Eli*_*TUM 12 encryption machine-learning neural-network
我之前已经使用过神经网络,并且了解了大多数关于它们的基础知识.我特别喜欢常规的多层感知器.有人问我以下是否有可能并且不知何故感到挑战掌握问题:)
情况
假设我有一个可以加密和解密常规ASCII编码文件的程序.我根本不知道具体的加密方法和使用的密钥.我所知道的是,该程序可以反转加密,从而读取原始内容.
我想要的是？
现在我的问题是:你认为有可能训练(某种类型)神经网络,它可以用可接受的努力复制精确的解密算法吗？
到目前为止我的想法和工作
我对加密没有多少经验.有人建议只假设AES加密,所以我可以编写一个小程序来批量加密ASCII编码文件.因此,这将涵盖用于监督学习的学习数据的收集.使用加密文件输入神经网络和原始文件作为训练数据,我可以训练任何网络.但是现在我被卡住了,你会建议如何将输入和输出数据输入神经网络.那么你们会使用多少输入输出神经元？由于我不知道加密文件会是什么样子,因此以二进制形式传递数据可能是最好的主意.但我不能只使用数千个输入和输出神经元并同时传递所有位.也许经常性的网络和一个接一个的馈送？听起来也不是很有效.
另一个问题是,你不能部分解密 - 这意味着你不能大致正确.你要么做得对不对.换句话说,最后净误差必须为零.根据我迄今为止使用ANN所经历的情况,这对于大型网络来说几乎是不可能实现的.这个问题可以解决吗？
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