DES 이미지 암호화 딥러닝 학습 (16round)

지난 번 AES128을 이용해 딥러닝 학습을 실시한 것에 이어 DES를 이용해 딥러닝 학습을 실시하였습니다. DES의 경우도 ECB 모드만이 full round(16round) 진행 시 육안으로 구분이 됩니다.

 

모델은 지난 번 학습과 동일한 모델을 사용하였습니다.

ghqls0210.tistory.com/144?category=854786

암호화 이미지 딥러닝 모델링 (AES128)

 

모델은 지난 번과 동일하고 결과는 다음과 같습니다.

 

아래 그래프는 ECB와 CBC 모드의 결과입니다.

지난 번 AES 보다 더 확연한 차이를 보입니다. AES의 경우 ECB라도 음영의 차이가 심한 경우 또는 색이 짧은 바이트 별로 변할 시 CBC와 유사한 모양을 보이지만, DES는 8byte 별로 암호화를 진행하여 라인의 차이가 두드러집니다. 이러한 차이로 인해 DES의 경우 거의 100%에 가까운 (99.7%) 의 학습 효과를 얻었습니다.

아래 그래프는 CBC와 OFB의 학습 결과입니다.

AES 때와 마찬가지로 육안으로 판별이 어렵기 때문에 동일 모델에 학습 시 구분하지 못하는 모습입니다.

학습에 사용한 데이터는 github.com/hobin-jang/self_research_project 에 있습니다.