Redes neuronales para la desencriptación de mensajes codificados con atractores caóticos

Núñez Sánchez, Sergio Duván

Redes neuronales para la desencriptación de mensajes codificados con atractores caóticos

dc.contributor.advisor	Alvarado Nieto, Luz Deicy
dc.contributor.author	Núñez Sánchez, Sergio Duván
dc.contributor.orcid	Alvarado Nieto, Luz Deicy [0000-0002-1305-3123]
dc.date.accessioned	2024-09-05T18:45:01Z
dc.date.available	2024-09-05T18:45:01Z
dc.date.created	2023-09-08
dc.description	El trabajo se centra en desarrollar un nuevo modelo de encriptación de textos que combina redes neuronales y atractores caóticos para mejorar la seguridad de los mensajes codificados. El proyecto busca crear un sistema de cifrado eficiente y seguro, utilizando redes neuronales para asociar grupos de caracteres y atractores caóticos para generar secuencias vinculadas a caracteres específicos. Los objetivos específicos incluyen entrenar redes neuronales, utilizar atractores caóticos en el cifrado, optimizar la transmisión de las redes neuronales y realizar pruebas de seguridad y desempeño para validar el algoritmo en situaciones reales
dc.description.abstract	The work focuses on developing a new text encryption model that combines neural networks and chaotic attractors to enhance the security of encoded messages. The project aims to create an efficient and secure encryption system, using neural networks to associate groups of characters and chaotic attractors to generate sequences linked to specific characters. Specific objectives include training neural networks, utilizing chaotic attractors in encryption, optimizing neural network transmission efficiency, and conducting security and performance tests to validate the algorithm in real-world contexts
dc.format.mimetype	pdf	spa
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11349/40420
dc.language.iso	spa
dc.relation.references	Abidi, A., Wang, Q., Bouallegue, B., Machhout, M., & Guyeux, C. (2016). Proving Chaotic Behavior of CBC Mode of Operation. International Journal of Bifurcation and Chaos. https://doi.org/10.1142/s0218127416501133
dc.relation.references	Adleman, L. M., & Lenstra, H. W. (1986). Finding Irreducible Polynomials Over Finite Fields. https://doi.org/10.1145/12130.12166
dc.relation.references	Al-Okaily, A., Almarri, B., Yami, S. Al, & Huang, C.-H. (2017). Toward a Better Compression for DNA Sequences Using Huffman Encoding. Journal of Computational Biology. https://doi.org/10.1089/cmb.2016.0151
dc.rights	CC0 1.0 Universal	*
dc.rights.acceso	Abierto (Texto Completo)	spa
dc.rights.accessrights	OpenAccess
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/	*
dc.subject	Redes neuronales	spa
dc.subject	Atractores caóticos	spa
dc.subject	Arbol huffman	spa
dc.subject	Sistemas numéricos	spa
dc.subject.keyword	Neural networks	spa
dc.subject.keyword	Chaotic attractors	spa
dc.subject.keyword	Huffman tree	spa
dc.subject.keyword	Numeric systems	spa
dc.subject.lemb	Ingeniería de Sistemas -- Tesis y disertaciones
dc.subject.lemb	Redes neurales (Computadores)
dc.subject.lemb	Cifrado de datos (Informática)
dc.subject.lemb	Programación (Computadores electrónicos)
dc.title	Redes neuronales para la desencriptación de mensajes codificados con atractores caóticos
dc.title.titleenglish	Neuronal networks for the decryption of encoded messages with chaotic attractors
dc.type	bachelorThesis	spa
dc.type.coar	http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f	spa
dc.type.degree	Creación o Interpretación	spa
dc.type.driver	info:eu-repo/semantics/bachelorThesis