The key role of cryptography is to make cipher so hard to reproduce without knowing all the details that no one besides the recipient could decipher the message. Those algorithms which are used nowadays gets its security mostly from highly reliable algorithms and/or complicated cryptographic keys. Unfortunately, those human-made methods aren‘t invulnerable so sooner or later they compromise. So, it could be really useful to make a cipher which could change. But currently only neural networks are capable of thing known as transfer learning. In this article similar method was proposed in order to make it possible to re-learn already established evolutionary algorithm to do new, similar task.

No abstract

Przez tysiąclecia tworzono, udoskonalano i łamano dziesiątki rozwiązań, których jedynym celem było uniemożliwienie odczytania informacji przez postronnych. Doprowadziło to do powstania dwóch przeciwstawnych w swoich działaniach dziedzin-kryptografii i kryptoanalizy. W dobie komputerów zrezygnowano ze wszystkich dotychczasowych rozwiązań i wprowadzono zupełnie nowe, z których za najbezpieczniejsza można uznać RSA i szyfry oparte o krzywe eliptyczne. Oba są uznawane za niemożliwe do złamania. Wynika to bezpośrednio z zależności matematycznych użytych w ich definicji. W dotychczasowych badaniach wykazano już kilka ich słabości, lecz nadal nie ma rozwiązania, które działałoby w każdym jednym przypadku. Z uwagi na to postanowiono przyjrzeć się głębiej słabym punktom szyfrów eliptycznych z uwzględnieniem wszystkich dotychczas dostępnych informacji.