Передача секретов: между нами, компьютерами

Новая технология шифрования данных основана на искусственных нейронных сетях (ИНС), компьютерных системах, имитирующих человеческий мозг. Подобно тому, как нервные клетки человека образуют сложное скопление в виде структуры, называемой сетчатым образованием, или ретикулярной формацией, нейронные сети состоят из паутины электронных переключателей, компьютерной имитации таких нервных узлов.

Нейрон - структурная единица человеческого мозга - имеет на 5-6 порядков меньшую скорость срабатывания, чем полупроводниковый логический элемент. Как показали исследования, секрет высокой производительности мозга заключается в огромном количестве нейронов и массивных взаимосвязях между ними. Сеть нейронов, образующая человеческий мозг, представляет собой высокоэффективную комплексную систему обработки информации. Она способна организовать свои нейроны таким образом, чтобы реализовать восприятие образа, его распознание или управление движением, во много раз быстрее, чем эти задачи будут решены самыми современными компьютерами.

ИНС является упрощенной моделью мозга. Она строится на основе искусственных нейронов, которые обладают тем же основным свойством, что и живые: пластичностью. Использование структуры мозга и пластичности нейронов делает ИНС универсальной системой обработки информации. Когда ИНС работает над решением задачи, те ее узлы, которые дают полностью правильный ответ, получают более высокий приоритет, чем те, что ошибаются. Чем с большим количеством задач справилась сеть, тем совершеннее становится ее механизм нахождения правильного ответа.

Двое ученых - Вольфганг Кинзель (Wolfgang Kinzel) из Института теоретической физики в Вурцбурге, Германия, и Идо Кантер (Ido Kanter) из Minerva Center в городе Рамат-Ган, Израиль, - задались вопросом, что случится, если использовать две ИНС для взаимного обучения. Опыт проводился с помощью двух сетей на базе традиционного компьютерного оборудования. На каждом этапе обучения исследователи ставили перед каждым компьютером задачу распределения по категориям уникальных, случайно выбранных порций информации, таким образом, чтобы получить такой же ответ, как и у партнера. По завершении каждого этапа, сети сравнивали полученные друг другом результаты.

В поразительно короткое время сети настолько "спелись", что стали зеркальным отражением друг друга. Данные в одной сети стали передаваться по узлам в противоположном направлении, чем у партнера. Отсюда, одной из ИНС было несложно поменять значения весовых коэффициентов на противоположные, чтобы получить такой же окончательный ответ, как и у другой сети. Результаты оказывались одинаковыми, причем сети предварительно не обменивались полученными весовыми коэффициентами.

Исследователи пришли к выводу, что этот феномен можно использовать в криптографии. В настоящее время для безопасного обмена информацией между компьютерами используются коды - ключи, основанные на больших числах. Однако слабость такой системы и заключается в безопасной передаче ключа. Синхронизированные нейронные сети же могут использовать свои скрытые весовые множители в качестве ключей.

Представим себе двух друзей, беседующих в людном месте, где их могут подслушать. Если они будут использовать в разговоре некие двусмысленности, выражения, истинный смысл которых понятен лишь им двоим, то злоумышленникам будет сложно вникнуть в разговор. Точно так же синхронизированные сети придут к одному и тому же результату, используя одну и ту же ограниченную информацию.

Применить такую технологию можно там, где требуется быстрая и безопасная передача информации - в мобильных телефонах, видеоконференциях и передаче данных через интернет. Как полагает г-н Кинзель, живые существа используют тот же механизм для передачи информации на разные участки нервной системы.