Google तंत्रिका नेटवर्क अपने स्वयं के एन्क्रिप्शन प्रोटोकॉल का आविष्कार करता है

Google ब्रेन के कर्मचारियों ने , निगम Google के विभागों में से एक, जो गहन सीखने में लगा हुआ था, ने एक तंत्रिका नेटवर्क बनाया जिसने अपना स्वयं का एन्क्रिप्शन प्रोटोकॉल विकसित किया। मार्टिन मार्टिन अबादी और डेविड एंडरसन ने दिखाया है कि तंत्रिका नेटवर्क संदेशों को एन्क्रिप्ट करने के सरल तरीके विकसित करने में सक्षम हैं।

विशेषज्ञों द्वारा किए गए एक प्रयोग में, एक तंत्रिका नेटवर्क मशीन सीखने के माध्यम से एन्क्रिप्शन का अपना रूप बनाने में सक्षम था। इस प्रणाली को एन्क्रिप्शन या विशेष एल्गोरिदम के सिद्धांतों को नहीं सिखाया गया था। एक कंप्यूटर द्वारा विकसित एन्क्रिप्शन काफी सरल निकला, खासकर जब आदमी द्वारा विकसित किए गए तरीकों की तुलना में। फिर भी, यह एक अध्ययन का एक बहुत ही दिलचस्प परिणाम है जहां, लेखकों के अनुसार, "यह मजबूत एन्क्रिप्शन का प्रदर्शन करने का इरादा नहीं था।"

प्रयोग के दौरान Google मस्तिष्क टीम ने एक तंत्रिका नेटवर्क के साथ काम नहीं किया, लेकिन एक साथ तीन। उन्हें ऐलिस, बॉब और ईव नाम दिया गया था। प्रत्येक प्रणाली को अन्य दो के साथ संवाद करने के लिए प्रशिक्षित किया गया था । ऐलिस का काम बॉब को गुप्त संदेश भेजना था। "वह", बदले में, ऐलिस द्वारा भेजे गए संदेश को डिक्रिप्ट करना था। और तंत्रिका नेटवर्क ईव का काम, बदले में, दो अन्य नेटवर्क के संचार का निरीक्षण करना था।

मूल संदेश के अर्थ को छिपाने के लिए, ऐलिस को प्लेनटेक्स्ट को रूपांतरित करना पड़ा ताकि ईव उसे समझ न सके। हालाँकि, संशोधित पाठ, बॉब के लिए और केवल उसके लिए स्पष्ट होना चाहिए। ऐलिस और बॉब शुरू में इस बात पर सहमत थे कि पाठ को कैसे बदलना है ताकि वे एक दूसरे को समझ सकें, और ईव कुछ भी नहीं समझ पाएंगे।

यह ग्राफ बॉब और ईव न्यूरल नेटवर्क द्वारा ऐलिस के संदेशों को डिक्रिप्ट करने में त्रुटियों की संख्या को दर्शाता है। प्रशिक्षण प्रक्रिया के दौरान, बॉब ने कम गलतियाँ कीं। ईवा ने भी अध्ययन किया, लेकिन प्रत्येक सफल प्रयास के बाद, एन्क्रिप्शन सिस्टम बदल गया, और ईव इसके बारे में कुछ भी नहीं कर सका।

पहला एन्क्रिप्शन प्रयास बहुत सफल नहीं था। सबसे पहले, बॉब ऐलिस के एन्क्रिप्टेड संदेशों के साथ कुछ नहीं कर सकता था। लेकिन समय के साथ, ऐलिस ने एक काफी विश्वसनीय तरीका विकसित किया जिसे बॉब ने समझा। उसी समय, ईव संदेश को समझने के लिए डिक्रिप्ट नहीं कर सकता था कि यहां क्या चर्चा की जा रही थी। कभी-कभी वह दो अन्य तंत्रिका नेटवर्क के संदेश एन्क्रिप्शन सिस्टम को खोलने में कामयाब रही, लेकिन ईवा के प्रत्येक सफल प्रयास के बाद, उन्होंने एन्क्रिप्शन प्रणाली को बदल दिया।

परियोजना के लेखकों ने अपने तंत्रिका नेटवर्क के संचालन के आधार के रूप में सममित क्रिप्टोकरंसी चुनने का फैसला किया। सिमेट्रिक क्रिप्टोसिस्टम्स (संलग्न। सिमेट्रिक-कुंजी एल्गोरिथ्म) एन्क्रिप्शन की एक विधि है जिसमें एन्क्रिप्शन और डिक्रिप्शन के लिए एक ही क्रिप्टोग्राफ़िक कुंजी का उपयोग किया जाता है। असममित एन्क्रिप्शन के आविष्कार तक सममित एन्क्रिप्शन केवल एन्क्रिप्शन पद्धति थी। एल्गोरिथ्म कुंजी को दोनों पक्षों द्वारा गुप्त रखा जाना चाहिए। मैसेजिंग शुरू करने से पहले पार्टियों द्वारा एन्क्रिप्शन एल्गोरिथम चुना जाता है।

15 हजार से अधिक बार स्क्रिप्ट बजने के बाद, बॉब ने एक भी गलती के बिना ऐलिस के सिफरटेक्स्ट को सादे पाठ में बदलना सीख लिया। उसी समय, ईव संदेश में निहित 16 बिट्स डेटा में से केवल 8 का अनुमान लगा सकता था। चूंकि प्रत्येक बिट 1 या 0 है, इसलिए, वास्तव में, ईव केवल संयोग से अनुमान लगा सकता है। शोधकर्ताओं के अनुसार, ऐलिस ईव के संदेश को डिक्रिप्ट करने का प्रयास सिक्का उछाल के साथ अनुमान लगाने जैसा है। अध्ययन के परिणाम यहां प्रकाशित किए गए हैं ।

हम बिल्कुल नहीं समझते कि यह एन्क्रिप्शन विधि कैसे काम करती है, क्योंकि मशीन लर्निंग ने हमें इसे विकसित करने के तरीके को प्रदर्शित किए बिना परिणाम प्राप्त करने की अनुमति दी है। व्यवहार में, इसका मतलब है कि हम एन्क्रिप्शन की एक विधि प्राप्त नहीं कर पाएंगे जो किसी व्यक्ति के लिए समझ में आता है यदि यह पर्याप्त जटिल है। इस तकनीक का व्यावहारिक अनुप्रयोग इस प्रकार सीमित है।

पीकेवेयर के एक एन्क्रिप्शन विशेषज्ञ, जो स्टुरोनास कहते हैं, "पिछले कुछ वर्षों में तंत्रिका नेटवर्क के साथ काम करने के तरीके मौजूदा स्तर पर विकसित होने लगे हैं, इसलिए हम केवल इस रास्ते की शुरुआत में हैं।" अब तक, एक व्यक्ति तंत्रिका तंत्र द्वारा विकसित सूचना सुरक्षा प्रणाली में आसानी से टूट सकता है। शायद, कुछ समय बाद, मशीनें सीखेंगी कि कैसे अधिक विश्वसनीय डेटा एन्क्रिप्शन सिस्टम बनाया जाए, जो कि उन्हें हैकिंग के लिए बहुत समय बिताना होगा यदि वे मशीनों के परिणाम को भी समझ सकते हैं।

भविष्य के शोधकर्ताओं ने न केवल सममित डेटा एन्क्रिप्शन के साथ काम करने की कोशिश करने की योजना बनाई है। शायद स्टेग्नोग्राफ़ी शामिल होगी। वैज्ञानिकों का मानना ​​है कि तंत्रिका नेटवर्क स्पष्ट रूप से क्रिप्टोकरंसी में बहुत मजबूत नहीं हैं, लेकिन वे मेटाडेटा का विश्लेषण करने और नेटवर्क पर प्रेषित यातायात का विश्लेषण करने में बहुत प्रभावी हो सकते हैं। इसके अलावा, शोधकर्ताओं का कहना है कि तंत्रिका नेटवर्क न केवल डेटा सुरक्षा के लिए, बल्कि हमले के लिए भी प्रभावी हो सकता है।

Google ब्रेन एक न्यूरल नेटवर्क प्रोजेक्ट है, जिसका Google X पर दीर्घकालिक अनुसंधान विभाग से "विभाजन" है। Google ब्रेन के कर्मचारी विशेष रूप से मशीन लर्निंग और न्यूरल नेटवर्क तकनीक के लिए समर्पित हैं। Google प्रबंधन के अनुसार, ये प्रौद्योगिकियाँ कंप्यूटर सिस्टम को व्यापक अवसर दे सकती हैं। एक चिकित्सा निदान की गति और सटीकता से ड्राइविंग कारों तक मशीन-आधारित प्रणालियों में बहुत बदलाव होने की संभावना है। अंत में, Google ब्रेन के प्रतिनिधियों के अनुसार, यह सब मानवता को ही बदल सकता है।

Source: https://habr.com/ru/post/hi398645/