Google Neural Network erfindet sein eigenes Verschlüsselungsprotokoll

Mitarbeiter von Google Brain , einer der Abteilungen des Unternehmens Google, die sich mit Deep Learning befassen, haben ein neuronales Netzwerk erstellt, das ein eigenes Verschlüsselungsprotokoll entwickelt. Die Forscher Martin Abadi und David Andersen haben gezeigt, dass neuronale Netze einfache Möglichkeiten zur Verschlüsselung von Nachrichten entwickeln können.

In einem von Experten durchgeführten Experiment konnte ein neuronales Netzwerk durch maschinelles Lernen eine eigene Form der Verschlüsselung erstellen. Diesem System wurden die Prinzipien der Verschlüsselung oder spezielle Algorithmen nicht beigebracht. Die von einem Computer entwickelte Verschlüsselung erwies sich als recht einfach, insbesondere im Vergleich zu den vom Menschen entwickelten Methoden. Dies ist jedoch ein sehr interessantes Ergebnis einer Studie, in der laut den Autoren "keine starke Verschlüsselung nachgewiesen werden sollte".

Das Google Brain-Team arbeitete während des Experiments nicht mit einem neuronalen Netzwerk, sondern mit drei gleichzeitig. Sie hießen Alice, Bob und Eva. Jedes System wurde für die Kommunikation mit den beiden anderen geschult . Alices Aufgabe war es, geheime Nachrichten an Bob zu senden. "Er" musste seinerseits die von Alice gesendete Nachricht entschlüsseln. Und die Aufgabe des neuronalen Netzes Eva war es wiederum, die Kommunikation zweier anderer Netze zu beobachten.

Um die Bedeutung der ursprünglichen Nachricht zu verbergen, musste Alice den Klartext konvertieren, damit Eve ihn nicht verstand. Der geänderte Text sollte jedoch Bob und nur ihm klar sein. Alice und Bob waren sich zunächst einig, wie sie den Text ändern sollten, damit sie sich verstehen konnten, und Eve würde nichts verstehen.

Diese Grafik zeigt die Anzahl der Fehler beim Entschlüsseln von Alices Nachrichten durch die neuronalen Netze von Bob und Eve. Während des Trainings machte Bob weniger Fehler. Eva studierte auch, aber nach jedem erfolgreichen Versuch änderte sich das Verschlüsselungssystem und Eve konnte nichts dagegen tun.

Die ersten Verschlüsselungsversuche waren nicht sehr erfolgreich. Zuerst konnte Bob mit Alices verschlüsselten Nachrichten nichts anfangen. Aber im Laufe der Zeit entwickelte Alice eine ziemlich zuverlässige Methode, die Bob verstand. Gleichzeitig konnte Eve die Nachricht nicht entschlüsseln, um zu verstehen, was hier besprochen wurde. Manchmal gelang es ihr, das Nachrichtenverschlüsselungssystem von zwei anderen neuronalen Netzen zu öffnen, aber nach jedem erfolgreichen Versuch von Eva änderten sie das Verschlüsselungssystem.

Die Autoren des Projekts entschieden sich für symmetrische Kryptosysteme als Grundlage für den Betrieb ihrer neuronalen Netze. Symmetrische Kryptosysteme (englischer Symmetric-Key-Algorithmus) - eine Verschlüsselungsmethode, bei der derselbe kryptografische Schlüssel für die Ver- und Entschlüsselung verwendet wird. Bis zur Erfindung der asymmetrischen Verschlüsselung war die symmetrische Verschlüsselung die einzige Verschlüsselungsmethode. Der Algorithmusschlüssel muss von beiden Parteien geheim gehalten werden. Der Verschlüsselungsalgorithmus wird von den Parteien vor dem Starten des Messaging ausgewählt.

Nachdem das Drehbuch mehr als 15.000 Mal gespielt worden war, lernte Bob, Alices Chiffretext ohne einen einzigen Fehler in einfachen Text umzuwandeln. Gleichzeitig konnte Eve nur 8 der 16 in der Nachricht enthaltenen Datenbits erraten. Da jedes Bit 1 oder 0 ist, konnte Eve tatsächlich nur zufällig raten. Ein Versuch, Alice Evas Nachricht zu entschlüsseln, ist laut den Forschern eher wie ein Raten mit einem Münzwurf. Die Ergebnisse der Studie werden hier veröffentlicht .

Wir verstehen nicht genau, wie diese Verschlüsselungsmethode funktioniert, da wir durch maschinelles Lernen das Ergebnis erhalten konnten, ohne den Weg zur Entwicklung aufzuzeigen. In der Praxis bedeutet dies, dass wir keine Verschlüsselungsmethode erhalten können, die für eine Person verständlich ist, wenn sie komplex genug ist. Die praktische Anwendung dieser Technologie ist daher begrenzt.

„Die Methoden zur Arbeit mit neuronalen Netzen haben sich in den letzten Jahren auf dem aktuellen Niveau entwickelt, sodass wir erst am Anfang stehen“, sagt Joe Sturonas, Verschlüsselungsspezialist bei PKWARE. Bisher kann eine Person leicht in das von neuronalen Systemen entwickelte Informationsschutzsystem einbrechen. Es ist möglich, dass die Maschinen nach einiger Zeit lernen, zuverlässigere Datenverschlüsselungssysteme zu erstellen, die sie viel Zeit mit Hacken verbringen müssen, wenn sie das Ergebnis der Maschinen überhaupt verstehen können.

Forscher planen in Zukunft, nicht nur mit symmetrischer Datenverschlüsselung zu arbeiten. Vielleicht wird Steganographie beteiligt sein. Wissenschaftler glauben, dass neuronale Netze in Kryptoanalytikern anscheinend nicht sehr stark sind, aber sie können bei der Analyse von Metadaten und der Analyse des über das Netzwerk übertragenen Verkehrs sehr effektiv sein. Darüber hinaus sagen Forscher, dass neuronale Netze nicht nur für den Datenschutz, sondern auch für Angriffe wirksam sein können.

Google Brain ist ein neuronales Netzwerkprojekt, das sich von der Abteilung für Langzeitforschung bei Google X „abgespalten“ hat. Die Mitarbeiter von Google Brain widmen sich ausschließlich dem maschinellen Lernen und der Technologie neuronaler Netzwerke. Laut Google-Management können diese Technologien Computersystemen enorme Möglichkeiten bieten. Maschinenbasierte Systeme werden sich wahrscheinlich stark verändern - von der Geschwindigkeit und Genauigkeit einer medizinischen Diagnose bis zum Fahren von Autos. Laut Vertretern von Google Brain kann all dies letztendlich die Menschheit selbst verändern.

Source: https://habr.com/ru/post/de398645/