A new method for decoding an encrypted text by genetic algorithms and its comparison with tabu search and simulated annealing

Abstract

Genetic Algorithm is an algorithm based on population and many optimization problems are solved with this method, successfully. With increasing demand for computer attacks, security, efficient and reliable Internet has increased. Cryptographic systems have studied the science of communication is hidden, and includes two case categories including encryption, password and analysis. In this paper, several code analyses based on genetic algorithms, tabu search and simulated annealing for a permutation of encrypted text are investigated. The study also attempts to provide and to compare the performance in terms of the amount of check and control algorithms and the results are compared.

Особливості Застосування Алгоритму Асо До Деяких Задач Криптоаналізу

“…При цьому, для обчислення оптимального ключа використовуються роєві алгоритми оптимізації. Садехзадеш і Тагербахал, здійснюючи криптоаналіз шифрів перестановок, у [11] порівнюють ефективність використання детермінованого і стохастичного локального пошуку для при-скорення роботи генетичного алгоритму. Критичні зауваження щодо можливості застосування еволюційних алгоритмів для криптоаналізу блокового шифру SDES можна знайти у Тейтауда і Фонлапта [12].…”