Проектирование и разработка информационных систем

2.3 Экспериментальные данные, полученные в работах 
В работах [11], [10], [13], [14] отмечается возможность использования 
генетических и муравьиных алгоритмов для криптоанализа блочных 
криптосистем, но также отмечаются и их недостатки, в частности, тот факт, что 
генетические алгоритмы являются «слепыми» поисковыми структурами.
Результаты в статьях показывают, что генетический алгоритм вполне 
может быть использован для криптоанализа шифра Виженера, если верно 

---

42 
предположение о том, что исходный текст, подвергшийся шифрованию, 
является 
осмысленным 
текстом 
достаточной 
длины 
и 
обладает 
среднестатистическим частотным профилем [7]. В этой же работе отмечается, 
что нельзя сказать, что применение описанного генетического алгоритма 
позволяет полностью автоматизировать процедуру криптоанализа, однако он 
сводит к минимуму участие человека и его «ручную» работу в этом процессе. 
Частным случаем шифра Виженера является шифр Вернама, в котором длина 
секретного ключа совпадает с длиной исходного текста. Для успешной работы 
алгоритма необходимо, чтобы длина зашифрованного текста многократно 
превосходила длину секретного ключа. В ситуации с шифром Вернама это 
условие, очевидно, не выполняется, и, как следствие, делается вывод о том, что 
генетический алгоритм не позволит найти секретный ключ. 
Другой класс алгоритмов, которые могут быть применены для 
криптоанализа симметричных криптоалгоритмов – эвристические методы, в 
которых решение задачи строится поэтапно: к частично построенному 
решению добавляется новый компонент. К таким алгоритмам относятся 
алгоритмы роевого интеллекта, в частности муравьиный алгоритм. 
Отличительной особенностью применения биоинспирированных методов 
криптоанализа является возможность использования самого алгоритма 
шифрования (или расшифрования) в качестве целевой функции для оценки 
пригодности полученного решения ключа. Это особенно существенно при 
реализации криптоанализа блочных алгоритмов шифрования, в которых 
применяется многократная обработка блоков текста, и на каждом цикле данные 
преобразуются при участии вспомогательного ключа, сформированного из 
секретного ключа [10]. 
В [14] отмечается, что при реализации алгоритма существенным 
является тот момент, что в задаче криптоанализа имеет место поиск 
экстремума немонотонной функции, (построение списка с оптимальным 
значением целевой функции в общем случае не означает его оптимальность на 
дальнейших итерациях). Отличительные особенности алгоритма, возникающие 

---

43 
при реализации в связи с этим: достаточно большое пространство поиска и 
применение операций, для предотвращения попадания в локальный оптимум. 
Поскольку задача криптоанализа в общем является оптимизационной задачей и 
может интерпретироваться как задача формирования упорядоченных списков, 
то алгоритм пчелиных колоний могут являться эффективным способом поиска 
рациональных решений для данного класса задач. 
Сравнение 
эффективности 
работы 
генетического 
алгоритма, 
муравьиного и пчелиного алгоритма для некоторых функций было проведено в 
2006 году командой D.T. Pham, A. Ghanbarzad eh, E. Koç, S. Otri, S. Rahim, M. 
Zaidi. Функции, которые были исследованы и результаты по нахождению 
глобального экстремума приведены в статье [20].