Новый прорыв обеспечивает абсолютно безопасную цифровую связь

  • Пользователь Алексей Коровин опубликовал
  • 13 марта 2023 г., 17:01:41 MSK
  • 0 комментариев
  • 72 просмотра
Исследователи добились прорыва, впервые обеспечив "идеально безопасную" скрытую связь. Этот метод использует новые достижения в области методов теории информации, чтобы скрыть одну часть контента внутри другой таким образом, чтобы ее невозможно было обнаружить. Это может иметь серьезные последствия для информационной безопасности, помимо дальнейшего применения в области сжатия и хранения данных.

Группа исследователей добилась прорыва в области безопасных коммуникаций, разработав алгоритм, который скрывает конфиденциальную информацию настолько эффективно, что невозможно обнаружить, что что-либо было скрыто.

Команда, возглавляемая Оксфордским университетом в тесном сотрудничестве с Университетом Карнеги-Меллон, предполагает, что этот метод вскоре может широко использоваться в цифровых человеческих коммуникациях, включая социальные сети и личные сообщения. В частности, возможность отправлять абсолютно защищенную информацию может расширить возможности уязвимых групп, таких как диссиденты, журналисты-расследователи и работники гуманитарных организаций.

Алгоритм применяется к настройке, называемой стеганография: практика сокрытия конфиденциальной информации внутри безобидного контента. Стеганография отличается от криптографии тем, что конфиденциальная информация скрыта таким образом, что это скрывает тот факт, что что-то было скрыто. Примером может служить сокрытие стихотворения Шекспира внутри сгенерированного искусственным интеллектом изображения кошки.

Несмотря на то, что существующие подходы к стеганографии изучаются более 25 лет, они, как правило, обладают несовершенной безопасностью, а это означает, что люди, использующие эти методы, рискуют быть обнаруженными. Это связано с тем, что предыдущие алгоритмы стеганографии незаметно изменяли распределение безобидного контента.

Чтобы преодолеть это, исследовательская группа использовала недавние достижения в теории информации, в частности минимальную энтропийную связь, которая позволяет объединить два распределения данных таким образом, чтобы их взаимная информация была максимизирована, но отдельные распределения сохранены.

В результате, благодаря новому алгоритму, нет статистической разницы между распространением безобидного контента и распространением контента, который кодирует конфиденциальную информацию.

Алгоритм был протестирован с использованием нескольких типов моделей, которые создают автоматически сгенерированный контент, таких как GPT-2, языковая модель с открытым исходным кодом, и WAVE-RNN, конвертер текста в речь. Помимо абсолютной безопасности, новый алгоритм продемонстрировал на 40% более высокую эффективность кодирования, чем предыдущие методы стеганографии, в различных приложениях, позволяя скрыть больше информации в пределах заданного объема данных. Это может сделать стеганографию привлекательным методом, даже если не требуется абсолютная безопасность, благодаря преимуществам сжатия и хранения данных.

Исследовательская группа подала заявку на патент на алгоритм, но намерена выдать его по бесплатной лицензии третьим лицам для некоммерческого ответственного использования. Это включает академическое и гуманитарное использование, а также проверенные сторонние проверки безопасности. Исследователи опубликовали эту работу в качестве препринта на arXiv, а также разместили неэффективную реализацию своего метода с открытым исходным кодом на Github. Они также представят новый алгоритм на конференции premier AI conference, международной конференции по обучению репрезентациям 2023 года, которая состоится в мае.

Контент, созданный с помощью искусственного интеллекта, все чаще используется в обычных человеческих коммуникациях, чему способствуют такие продукты, как ChatGPT, AI-стикеры Snapchat и видеофильтры TikTok. В результате стеганография может получить более широкое распространение, поскольку простое присутствие контента, сгенерированного искусственным интеллектом, перестанет вызывать подозрения.

Соавтор исследования доктор Кристиан Шредер де Витт (факультет инженерных наук Оксфордского университета) сказал: "Наш метод может быть применен к любому программному обеспечению, которое автоматически генерирует контент, например, вероятностные видеофильтры или генераторы мемов. Это может быть очень ценно, например, для журналистов и гуманитарных работников в странах, где акт шифрования является незаконным. Однако пользователям по-прежнему необходимо соблюдать меры предосторожности, поскольку любой метод шифрования может быть уязвим для атак по побочным каналам, таких как обнаружение приложения для стеганографии на телефоне пользователя.'

Соавтор Сэмюэл Сокота (департамент машинного обучения Университета Карнеги-Меллон) сказал: "Основной вклад работы заключается в демонстрации глубокой связи между проблемой, называемой минимальной энтропийной связью, и совершенно безопасной стеганографией. Используя это соединение, мы представляем новое семейство алгоритмов стеганографии, которые обладают идеальными гарантиями безопасности.'

Автор статьи профессор Якоб Ферстер (факультет инженерных наук Оксфордского университета) сказал: "Эта статья является отличным примером исследования основ машинного обучения, которое приводит к прорывным открытиям в важнейших областях применения. Замечательно видеть, что Оксфорд и, в частности, наша молодая лаборатория находятся в авангарде всего этого.'

Помимо доктора Кристиана Шредера де Витта, Сэмюэля Сокоты и профессора Якоба Ферстера, в исследовании приняли участие проф. Зико Колтер из Университета Карнеги-Меллон, США, и доктор Мартин Штромайер из armasuisse Science+Technology, Швейцария. Работа была частично профинансирована фондом воздействия на докторантуру EPSRC IAA, организованным профессором Филипом Торром, Torr Vision Group, в Оксфордском университете.

Комментарии

0 комментариев