GENERATIV SUNʼIY INTELLEKTDAGI TAʼLIM TIZIMLARINING TRANSFORMACIYASI VA KIBERXAVFSIZLIK: NEYRON TARMOQLAR YORDAMIDA AES VA RSA KRIPTOANALIZI
DOI:
https://doi.org/10.65164/p990jv06Ключевые слова:
generativ AI kriptoanalizi, neyron tarmoq hujumlari, AES-128 S-Box modellash, RSA faktorizatsiyasi, side-channel quvvat tahlili, diffuziya modellari, GPT-4o xavflari, xavfsiz AI arxitekturalariАннотация
Ushbu ilmiy maqolada generativ sunʼiy intellekt (GSI) vositalarining kriptoanaliz sohasidagi yangi xavflari tahlil qilinadi. 2026 yilga kelib, ChatGPT-4o va Sber GigaChat 3.0 kabi modellar kriptografik tizimlarga hujum qilish imkoniyatlarini sezilarli darajada kengaytirdi. Xususan, neyron tarmoqlar asosida AES-128 va RSA-1024 algoritmlariga qarshi samarali hujum arxitekturalari ishlab chiqildi. Maqolada CNN va LSTM arxitekturalari yordamida S-Box modellash, differensial diffuziya va side-channel hujumlar (vaqt va quvvat tahlili) orqali kalitlarni tiklash usullari keltirilgan. Taklif etilgan neyron AES cracker modeli klassik toʻliq qidiruvga nisbatan 23 marta tezlikka erishadi (xavfsizlik darajasi 292 ga tushadi). RSA-1024 faktorizatsiyasi LSTM va vaqtli side-channel maʼlumotlari asosida 4.1 marta tezlashadi. Haqiqiy hujum misollari IoT qurilmalari, VPN tarmoqlari va Telegramning eski kriptografik protokollariga qaratilgan. Natijalar GSI rivojlanishi kriptografik himoyani tubdan qayta koʻrib chiqish zarurligini koʻrsatadi.
