拿 DNA 和神經來玩加密，是不是搞錯了什麼
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| 圖一：加密系統模型 |
使用 DNA 的四種核苷酸 A、C、G 和 T，分別代表字串中的 00、01、10 和 11 四種元素，並且做一個額外的 key（這邊就叫它 K 吧），並且針對 RGB 圖片裡的三原色運算。由於 00、01、10 和 11 互相做 XOR 運算剛好可以得到這四個數字裡面其中一個，所以可以直接把算出來的值再套回去變成相應的 A、C、G 或 T。
不過這邊要先處理 K，不然大家一定很容易就猜到鑰匙了吧。作者 Slimane 跟他的團隊是這樣搞的：他們先用 K 做出了一個 SK，然後拿 SK 除以 K 的值去做 SHA-512 雜湊，產生私鑰 H。把 H 拆成兩半，前面那一半再拆成十六等分，然後把前八等分和後八等分分開來，做一連串的 XOR 運算，再加上自己這八等分的和、除以 2 的 16 次方以後，加上一個常數存起來，成為 LASM 的初始值；後面那一半也差不多，但算到最後是變成神經模型的初始值。
算好囉。可是接下來要幹嘛呢？別急，你可以先把剛剛算好的初始值放進單一神經模型裡運算，另外把圖片的每個像素先加上用 2D-LASM 操作過的兩組初始值（就是前半部的 H 呦）混淆，再分開做好 XOR 的運算，然後跟神經模型算出的結果一起 XOR，之後 decode 得到加密的影像。這個模型的 key space 大概就有 10 的 154 次方。
「像這種複雜得要死的加密模型根本超香的啦，要碰撞就很久了，至少會是個可以信賴的加密系統，拿這個來出 CTF 不知道會不會太狠......好吧，離題了，不過它真的在很多攻擊測試裡面表現滿亮眼的呢。」
「哇啊啊太神喇。欸，可是不對啊，這個部落格叫做神經妙算，啊你剛剛扯的這一堆東西，跟神經是有啥關係啊？」
「你先別急，這篇 paper 還不只這樣。」
「等等，你是說剛剛那個很謎的神經運算部分嗎？」
「度。」
「來來來，不廢話，上算式。」
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| 圖二：single neuron model |
「看好囉：這玩意叫做 single neuron model，這邊用的呢，是 coexsting chaotic attractor 動態行為的模型。其中 w, z 都是介於 0 和 1 之間的常數，α 是時間的倒數。由於他用的是 chaotic attractor 的模型，所以更能夠造成混淆，如果要碰撞的話，就更難囉，嘻嘻。」
「嗯，可是總要解密吧？」
「這不用擔心，其實滿快的，用在加密過程中生成的 key 代入去算一堆 XOR 就可以啦。」
「啊，那真是太好了。最近大疫情時代要視訊開會，如果用這個就很方便不怕內容外流了呢。」
「欸修但咧，我剛剛看這個部落格，大家好像都寫得很認真......」
「噢對啊，我也很認真在寫呢，只是邊說邊寫，這樣而已。」
「你哪有，以前的你才不會這樣，一定是嗑了什麼。我也要來一管。」
「這個嗎......好吧，秉持著公開透明的精神，就給你吧。請關注下方資訊，謝謝。」
撰稿 | 郭彥伶
參考資料：
Slimane et al. (2018): A novel chaotic image cryptosystem based on DNA sequence operations and single neuron model. Multimed Tools Appl, 77, pp. 30993–31019.
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