Kryptographie durch Synchronisation Neuronaler Netzwerke

• Antragsteller: Professor Dr. Wolfgang Kinzel
• Fachliche Zuordnung: Statistische Physik, Nichtlineare Dynamik, Komplexe Systeme, Weiche und fluide Materie, Biologische Physik
• Förderung: Förderung von 2003 bis 2007
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 5403981

• Erstellungsjahr: 2007

Zusammenfassung der Projektergebnisse

Mit Modellen der statistischen Physik wurde ein neuartiges Prinzip entdeckt, um geheime Schlüssel über einen öffentlichen Kanal auszutauschen. Dieses Prinzip, das inzwischen den Namen "Neuronale Kryptographie" erhielt, basiert auf der Synchronisation wechselwirkender neuronaler Netzwerke. In dem DGF-Projekt wurden dazu Modelle und Algorithmen entwickelt, mit extensiven numerischen Simulationen und analytischen Nährungen untersucht und theoretisch analysiert. Es stellte sich heraus, dass zwei Netzwerke, die sich gegenseitig durch Austausch von Informationsbits beeinflussen, schnell synchronisieren können, wogegen das Netzwerk eines lauschenden Angreifers nur mit Erfolgswahrscheinlichkeit synchronisieren und damit den geheimen Schlüssel erkennen kann. Im Projekt wurden Skalengesetze entdeckt, die genaue Aussagen zur Sicherheit der Neuronalen Kryptographie machen und die es erlauben, die Sicherheit der Methode beliebig zu erhöhen. Die Ergebnisse dieser Untersuchungen wurden in fünf Originalpublikationen veröffentlicht und auf verschiedenen internationalen Tagungen vorgestellt. Zusätzlich haben Informatiker an der Universität Hamburg-Harburg diese neuartige Methode auf elektronischen Chips realisieren können.

Projektbezogene Publikationen (Auswahl)

• Andreas Ruttor, Georg Reents, and Wolfgang Kinzel Synchronization of random walks with reflecting boundaries J. Phys. A: Math. Gen. 37 (2004) 8609-8618
  
  
• Andreas Ruttor, Wolfgang Kinzel, and Ido Kanter Neural cryptography with queries J. Stat. Mech. (2005) P01009
  
  
• Andreas Ruttor, Wolfgang Kinzel, Lanir Shacham, and Ido Kanter Neural cryptography with feedback Phys. Rev. E 69, 046110 (2004)
  
  
• Andreas Ruttor, Wolfgang Kinzel, Rivka Naeh, and Ido Kanter Genetic attack on neural cryptography Phys. Rev. E 73, 036121 (2006)
  
  
• Einat Klein, Rachel Mislovaty, Ido Kanter, Andreas Ruttor, and Wolfgang Kinzel Synchronization of neural networks by mutual learning and its application to cryptography Advances in Neural Information Processing Systems 17, ed. L. K. Saul and Y. Weiss and L. Bottou, (MIT Press, Cambridge, MA, 2005)