ИСПОЛЬЗОВАНИЕ КРИПТОПРЕОБРАЗОВАНИЙ НА ОСНОВЕ ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ ДЛЯ СИСТЕМ С SMP-АРХИТЕКТУРОЙ В ЗАДАЧАХ ЗАЩИТЫ ИНФОРМАЦИИ

USING CRYPTOTRANSFORMATIONS BASED ON GENETIC ALGORITHMS FOR SYSTEMS WITH THE SMP-ARCHITECTURE FOR INFORMATION SECURITY PROB­LEMS

 

Трещев Иван Андреевич математическое обеспечение и кандидат технических наук, доцент кафедры «Мате- применение ЭВМ» Комсомольского-на-Амуре госу­дарственного технического университета (Россия, Комсомольск-на-Амуре), 681013, Комсомольск-на-Амуре, пр. Ленина, д. 27, тел.: 8-962-287-19-91. E-mail: kalkt@yandex.ru

Mr. Ivan A. Treshchev - Ph.D., Assistant Professor, Department of Computer Soft­ware and Computing, Komsomolsk-on-Amur State Technical University, 27, Lenina prospect, 681013 Komsomolsk-on-Amur, Khabarovsky region, Russian Federation, tel.: 8 (962) 2871991, e-mail: kalkt@yandex.ru

Коньшин Алексей Владимирович - студент пятого курса (специальность 010503 «Математическое обеспечение и администрирование информационных систем») Комсомольского-на-Амуре государственного технического университе­та (Россия, Комсомольск-на-Амуре), 681013, Комсомольск-на-Амуре, пр. Ленина,

д. 27, тел.: 8-914-779-66-86. E-mail: alexey@konshin.ru

Mr. Alexey V. Konshin - fifth-year MA student of “Software and administration of information systems”, Komsomolsk-on-Amur State Technical University, 27, Lenina prospect, 681013 Komsomolsk-on-Amur, Khabarovsky region, Russian Federation, tel.: 8 (914) 7796686, e-mail: alexey@konshin.ru

Аннотация. Данная работа посвящена рассмотрению возможности применения генетических алго­ритмов в задачах защиты информации. Построена математическая модель простого генетического алгоритма с одноточечным кроссинговером, простой мутацией и элитным отбором, описан процесс его функционирования. Авторы предлагают многоэтапную схему шифрования с использованием ге­нетического алгоритма с учетом мутации генов отдельных особей и возможные пути распараллели­вания данной схемы для систем с SMP-архитектурой.

Summary: The paper is concerned with the issue of using genetic algorithms for information security prob­lems. Proposed is a mathematical model of a simple genetic algorithm with one-point crossing over and easy mutation with elite pick; the work of the algorithm is described. The authors propose a multistage encryption scheme using the genetic algorithm with mutations in the genes of individuals, and possible ways of paralle­lizing this scheme for systems with the SMP-architecture.

Ключевые слова: параллельные генетические алгоритмы, защита информации, моделирование, криптография.

Key-words: parallel genetic algorithms, information security, modeling, cryptography

 

«Ученые записки КнАГТУ». № IV - 1(4) 2010 «Науки о природе и технике»  с. 34 - 40

«Scholarly Notes of Komsomolsk-na-Amure State Technical University».  Issue IV - 1(4) 2010 "Engineering and Natural Sciences"

 

DOI 10.17084/2010.IV-1(4).4

 

References

 

1. Kureichik, V. M. Geneticheskie algoritmy : monogr. / V. M. Kureichik. – Taganrog : Izd-vo TRTU, 1998. – 242 c.

2. Martynov, A. I. Metody i zadachi kriptograficheskoi zashchity informatsii /A. I. Mar-tynov : ucheb. posobie – Ul'ianovsk : UlGTU, 2007. – 92 s.

3. Toporkov, V. V. Modeli raspredelennykh vychislenii / V. V. Toporkov. – M. : FIZMAT-LIT, 2004. – 320 s.

4. Treshchev, I. A. Programmnoe obespechenie dlia perebora posledovatel'nostei na komp'iuterakh s SMP-arkhitekturoi / I.A. Treshchev // XXXI Dal'nevostochnaia shkola-seminar imeni akademika E.V. Zolotova. – Vladivostok : Dal'nauka, 2006. – S. 183.

5. Alba E., Troya J.M.A Survey of Parallel Distributed Genetic Algorithms/ E. Alba, J.M. Troya // Complexity. – 1999. – Vol.4 – P.31–52.

6. Alba E., Troya J.M.Analyzing Synchronous and Asynchronous Parallel Distributed Genetic Algorithms / E. Alba, J.M. Troya // Future Generation Computer Systems. – 2001. – Vol.17. –  p. 451-465.

7. Cantu-Paz E. A.Survey of Parallel Genetic Algorithms / E. A. Cantu-Paz // Reseaux et Systems Repartis. Paris: Hermes. – Vol. 10. – 1997. – 141–171 p.

8. Goldberg D. E., Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning / D. E. Goldberg// Boston: Addison-Wesley. –  1989. – 372 p.

9.Michalewicz Z. Genetic Algorithms + Data Structures = Evolution Programs / Z. Michalewicz // Berlin: Springer Verlag. – 1996. – 387 p.

 

Ссылка на текст статьи

Текст статьи в журнале

Text of article in journal

 

© 2010  Treshchev I. A., Konshin A. V. This is an Open Access article distributed under the terms of the Russian Index of Science Citation License http://www.uzknastu.ru/files/forautors/en/License%20Agreement.doc, allowing third parties to copy and redistribute the material in any medium or format and to remix, transform, and build upon the material for any purpose, even commercially, provided the original work is properly cited and states its license.

© 2010 Трещев И. А., Коньшин А. В. Данная статья находится в Открытом Доступе и распространяется на условиях лицензии Российского Индекса Научного цитирования http://www.uzknastu.ru/files/forautors/en/License%20Agreement.doc, в соответствии с которыми третьи лица имеют право копировать и повторно распространять этот материал на любых носителях и в любом формате, а также микшировать, изменять и использовать в качестве основы для любых целей, в том числе коммерческих, при условии, что на оригинальное произведение сделаны должным образом оформленные ссылки и что приведена информация о действующей в отношении него лицензии.