Kryptanalyse mit biologisch inspirierten Algorithmen

Die Natur dient in vielen Ansätzen der Informatik als Vorbild. Die 
Neuroinformatik modelliert biologische neuronale Netze nach, in Genetischen 
Algorithmen werden evolutionäre Prozesse nachgeahmt und  im Bereich der 
Verteilten Künstlichen Intelligenz ist man bemüht mithilfe von Analogien zu 
Ameisen, Bienen oder Vögeln das Phänomen der Schwarmintelligenz zu duplizieren.
Aufgrund der häufig viel versprechenden Ergebnisse kommen solche Algorithmen 
in immer mehr Gebieten zum Einsatz.

Relativ neu sind derartige Ansätze im Moment noch im Bereich der Kryptologie.
In dieser Bachelorarbeit soll ein Überblick über die bisher erfolgten 
Anwendungen von biologisch inspirierten Algorithmen zur Kryptanalyse, der 
Entschlüsselung von Nachrichten ohne Kenntnis des Schlüssels, gegeben werden.
In diesem Zusammenhang sollen die Möglichkeiten und Grenzen dieser 
Herangehensweisen auf der Basis konkreter Beispiele erörtert werden.

Hierfür wird darüber hinaus exemplarisch der Ameisenalgorithmus zur Analyse 
von Transpositionschiffren (Permutationen) implementiert. Bei diesem 
Algorithmus handelt es sich um eine Heuristik, die die Futtersuche von 
Ameisen simuliert. Mithilfe der Abgabe von Pheromonen gelingt es Ameisen den 
kürzesten Weg zwischen einer Futterquelle und ihrem Nest zu finden. Ein an 
dieses Verhalten adaptierter Formalismus ermöglicht es näherungsweise 
kürzeste Wege auf Graphen zu finden.

Der hieraus entwickelte Angriff auf Transpositionschiffren arbeitet auf dem 
Graph, der beim "multiple anagramming", einer generellen Methode zum 
Entschlüsseln von Permutationen, aufgestellt wird. Die so konstruierte 
Applikation soll schließlich in das Open-Source-Projekt CrypTool integriert 
werden.