarını (iki harfli) ve trigramları (üç harfli) toplamak için geliştirilmiş fitness fonksiyonunu kullanır. Bulgulara göre, çalışma, tüm şifre metinlerini, projede açıklandığı üzere, daha önce uygulanan diğer algoritmalara kıyasla daha etkili ve daha kısa bir sürede deşifre etti.

In this study, the Cryptography and Cryptanalysis are focused on them and applied various algorithms. Optimization is one of the most aged mathematical types which applied the improvement of the geometry and differential calculus, but now it's one of the best algorithms applied by scientific and engineering to solve problems. At present, to find the optimum solution the optimization problem has to be defined suitably, then the optimum solution can be found using relevant Mathematical approach. For stochastic algorithms, there are two familiar types of optimization techniques, Heuristic and Meta-heuristic. the most widely used Meta-heuristics are Swarm Intelligence and Evolutionary Algorithms. This research applied three different algorithms, Evolution Strategy combined with Fitness Function and Columnar Transposition Ciphers. Likewise, the main objective of the study is to decipher the Columnar Transposition Ciphers by applying Evolution Strategy. Moreover, the study applied an application which contain Cryptography (Columnar Transposition Ciphers) and Cryptanalysis (Evolution Stratgey with fitness function), the application is encrypting (Cryptography) the plain text and finally deciphering (Cryptanalysis) the cipher text. The Columnar Transposition Ciphers is encrypting the plain text using with 13 key length. The Evolution Strategy Algorithm attempts to find the key and the plain text and finally deciphering the cipher text quickly, so ES uses improved fitned fitness function to gather the bigrams (two letters) and trigrams (three letters) of cipher text. According to the findings the study deciphered all the cipher texts effectively and less time than all the other algorithms previously applied, as explained insdie the project.