GoogleのAIが作った暗号化システム、まだ誰も理解していない

Google の深層学習プロジェクトの研究者たちは、コンピューターに秘密を守るよう教えています。

Google Brain の Martín Abadi と David G Andersen が発表した論文では、3 つのニューラル ネットワークが人間から独立した暗号化システムを開発できるプロジェクトについて説明されています。

アリス、ボブ、イブと名付けられた 3 つのニューラル ネットワークには、それぞれ通信において特定の役割が与えられました。アリスは秘密のメッセージをボブに届けるように訓練されており、ボブの仕事はメッセージを解読することであり、イブは会話を盗聴しなければならなかった。

アリスは、イブ (およびボブ以外の他の読者) が意味を理解できないように、プレーンテキストのメッセージを意味不明なものに変換するように指示されました。ボブとアリスの両方には、メッセージの解読に使用できる事前に合意された暗号キーが与えられました。しかし、そもそも、彼らはイブが理解できないようにメッセージを送信するのがかなり下手くそでした。

New Scientist が報告しているように、彼らはその点ではるかに優れています。 15,000 回の試行の後、Eve はメッセージの 8 ビットしか正しく取得できませんでした。メッセージが 1 または 0 の 16 ビットのみで構成されていることから、これは、ニューラル ネットワークがメッセージの内容について本質的にランダムな推測を行っていることになります。アリスはボブに秘密のメッセージを送信することに成功しました。

機械学習の性質上、研究者たちはアリスの暗号化システムがどのように機能するかについての正確な詳細をまだ分かっていません。これは、メソッドの安全性を確信できないため、実際の応用がある程度制限されることを意味します。また、Google の AI が考案した暗号化方法は、人間が作成したシステムと比較すると信じられないほど基本的なものであることも注目に値します。

それでも、これは「一般に暗号化に優れたものではない」コンピューティング システムにとって、考えさせられる動きを示していると研究者らは認めている。アバディ氏とアンダーセン氏は、将来の研究ではステガノグラフィー、擬似乱数生成、整合性チェックなどが検討される可能性があり、ニューラルネットワークがメタデータを理解するためにこれらの技術を使用できる可能性があると書いている。詳細については、こちらの論文をご覧ください。

「この規模のニューラルネットによるコンピューティングが可能になったのはここ数年のことです。ですから、私たちはまさに可能性の始まりにいます」と暗号化企業PKWareのジョー・ストロナス氏はNew Scientistに語った。

暗号化会社 Echoworx のシニア ディレクターであるジェイコブ ギンズバーグ氏は、AI を使用して暗号化の側面を自動化することには利点があるかもしれないと語った。

「常に人間がセキュリティ チェーンの最も弱い部分であることを考慮すると、システム間の暗号化を自動化することには経済的価値と運用上の価値の両方があります」とギンズバーグ氏は述べています。 「セキュリティを劇的に向上させる可能性があります。今後数年間でこのテクノロジーがどのように発展し、企業間での採用レベルがどの程度になるかを見るのは興味深いでしょう。」