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DY: Dynamik und Statistische Physik

DY 20: Neuronale Netze / Spinmodelle

DY 20.1: Hauptvortrag

Dienstag, 12. März 2002, 09:30–10:00, H2

Wechselwirkende Neuronale Netzwerke und Kryptografie — •Wolfgang Kinzel¹ und Ido Kanter² — ¹Theoretische Physik, Universität Würzburg — ²Theoretical Physics, Bar Ilan University, Israel

Künstliche Neuronale Netzwerke werden mit Beispielen trainiert. Zwei Netzwerke können auch voneinander lernen: Jedes wird mit dem aktuellen Ausgabebit des Partners trainiert. Es zeigt sich, dass zwei Mehrschicht-Netzwerke (Paritäts-Maschinen) durch gegenseitiges Lernen synchronisieren; sie bewegen sich zu einem dynamischen Zustand mit identischen Kopplungen. Die Anzahl der Lernschritte ist selbst bei unendlich großen Netzwerken endlich.

Dieses Phänomen kann als geheimer Schlüsselaustausch für die Kryptografie verwendet werden. Ein Beobachter, der den Austausch der zu lernenden Information illegal abhört, kann den geheimen Schlüssel nicht konstruieren; zumindest ist bis heute kein solcher Algorithmus bekannt. Die Partner können also geheime Nachrichten übertragen, ohne vorher Informationen über einen geheimen Kanal auszutauschen. Gegenüber den bekannten zahlentheoretischen Algorithmen haben Netzwerke den Vorteil, einfach zu sein: die Komplexität wächst linear mit der Größe des Schlüssels.

Ref.: I. Kanter, W. Kinzel and E. Kanter, Europhys. Lett., im Druck