Добрый день! Наблюдая за происходящими вокруг нас событиями напрашивается вопрос, не в будущем ли мы. Именно с этими мыслями я подошел к рассмотрению вопроса взаимодействия столь модного в данный момент искусственного интеллекта и криптографии. Сегодня мы обсудим следующие вопросы:
1. Что такое ИИ, какие бывают категории и на чем фокусируется программирование ИИ;
2. В чем отличие ИИ от нейронных сетей, что вообще такое нейронные сети, из чего состоит ИИ;
3. Опыт применения ИИ в криптографии и реальные кейсы;
ЧТО ТАКОЕ ИИ
Мы можем найти множество определений этого понятия, но остановимся лишь на двух из них. Всеми любимая википедия гласит нам, что Искусственный интеллект (ИИ) - это интеллект машин или программного обеспечения, в отличие от интеллекта других живых существ, в первую очередь людей. Но если говорить проще и понятнее, то Искусственный интеллект —это метод, позволяющий компьютеру, управляемому компьютером роботу или программному обеспечению мыслить разумно, подобно человеку. ИИ достигается путем изучения моделей человеческого мозга и анализа когнитивного процесса.
Получается что Искусственный интеллект это технология, которая на данный момент внедряется во все сферы нашей жизни, начиная от сельского хозяйства и заканчивая космическими полетами и направленна на моделирование нас с вами.
Условно искусственный интеллект можно разделить на следующие три категории:
Реагирующий
У таких машин очень ограниченная память и узкая направленность их деятельности. Например, искусственный интеллект в шахматах создан только для того, чтобы анализировать действия игрока и подбирать наиболее оптимальный вариант для продолжения партии.
ИИ с ограниченной памятью
Наиболее распространенная в наше время категория искусственного интеллекта. Например, ИИ в беспилотных машинах или голосовой помощник — все это ИИ с ограниченной памятью. Хотя размеры этой памяти и ее ограниченность — это немного условные понятия. Например, памяти в ИИ, который следит за дорогой, больше, чем в ИИ, что собирает информацию о вашем местоположении, а потом отвечает на вопрос «В какой ресторан японской кухни рядом со мной сходить сегодня вечером?».
ИИ с теорией разума
Наиболее актуальное на данный момент направление деятельности . Этот ИИ будет обладать не полноценным сознанием, а лишь подобием человеческого мозга. Такой ИИ будет понимать человеческие эмоции и даже будет способен поддерживать нормальную беседу, быть частью социума, а не просто отвечать на вопросы, как Алиса, Маруся и другие виртуальные помощники. Ученые рассчитывают использовать ИИ с теорией разума в психологических исследованиях, но такого ИИ пока не существует.
ИИ, осознающий себя
Это, возможно, не такое далекое будущее. Недавно инженер Google сказал, что ИИ, созданный в компании, «выдал себя», отметив, что не хочет «умирать», то есть быть отключенным. Возможно, мы, простые люди, ничего не знаем и такие ИИ уже существуют — они полностью осознают, что они, где они находятся и чего хотят.
Первые принципы ИИ были заложены американским информатиком Джоном Маккарти, придумавшим термин «искусственный интеллект».
Существует множество способов категорирования ИИ, более подробно можно прочесть в книге Ника Бострома "Искусственный интеллект"
Программирование ИИ фокусируется на трех когнитивных навыках: обучении, рассуждении и самокоррекции.
Процесс обучения. Эта часть программирования ИИ сосредоточена на сборе данных и создании правил того, как превратить данные в полезную информацию. Правила, называемые алгоритмами, предоставляют вычислительным устройствам пошаговые инструкции по выполнению конкретной задачи.
Процесс построения рассуждения. Этот аспект программирования ИИ фокусируется на выборе правильного алгоритма для достижения желаемого результата.
Процесс самокоррекции. Благодаря данному процессу ИИ в ходе своего развития проиводит постоянную тонкую настройку алгоритмов и обеспечивает максимальную точность результатов
Мы можем очень долго говорить про основу этой технологии, но одно могу заметить точно, что на данный момент эта область является одной из самых перспективных и дает большие надежды на свое последующее развитие.
В ЧЕМ ОТЛИЧИЕ ИИ ОТ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
Нейронные сети - это подмножество искусственного интеллекта, которые моделируют структуру человеческого мозга и используются для обработки сложных наборов данных.
Они состоят из множества связанных нейронов, которые обрабатывают информацию и передают ее друг другу. Каждый нейрон принимает входные данные, обрабатывает их и передает выходные данные следующему нейрону.
Если говорить простым языком, то нейросети осуществляют математику данной технологии, потому что как я думаю многие знают, что основой ИИ является именно математика, которая позволяет принимать правильные решения.
Хотя нейронные сети являются подмножеством искусственного интеллекта, они не являются одним и тем же. Искусственный интеллект - это широкий термин, который охватывает любую систему, способную выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта, в то время как нейронные сети - это конкретный тип искусственного интеллекта, который используется для обработки сложных наборов данных.
Нейронные сети используются для обработки данных в режиме реального времени, в то время как искусственный интеллект может быть использован для любой задачи, в которой требуется принятие решений, решение проблем или обработка данных. Нейронные сети также могут быть обучены на больших наборах данных, в то время как искусственный интеллект может быть реализован в виде правил или баз знаний.
Следует отметить что искусственный интеллект может строиться на нескольких нейросетях, выбирая из всего множества лишь правильно обученные.
ОПЫТ ПРИМЕНЕНИЯ ИИ В КРИПТОГРАФИИ
Безопасность и конфиденциальность данных: Искусственный интеллект может использоваться для повышения безопасности и конфиденциальности данных в блокчейн-системах. ИИ может помочь в обнаружении и предотвращении атак на блокчейн, а также в разработке новых методов шифрования и идентификации пользователей. Это способствует защите информации и повышению доверия к блокчейн-технологии.
Улучшение алгоритмов шифрования с помощью ИИ: Искусственный интеллект может использоваться для улучшения алгоритмов шифрования, делая их более устойчивыми к атакам и повышая их эффективность. ИИ может анализировать большие объемы данных и выявлять новые уязвимости или улучшать существующие методы шифрования. Также возможно создание искусственных нейронных сетей для разработки новых криптографических алгоритмов.
Искусственный интеллект и криптоанализ: Криптоанализ - это наука о расшифровке зашифрованных сообщений без знания ключа шифрования. Искусственный интеллект может использоваться для разработки новых методов криптоанализа, позволяющих взламывать сложные шифры более эффективно. Использование машинного обучения и глубокого обучения может значительно ускорить процесс криптоанализа и помочь в поиске уязвимостей в криптографических системах.
ИИ в области квантовой криптографии: Квантовая криптография является новым направлением в области криптографии, которое использует свойства квантовой механики для обеспечения безусловной безопасности передачи информации. Искусственный интеллект может быть применен для разработки и оптимизации алгоритмов и протоколов квантовой криптографии, а также для анализа и предотвращения возможных атак.
В октябре 2016-го года Мартин Абади и Дэвид Андерсен из Google опубликовали результаты своего исследования, в котором они изучали возможность применения нейросетей для защиты коммуникаций от атак со стороны других нейросетей. Было создано три нейросети - Алиса, которая пыталась создать метод шифрования, Боб, которая, должна была расшифровать трафик от Алисы, и Ева, которая выступала в роли врага и должна была дешифровать трафик, передаваемый между Алисой и Бобом. Самое интересное, что нейросеть Алиса ничего не знала о криптографических алгоритмах и способах их применения - она до всего "дошла" сама.
В заключении к своему исследованию инженеры Google предположили, что нейросети могут быть применены и в других областях криптографии - генерации псевдослучайных чисел, проверки целостности, стеганографии. В конце Абади и Андерсен даже предположили, что нейросети могут быть использованы для анализа зашифрованного трафика с целью анализа его содержимого. К слову сказать, к этому моменту у Cisco уже была разработана технология Encrypted Traffic Analytics, которая ровно это и делала, и позволяла обнаруживать вредоносный код в зашифрованном трафике.
Исходники описанных нейросетей можно найти на GitHub
В заключении хотелось бы сказать, что не стоит забывать о темной стороне ИИ и той опасности, которую он может представлять, именно поэтому нам с вами как никому стоит вникать в эти вопросы для последующего обеспечения безопасности информации.
Ещё больше познавательного контента в Telegram-канале — ИИ & cybersecurity
