Google AI能自行发展加密技术　防止第三方窥探

　　Google近年积极开发自有人工智能(AI)技术，最新研究报告称该公司打造的实验AI系统已具备可自行设计加密演算法的能力，借此能够达到保密目的，避免第三方窥探内容。

　　这项研究成果称为“用对抗神经密码技术学习安全通讯”，Google旗下Google Brain研究团队人员Martin Abadi及David Andersen在报告中，介绍神经网路如何自行发展简单加密技术以防止第三方窥探的技术，且过程中无需外部输入特定加密演算法即可进行。

　　这套实验Google Brain设计了“Bob”、“Alice”及“Eve”三个神经网路，由Alice及Bob之间彼此收发讯息，训练Alice将一串16位元由0与1组成的讯息传送给Bob，Bob则必须尝试对发送的讯息解密，但不让Eve获得这组讯息内容，要由Eve试图窥探并解码该讯息。Alice与Bob之间则拥有一个共享金钥，即所谓的对称加密。

　　研究人员只给定上述假设实验情况，未指定Alice与Bob之间要以何种方法传送讯息，所以上述所有AI都不知道如何进行加密也不清楚应使用何种加密技术，仅透过可衡量损失及错误程度的损失函数来判断自身表现，并不断演进出正确的方法。

　　Alice、Bob及Eve都是采用相同的混合与转换神经网路，初始化皆是独立进行，Google研究人员在单颗绘图芯片(GPU)系统中以TensorFlow反覆进行这项实验，由Alice不断发送讯息给Bob接收及解读，同时Eve也尝试进行解读。

　　起初Bob及Eve的错误率都很高，但随着测试次数增加，两者的错误率都逐渐下降，约进行到5,000~1万步(step)之间的测试次数后，Eve的错误率开始减少，Bob更是大幅下降，不过1万步后当Alice与Bob改变加密方法后，Eve的错误率又开始攀升。

　　到了1.5万步后Bob的错误率已降至几近0，Eve的错误率则仍有一定程度，由此显示Eve只是在进行随机猜测，Alice与Bob之间则已改善及发展出彼此能够秘密通讯、防止Eve偷窥的方式。

　　Google研究人员未详细分析Alice与Bob之间设计的是何种加密演算法，最后仅得出结论指出，神经网路确实能够进行通讯内容传输的自我防护，且只需与Alice说明保密的重要性高于一切即可，无需事先告知要以何种加密演算法进行保密。另一方面从Eve的实验结果看来，Google研究人员则认为神经网路成为密码分析专家的机率不高。未来Google还将针对其他加密演算法进行实验。