Återkommande neurala nätverk (RNNs) representerar toppmoderna i översättning, bildtext och taligenkänning. De kan också lära sig algoritmiska uppgifter som långa tillägg, kopiering och sortering från en uppsättning utbildningsexempel. Vi visar att RNNs kan lära sig dekrypteringsalgoritmer - kartläggningarna från vanlig text till chiffertext - för tre polyalfabetiska chiffer (Vigenere, Autokey och Enigma). Framför allt visar vi att en RNN med en 3000-enhets Long Short-Term Memory (LSTM) cell kan lära sig dekrypteringsfunktionen hos Enigma-maskinen. Vi hävdar att vår modell lär sig effektiva interna representationer av dessa chiffer 1) genom att utforska aktiveringar av individuella minnesneuroner och 2) genom att jämföra minnesanvändning över de tre chiffer. För att vara tydlig är vårt arbete inte inriktat på att "knäcka" Enigma-chiffern. Men vi visar att vår modell kan utföra elementär kryptoanalys genom att köra kända-plaintext attacker på Vigenere och Autokey chiffers. Våra resultat indikerar att RNN kan lära sig algoritmiska representationer av svart låda polyalfabetiska chiffer och att dessa representationer är användbara för kryptoanalys.
REF ramar dekrypteringsprocessen som en sekvens-till-sekvens översättning uppgift och använder en djup LSTM-baserad modell för att lära sig dekrypteringsalgoritmer för tre polyalfabetiska chiffer inklusive Enigma chiffer.
Learning the Enigma with Recurrent Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}