Исследователи из проекта глубокого обучения Google учат компьютеры хранить секреты.
В газете опубликованный Мартином Абади и Дэвидом Г. Андерсеном из Google Brain, описывается проект, в котором три нейронные сети могут разработать систему шифрования, независимую от человека.
Каждой из трех нейронных сетей, названных Алисой, Бобом и Евой, была отведена определенная роль в общении. Алиса была обучена передавать секретное сообщение Бобу, работа Боба заключалась в расшифровке сообщения, а Ева должна была подслушивать разговор.
Алисе было приказано преобразовать простое текстовое сообщение во что-то похожее на тарабарщину, чтобы Ева (и любой другой читатель, кроме Боба) не смогла понять его смысл. Боб и Алиса получили заранее согласованный ключ шифрования, который можно было использовать для декодирования сообщения. Начнем с того, однако, что они оба были довольно небрежны в отправке сообщений, которых Ева не могла понять.
Как Новый ученый отчеты, они стали намного лучше в этом. После 15 000 попыток Ева смогла правильно воспроизвести только восемь бит сообщения. Поскольку сообщения состояли только из 16 битов 1 или 0, это означает, что нейронная сеть делает случайное предположение о содержании сообщения. Алисе удалось отправить секретные сообщения Бобу.
Из-за природы машинного обучения исследователи пока не знают точных деталей того, как работает система шифрования Алисы. Это означает, что они не могут быть уверены в безопасности метода, и поэтому практическое применение несколько ограничено. Также стоит отметить, что методы шифрования, разработанные искусственным интеллектом Google, невероятно просты по сравнению с системами, созданными человеком.
Смотрите связанные
Тем не менее, это знаменует собой наводящее на размышления движение для вычислительных систем, которые, как признают исследователи, «обычно не предназначены для того, чтобы быть лучшими в криптографии». Абади и Андерсен пишут, что в будущей работе можно было бы рассмотреть стеганографию, псевдослучайные числа. генерации или проверки целостности, и что нейронные сети могут использовать эти методы для понимания метаданные. Для получения дополнительной информации вы можете ознакомиться с документом здесь.
«Вычисления с помощью нейронных сетей в таком масштабе стали возможны только в последние несколько лет, поэтому мы действительно находимся в начале того, что возможно», — сказал Джо Стуронас из шифровальной компании PKWare. Новый ученый.
Джейкоб Гинзберг, старший директор компании по шифрованию Echoworx, сказал нам, что использование ИИ для автоматизации аспектов шифрования может иметь преимущества:
«Если учесть, что люди всегда являются самым слабым звеном в цепочке безопасности, автоматизация шифрования между системами имеет как финансовую, так и операционную ценность», — сказал Гинзберг. «Это может значительно повысить безопасность. Будет интересно посмотреть, как эта технология будет развиваться в течение следующих нескольких лет и каковы будут уровни ее принятия среди предприятий».
