Fugu-MT 論文翻訳(概要): An artificial neural network approach to finding the key length of the Vigenère cipher

論文の概要: An artificial neural network approach to finding the key length of the Vigenère cipher

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.09956v2
Date: Tue, 30 Apr 2024 00:30:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-01 19:37:57.166936
Title: An artificial neural network approach to finding the key length of the Vigenère cipher
Title（参考訳）: 人工ニューラルネットワークによるVigenère暗号の鍵長探索
Authors: Christian Millichap, Yeeka Yau,
Abstract要約: 我々は,ビジネア暗号の鍵長を決定するための古典的手法と近代的手法を組み合わせた人工ニューラルネットワーク(ANN)を作成する。幅広いパラメータに対するモデルの精度を裏付ける実験的なエビデンスを提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this article, we create an artificial neural network (ANN) that combines both classical and modern techniques for determining the key length of a Vigen\`{e}re cipher. We provide experimental evidence supporting the accuracy of our model for a wide range of parameters. We also discuss the creation and features of this ANN along with a comparative analysis between our ANN, the index of coincidence, and the twist-based algorithms.
Abstract（参考訳）: 本稿では,Vigen\`{e}re暗号の鍵長を決定するために,古典的手法と近代的手法を組み合わせた人工知能ニューラルネットワーク(ANN)を作成する。幅広いパラメータに対するモデルの精度を裏付ける実験的なエビデンスを提供する。また、このANNの作成と特徴、および我々のANNと偶然のインデックスとツイストベースのアルゴリズムの比較分析についても論じる。

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