Year: 2026
Type: article
Abstract: Bu çalışmada yapay zekâ yöntemlerinin, anahtar bilgisi verilmeden şifreli metinden açık metin veya anahtar çıkarımı amacıyla kullanılabilirliği incelenmiştir. Deneysel kapsam; XOR, kaydırmalı (Shift), Affine ve iki turlu 10 bit anahtarlı basitleştirilmiş DES (Mini-DES/S-DES) şifrelerini içermektedir. XOR deneyinde çok katmanlı algılayıcı, şifreli diziden sekiz bitlik anahtarın kestirilmesi ve ardından açık metnin elde edilmesi için kullanılmıştır. Shift ve Affine deneylerinde 330.000'den fazla İngilizce kelimeden oluşan sözlük tabanlı veri kümesi üzerinde çift yönlü uzun kısa süreli bellek ağı eğitilmiş; karakter olasılıkları sözlük kısıtlı beam search ile yeniden sıralanmıştır. Mini-DES deneyinde ise şifreli bit dizisini açık bit dizisine dönüştürmek amacıyla LSTM tabanlı kodlayıcı-kod çözücü yaklaşımı uygulanmıştır. Bulgular, XOR modelinin yaklaşık %99 doğruluğa ulaştığını; Shift ve Affine modellerinde ham karakter doğruluğunun %80'in üzerinde olduğunu göstermiştir. Sözlük kısıtlı beam search, özellikle yedi ve daha uzun karakterli kelimelerde Shift için %95'in, Affine için %90'ın üzerinde kelime düzeyi başarı sağlamıştır. Affine deneyinde seyrek harflerde yaklaşık %54'e düşen başarı, veri dağılımının etkisini ortaya koymuştur. Mini-DES modelinde %88'in üzerinde bit düzeyi doğruluk elde edilmiştir. Sonuçlar, öğrenme tabanlı modellerin düzenli ve daraltılmış şifreleme düzenlerinde örüntü yakalayabildiğini; ancak yüksek doğruluğun gerçek dünyadaki güvenli şifrelerin kırıldığı anlamına gelmediğini göstermektedir. Veri dağılımı, anahtar üretim biçimi, metin sözlüğü ve şifre tur sayısı performansı doğrudan sınırlamaktadır.
Authors: Katalıoğlu, Mert, Erdaş Çiçek, Özlem
Institution: Necmettin Erbakan University
Language: English
Subfield: Artificial Intelligence
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
Open Access status: diamond
OpenAlex ID: W7218168257