Mejorando la seguridad del algoritmo Camellia, mediante la inyección de ruido sobre textos cifrados utilizando procesos basados en inteligencia artificial

Autores/as

Palabras clave:

Criptografía , Inyección de ruido , inteligencia artificial

Resumen

Resumen.

El problema de robo digital de datos está recibiendo gran atención. Esta situación, puede presentarse, debido al uso de una estrategia de ciberseguridad inadecuada (por ejemplo, utilizar algoritmos de cifrado estáticos). Se ha observado en dominios prácticos, que ello puede producir importantes pérdidas en las finanzas de las organizaciones. En la presente investigación, son estudiados varios aspectos relacionados con dicha área. Por lo tanto, este trabajo ha sido enfocado en recomendar alternativas para reemplazar el método de encriptado estático, por otras variantes dinámicas basadas en inyección de ruido con inteligencia artificial (IA), siendo aplicado sobre textos cifrados obtenidos por algoritmos estándar (estáticos), para ser convertidos en esquemas dinámicos. Un método de cifrado dinámico, permite generar diferentes resultados cifrados, aún utilizando la misma entrada de texto plano. Por último, en este trabajo, son recomendadas algunas alternativas para inyección de ruido con IA, basadas en estrategias del tipo: random noisy (ruidosas aleatorias). También, se introduce una nueva modificación del algoritmo: Camellia basado en metodología: random noisy. Finalmente, se comparan resultados con cinco alternativas "ruidosas aleatorias", derivadas de algoritmos de encriptado estándar (AES, GOST, 3DES, Blowfish y DES).

 

Abstract.

The theft of digital data problem is receiving growing attention. This situation can be caused when a cybersecurity strategy, it has been employed (e.g., inadequate encryption methods). It has been observed in practical domains that it can produce an important losses in the organisation's finances. In this work, several aspects related with the subject, they are here studied. We have focused in the replacement of static encryption method by dynamic encryption alternatives based on noisy injection with artificial intelligence (AI). It has been applied over ciphertext that it was obtained with static encryption algorithms becoming it into dynamic encryption schema. The advantage of a dynamic encryption method, it is recommended due to that it can obtain different ciphertext results with the same plaintext input. Several alternatives for noisy injection based on random noisy strategies with AI, they are here suggested. Novel modification of Camellia algorithm based on random noisy strategies, it is here experimented and comparison results with traditional encryption strategies (AES, GOST, 3DES, Blowfish, and DES), they are also introduce. 

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Biografía del autor/a

  • Edgar Rangel Lugo , Tecnológico Nacional de México. Instituto Tecnológico de Cd. Altamirano

    Edgar Rangel Lugo (Rangel E.)

    Received the Master of Science, degree in Computer Science from the Instituto Tecnológico De Toluca in Metepec, Estado De México (México) since 2002. He worked as a Programming and Computing Teacher fellow at the Instituto Tecnológico De Toluca (at summer 2005), Instituto Tecnológico De Chilpancingo (in 2008), and Instituto Tecnológico De Cd. Altamirano (since 2009 at present). He has been writter-author of journals papers and he was speaker in National and International congress since 2002 at present and he has participed as reviewer of indexed journals on IOP Publishing, ELCVIA, Scopus and Web of Science. His current topics or research interests include: artificial intelligence, machine learning, performance evaluation metrics, classification patterns, class imbalance, data science, data mining, big data, cybersecurity and cyberresilience, encryption methods, mobile robot simulators, new proposal of compilers and languages, business intelligence, artificial life games, novel applications, agriculture 5.0, mobile computing and web developing topics. He is with the Tecnológico Nacional de Mexico at the I.T. Cd. Altamirano, he is working as Science Computer Researcher and Teacher Computer tasks.

     

  • Kevin Uriel Rangel Ríos , Tecnológico Nacional de México. Instituto Tecnológico de Ciudad Altamirano

    Kevin Uriel Rangel Ríos is current research and student of Informatic Engineers Computer Science in the I.T. Cd. Altamirano campus of TecNM (Tecnológico Nacional de México). He has participed as translator and co-author of journal papers, as well as, he was speaker at VI Congreso Nacional De Investigación En Ciencia E Innovación De Tecnologías Productivas. His topics of interests include: artificial intelligence, machine learning, performance evaluation metrics, classification patterns, class imbalance, data science, data mining, cybersecurity and cyberresilience, encryption methods, mobile robot simulators, new proposal of compilers and languages, artificial life games, novel applications, mobile computing and web developing.

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Publicado

03-09-2025

Número

Sección

Artículos Científicos

Cómo citar

[1]
Rangel Lugo, E. and Rangel Ríos , K.U. 2025. Mejorando la seguridad del algoritmo Camellia, mediante la inyección de ruido sobre textos cifrados utilizando procesos basados en inteligencia artificial. INTELETICA. 2, 4 (Sep. 2025), 75–101.