Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/63456
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorЛепесий, И. А.-
dc.contributor.authorРоманович, Е. С.-
dc.coverage.spatialМинскen_US
dc.date.accessioned2026-04-28T12:06:18Z-
dc.date.available2026-04-28T12:06:18Z-
dc.date.issued2026-
dc.identifier.citationЛепесий, И. А. Метод защиты криптографических ключей на основе генерации ложных секретов с использованием машинного обучения = Method of protecting cryptographic keys based on generation of false secrets using machine learning / И. А. Лепесий, Е. С. Романович // Технические средства защиты информации : материалы ХXIV Международной научно-технической конференции, Минск, 8 апреля 2026 года / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники [и др.] ; редкол.: О. В. Бойправ [и др.]. – Минск, 2026. – С. 230–232.en_US
dc.identifier.urihttps://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/63456-
dc.description.abstractВ работе предложен метод защиты криптографических ключей на основе внедрения ложных сегментов, сгенерированных с помощью машинного обучения. Традиционные методы защиты часто неприменимы в облачных системах. Схема включает разделение ключа, генерацию ложных сегментов через генеративно состязательные сети и их перемешивание. Использование машинного обучения обеспечивает правдоподобное распределение битов. Это усложняет задачу злоумышленника при компрометации хранилища, делая перебор комбинаций сегментов вычислительно нецелесообразным из-за экспоненциального роста числа ложных вариантов.en_US
dc.language.isoruen_US
dc.publisherБГУИРen_US
dc.subjectматериалы конференцийen_US
dc.subjectкриптографияen_US
dc.subjectкриптографическая защитаen_US
dc.subjectмашинное обучениеen_US
dc.subjectложные данныеen_US
dc.subjectинформационная безопасностьen_US
dc.titleМетод защиты криптографических ключей на основе генерации ложных секретов с использованием машинного обученияen_US
dc.title.alternativeMethod of protecting cryptographic keys based on generation of false secrets using machine learningen_US
dc.typeArticleen_US
local.description.annotationThis paper proposes a method for protecting cryptographic keys based on the embedding of false segments generated using machine learning. Traditional security methods are often inapplicable to cloud systems. The scheme involves key splitting, generating false segments using generative adversarial networks, and shuffling them. Machine learning ensures a plausible bit distribution. This complicates the attacker's task when compromising the storage, making brute-force segment combinations computationally infeasible due to the exponential growth of false combinations.en_US
Appears in Collections:ТСЗИ 2026

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Lepesij_Metod.pdf206.21 kBAdobe PDFView/Open
Show simple item record Google Scholar

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.