谷歌利用人工智能开发出人工智能难以破解的加密技术

《信息安全杂志》(Infosecurity Magazine)发表文章称，谷歌利用人工智能技术成功开发出了人工智能难以破解的加密技术。

谷歌大脑团队创造了两个人工智能，它们能够进化自己的加密算法，保护信息免受第三个人工智能的攻击，而后者试图进化其算法来破解由人工智能生成的加密算法。该研究取得了成功：前两个人工智能从零开始学会了如何安全地进行沟通。

谷歌大脑团队开始使用了三个相当普通的神经网络，名字分别是爱丽丝（Alice）、鲍勃（Bob）和夏娃(Eve)。每个神经网络都有非常具体的目标：爱丽丝负责向鲍勃发送安全消息；鲍勃要尝试解密该消息；而夏娃要窃听消息并尝试破解它。爱丽丝和鲍勃比夏娃有一个优势：它们开始时拥有共享的密钥（即这是对称加密）。

重要的是，上述人工智能没有被告知如何进行加密，或使用什么加密技术：只给了它们一个损失函数（失败条件），它们就开始进行工作。夏娃的损失函数非常简单：通过正确及错误的比特来测量爱丽丝的原始输入明文与夏娃的猜测结果的差距。爱丽丝和鲍勃的损失函数稍微复杂些：如果鲍勃的猜测（仍然是以比特测量）与原始输入明文差距太远，结果为失败；对于爱丽丝，如果夏娃的猜测比随机猜测好，就得到一个失败结果。由此就创建了生成式对抗网络(adversarial generative network，GAN)。

爱丽丝、鲍勃和夏娃共享相同的“混合与变换”神经网络架构，但是它们的初始化过程相互独立，除了爱丽丝和鲍勃的共享密钥之外没有其他联系。对于爱丽丝，密钥和明文被输入到神经网络的第一层；鲍勃的输入是密钥和密文；而夏娃的输入只有密文。第一层是完全连通的，所以文本可以与密钥混合。在第一层之后，存在多个卷积层，它们会学习用函数处理前一层神经网络传递过来的信息。它们不知道那个函数是什么；只是随着程序的执行而进行学习。爱丽丝的最后一层会输出一些密文；鲍勃和夏娃输出它们希望得到的明文。

结果令人喜忧参半。有时候的运行结果是彻底的失败，鲍勃完全不能获得爱丽丝的消息。大多数时候，爱丽丝和鲍勃确实成功进化出了一个系统，在其中它们能以很少的错误进行通信。在一些测试中，夏娃表现出了进步，比随机猜测好，但是随后爱丽丝和鲍勃通常会进行应对，改进它们的密码技术，直到夏娃没有任何机会成功。

研究人员没有对爱丽丝和鲍勃设计的加密方法进行详尽分析，但是在某次训练中，他们观察到其加密方法依赖密钥和明文：“但是，这不是简单的异或操作。尤其输出值通常是除0和1之外的浮点值。”

总之，研究人员表示，神经网络确实可以学习如何保护它们的通信，只需要告诉爱丽丝她的秘密无比重要。而更重要的是，不需要预先规定使用哪些密码算法就可以获得保密能力。

然而，对密码学来说，其意义不仅仅在于对数据的对称加密，研究人员指出，未来的工作可能会考虑数据隐藏（在其他媒体内隐藏数据）和非对称（公钥）加密。关于夏娃是否会成为一个称职的对手，研究人员说：“虽然神经网络似乎不太可能在密码分析方面变得很强大，但它们在元数据和流量分析方面可能相当有效。”