Дешифровка текста методом частотного анализа

Привет, Хабр! В этой статье я покажу как сделать частотный анализ современного русского интернет-языка и воспользуюсь им для расшифровки текста. Кому интересно, добро пожаловать под кат!

Частотный анализ русского интернет-языка

В качестве источника, откуда можно взять много текста с современным интернет-языком, была взята социальная сеть Вконтакте, а если быть точнее, то это комментарии к публикациям в различных сообществах данной сети. В качестве сообщества я выбрал реальный футбол. Для парсинга комментариев я воспользовался API Вконтакте:

def get_all_post_id():
    sleep(1)
    offset = 0
    arr_posts_id = []
    while True:
        sleep(1)
        r = requests.get('https://api.vk.com/method/wall.get',
                         params={'owner_id': group_id, 'count': 100,
                                  'offset': offset, 'access_token': token,
                                   'v': version})
        for i in range(100):
            post_id = r.json()['response']['items'][i]['id']
            arr_posts_id.append(post_id)

        if offset > 20000:
            break
        offset += 100
    return arr_posts_id

def get_all_comments(arr_posts_id):
    offset = 0
    for post_id in arr_posts_id:
        r = requests.get('https://api.vk.com/method/wall.getComments',
                         params={'owner_id': group_id, 'post_id': post_id, 
                                 'count': 100, 'offset': offset, 
                                 'access_token': token, 'v': version})
        for i in range(100):
            try:
                write_txt('comments.txt', r.json()
                ['response']['items'][i]['text'])
            except IndexError:
                pass

В результате было получено около 200MB текста. Теперь считаем, какой символ сколько раз встречается:

f = open('comments.txt')
counter = Counter(f.read().lower())

def count_letters():
    count = 0
    for i in range(len(arr_letters)):
        count += counter[arr_letters[i]]
    return count

def frequency(count):
    arr_my_frequency = []
    for i in range(len(arr_letters)):
        frequency = counter[arr_letters[i]] / count * 100
        arr_my_frequency.append(frequency)
    return arr_my_frequency

Полученные результаты можно сравнить с результатами из Википедии и отобразить в виде:

1) сравнительной диаграммы

2) таблицы(слева — данные википедии, справа — мои данные)

Проанализировав данные, можно сделать вывод, что частота встречаемости символов в процентном соотношении в двух источниках практически одинакова, за исключением таких букв как «а» и «о».

Шифрование и дешифрование текста

Далее я выбрал из того же сообщества более развёрнутый комментарий, который найти было не так уж и легко, так как в основном комментарии состоят из 2-4 слов:

дружа слово почти не считается, вар извинилась за неправильное решение, и этого достаточно чтобы сделать вывод и усомниться во многих их решениях, вар вместо того чтобы исключать ошибки делает их, это абсолютно не нормально, народ не такой уже и тупой, не по радио же слушаем транслы а в живую смотрим, по этому я больше чем уверен если бы не было столько пенок для мю они бы подавно в топ не попали, аналогично касается ман с, хотя играют местами захватывающе и красиво

После этого необходимо зашифровать полученный текст с помощью какого-нибудь симметричного алгоритма шифрования. Первое, что приходит на ум — это шифр цезаря, сущность которого заключается в том, чтобы изменить символ на другой с определенным шагом:

def caesar_cipher():
    file = open("text.txt")
    text_for_encrypt = file.read().lower().replace(',', '')
    letters = 'абвгдеёжзийклмнопрстуфхцчшщъыьэюя'
    arr = []
    step = 3
    for i in text_for_encrypt:
        if i == ' ':
            arr.append(' ')
        else:
            arr.append(letters[(letters.find(i) + step) % 33])
    text_for_decrypt = ''.join(arr)
    return text_for_decrypt

жуцйг фосес тсъхл рз фълхгзхфв егу лкелрлогфя кг рзтугелоярсз узызрлз л ахсёс жсфхгхсърс ъхсдю фжзогхя еюесж л цфспрлхяфв ес прсёлш лш узызрлвш егу епзфхс хсёс ъхсдю лфнобъгхя сылднл жзогзх лш ахс гдфсобхрс рз рсупгоярс ргусж рз хгнсм цйз л хцтсм рз тс угжлс йз фоцыгзп хугрфою г е йлецб фпсхулп тс ахспц в дсояыз ъзп цезузр зфол дю рз дюос фхсоянс тзрсн жов пб срл дю тсжгерс е хст рз тстгол гргосёлърс нгфгзхфв пгр ф шсхв лёугбх пзфхгпл кгшегхюегбьз л нугфлес

Затем осталось расшифровать текст с помощью частотного анализа:

def decrypt_text(text_for_decrypt, arr_decrypt_letters):
    arr_encrypt_text = []
    arr_encrypt_letters = [' ', 'о', 'а', 'е', 'и', 'т', 'н', 'л',
                           'р', 'с', 'в', 'к', 'м', 'д', 'у', 'п',
                           'б', 'г', 'ы', 'ч', 'ь', 'з', 'я', 'й',
                           'х', 'ж', 'ш', 'ю', 'ф', 'э', 'щ',
                           'ё', 'ц', 'ъ']
    dictionary = dict(zip(arr_decrypt_letters, arr_encrypt_letters))
    for i in text_for_decrypt:
        arr_encrypt_text.append(dictionary.get(i))
    text_for_decrypt = ''.join(arr_encrypt_text)
    print(text_for_decrypt)

двужа лросо мопти не лпитаетлб сав ишсиниралг ша немвасиргное вейение и ютохо долтатопно птоыч лдератг счсод и улокнитглб со кнохиз из вейенибз сав скелто тохо птоыч ильряпатг ойиыьи дерает из юто аылорятно не новкаргно навод не таьоф уже и тумоф не мо вадио же лруйаек тванлрч а с жисуя лкотвик мо ютоку б ыоргйе пек усевен елри ыч не ычро лторгьо меноь дрб кя они ыч модасно с том не момари анарохипно ьалаетлб кан л зотб ихваят келтаки шазсатчсаяэе и ьвалисо

Заключение

Если посмотреть на расшифрованный текст, то можно догадаться, где наш алгоритм ошибся: дерает → делает, вадио → радио, тохо → того, навод → народ. Таким образом, можно расшифровать весь текст, по крайне мере, уловить смысл текста. Также хочу отметить, что данный метод будет эффективный в расшифровке только длинных текстов, которые были зашифрованы симметричными методами шифрования. Полный код доступен на Github .