Bc. Radovan Lapár
Diplomová práce
Hluboké učení v kryptografii
Deep learning in cryptography
Anotace:
Táto práca sa zameriava na použitie hlbokého učenia v kryptografii. Obsahuje analýzu viac ako 20 rôznych zdrojov RSA kryptografických knižníc a kariet a vychýlenie v procese generovania prvočísel. Predkladá priebeh práce s daným datasetom a implementuje dva rozdielne klasifikátory, ktoré sú následne porovnané s tradičnými metódami, ktoré sa už v tejto oblasti používajú.Abstract:
This thesis focuses on the study of deep learning in cryptography. It includes the analysis of more than 20 different sources of RSA cryptographic libraries and cards and the bias introduced in the process of primes generation. It presents the flow of working with given dataset and implements two different classifiers, which are then compared to the traditional methods already used in the field.
Jazyk práce: angličtina
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 11. 12. 2018
Identifikátor:
https://is.muni.cz/th/ckklb/
Obhajoba závěrečné práce
- Obhajoba proběhla 8. 2. 2019
- Vedoucí: doc. RNDr. Tomáš Brázdil, Ph.D.
- Oponent: Mgr. Adam Janovský
Plný text práce
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- světu
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: Masarykova univerzita, Fakulta informatikyMasarykova univerzita
Fakulta informatikyMagisterský studijní program / obor:
Informatika / Teoretická informatika
Práce na příbuzné téma
-
Visualization of Digital Pathology Images and Results of Their Analyses Using Deep Neural Networks
Nikoleta Češeková -
Interpretation techniques for deep neural networks in digital histopathology
Martin Krebs -
Urban Change Monitoring with Neural Networks and Deep-Temporal Remote Sensing Data
Georg Zitzlsberger -
Image super sampling using deep neural networks
Ivan Gorbatenko -
Alzheimer's dementia recognition from spontaneous speech using deep neural networks
Mariia Buntovskikh