Google 딥 러닝 프로젝트의 연구원들은 컴퓨터가 비밀을 지키도록 가르치고 있습니다.
종이에서 Google Brain의 Martín Abadi와 David G Andersen이 발표한 이 프로젝트는 3개의 신경망이 인간과 별개로 암호화 시스템을 개발할 수 있는 것으로 설명되어 있습니다.
앨리스, 밥, 이브라는 세 개의 신경망은 각각 통신에서 특정 역할을 부여받았습니다. Alice는 Bob에게 비밀 메시지를 전달하도록 훈련받았고 Bob의 임무는 메시지를 해독하는 것이었고 Eve는 대화를 도청해야 했습니다.
Alice는 일반 텍스트 메시지를 횡설수설처럼 보이는 것으로 변환하여 Eve(및 Bob을 제외한 다른 독자)가 이해할 수 없도록 지시했습니다. Bob과 Alice는 메시지를 해독하는 데 사용할 수 있는 미리 합의된 암호 키를 받았습니다. 그러나 우선 둘 다 Eve가 이해할 수 없는 상태에서 메시지를 보내는 데 서툴렀습니다.
처럼 새로운 과학자 보고서, 그들은 훨씬 더 잘했습니다. 15,000번의 시도 끝에 Eve는 8비트의 메시지만 정확하게 받을 수 있었습니다. 메시지가 1 또는 0의 16비트로만 구성된 것을 보면 신경망이 본질적으로 메시지 내용에 대해 무작위로 추측하는 것과 같습니다. Alice는 Bob에게 비밀 메시지를 보낼 수 있었습니다.
기계 학습의 특성으로 인해 연구원들은 Alice의 암호화 시스템이 어떻게 작동하는지에 대한 정확한 세부 정보를 아직 알지 못합니다. 즉, 방법의 보안을 확신할 수 없으므로 실제 적용이 다소 제한됩니다. 또한 Google의 AI가 고안한 암호화 방법은 인간이 만든 시스템에 비해 매우 기본적이라는 점도 주목할 가치가 있습니다.
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그럼에도 불구하고 연구원들은 "일반적으로 암호화에 능숙하지 않은" 컴퓨팅 시스템에 대한 생각을 자극하는 움직임을 표시합니다. Abadi와 Andersen은 향후 연구에서 스테가노그래피, 의사 난수를 고려할 수 있다고 썼습니다. 생성 또는 무결성 검사 및 신경망이 이러한 기술을 사용하여 메타데이터. 자세한 내용은 논문을 참조하십시오.
여기.암호화 회사인 PKWare의 Joe Sturonas는 “이 정도 규모의 신경망을 사용한 컴퓨팅은 지난 몇 년 사이에야 가능해졌습니다. 새로운 과학자.
암호화 회사인 Echoworx의 수석 이사인 Jacob Ginsberg는 AI를 사용하여 암호화 측면을 자동화할 때 이점이 있을 수 있다고 말했습니다.
Ginsberg는 "보안 체인에서 사람이 지속적으로 가장 취약한 지점이라는 점을 고려할 때 시스템 간 암호화 자동화에는 재정적 및 운영적 가치가 있습니다."라고 말했습니다. “보안을 획기적으로 향상시킬 수 있는 잠재력이 있습니다. 향후 몇 년 동안 이 기술이 어떻게 발전하고 기업의 채택 수준이 어떻게 될지 보는 것은 흥미로울 것입니다.”
