Как ИИ мог взломать код «Энигмы» и помочь положить конец Второй мировой войне всего за 13 минут

Автор науки Саймон Сингх стоит рядом с машиной «Энигма» и рассказывает о 15 354 393 600 вариантах паролей, которые допускает немецкий шифровальный блок с его спагетти из проводов, псевдослучайными роторами и реконфигурируемой коммутационной панелью. Он говорит о сверхсекретной работе в Блетчли-парке по взлому кода – фундаменте, заложенном польскими математиками; бомба Алана Тьюринга; годы безуспешных усилий в ожидании прорыва.

Позади него на экране видно, что искусственный интеллект взломал его за 13 минут.

Этот трюк проделывает фирма по анализу данных. В ходе живой демонстрации компания демонстрирует свой набор инструментов машинного обучения, конкурируя с лучшими шифрами 1930-х годов. Загадочный узор воссоздал бомбу для взлома кода для машины «Энигма», используя Python, предназначенную для проверки всех возможных комбинаций четырехроторной машины военно-морского флота. Использование облачных вычислений, предоставленных ЦифровойОкеанСистема способна использовать 2000 виртуальных серверов для обработки 41 миллиона комбинаций в секунду.

Однако эта грубая сила – это только половина подхода. Выход бомбы; возможные комбинации букв передаются в нейронную сеть искусственного интеллекта, обученную на наборе данных из сказок братьев Гримм. Это позволяет ему идентифицировать слова, которые он считает немецкими, поэтому он может автоматически просматривать возможные комбинации, пока не найдет что-то понятное. Вместо сужения входных данных он сужает огромное количество выходных данных до одной разумной линии.

В данном случае эта комбинация такова: «Немецкий — красивый язык (Немецкий — красивый язык)».

«Главное, что из этих слов не составлен словарь»

«Важно то, что он не составил словарь из этих слов», — объясняет Майк Гиббонс, соучредитель Enigma Pattern. «Что он сделал, так это узнал, что немецкие слова часто, скажем, такие длинные или часто состоят из двух или трех слогов, или что, когда встречается буква «S», за ней часто следует буква «Т». Таким образом, он выстраивает такие правила, а не пытается сопоставить слова».

Представленная техника призвана дать представление о типе масштаба, который Enigma Pattern может предложить компаниям, начиная от финансовых фирм и заканчивая медицинскими компаниями. Предоставьте нам свои данные, вся установка может похвастаться, и мы предоставим вам информацию. Хотя немногие люди, вероятно, будут использовать нейронные сети для взлома шифрования времен Второй мировой войны, демонстрация во многом показывает, как сочетание искусственного интеллекта и чистой вычислительной мощности создало совершенно другую парадигму секретности данных.

«Это несправедливый бой», — признает Гиббонс. «Ребята, которые изначально собрали машину «Энигма», знали, какие у нее есть возможности взломать код, поэтому они придумали эту конструкцию. Если вы разрабатываете код сегодня, вы знаете, что есть такие люди, как мы, с теми же возможностями, что и мы, и, возможно, правительства с еще большими возможностями. Итак, вы проектируете на основе этого».

(Вверху: Саймон Сингх с оригинальной машиной «Энигма»)

Несмотря на то, что Enigma Pattern быстро справилась с зашифрованной немецкой фразой, у нее есть серьезные ограничения. Например, обучающий набор Гримма мог бы помочь ему распознать ритм и структуру немецких слов, но та же самая система была бы совершенно бесполезна с английскими словами, да и с любым другим языком, если уж на то пошло. Есть также более общие проблемы, с которыми приходится бороться методам машинного обучения: проблема черного ящика.

Это проблема незнания того, почему продвинутые алгоритмы делают то, что делают. Вы можете видеть входные данные и результаты, но процесс машинного обучения непрозрачен. Это серьезная проблема, если учесть, что инструменты, используемые для взлома докомпьютерной машины «Энигма», могут использоваться крупными социальными инфраструктурами, от здравоохранения до правовой системы.

«В конечном итоге вы говорите машине: она слишком сложна для меня, вы о ней позаботитесь».

«Причина, по которой мы передаем этот анализ машине, заключается в том, что он выходит за рамки обычных человеческих возможностей», — говорит Гиббонс. «В конечном итоге вы говорите машине: она слишком сложна для меня, вы о ней позаботитесь. Таким образом, это дает вам некоторые результаты. Затем вы говорите ему: «Теперь объясни мне, насколько я могу понять, как ты к этому пришел». Вы задаете большой вопрос.

«Но здесь необходимы требования к аудиту», — признает он. «Например, в США искусственный интеллект используется для оценки заявлений об условно-досрочном освобождении, и фундаментальным механизмом правовой системы является право на апелляцию. Очевидно, что в таких обстоятельствах с этим нужно обращаться таким образом, чтобы его можно было объяснить. Поэтому должен быть механизм объяснения, который возвращается в другом направлении».

Вернувшись в комнату, настоящая коробка «Энигмы» по сравнению с ней кажется вполне понятной. После демонстрации я спросил Саймона Сингха, есть ли что-то фундаментальное в наличии механической и электрической машины по сравнению с неосязаемыми алгоритмами искусственного интеллекта Enigma Pattern.

«Мы носим это в школах, и вы можете показать это детям, и они поймут каждый аспект», — говорит он мне. «Если бы я показал вам схемы, вы бы поняли, как работает проводка, и услышали бы лязг. С цифровым шифрованием вы также можете это сделать. Ничего неуклюжего, ничего механического, но я могу сказать: вот ваше сообщение в ASCII, вот вам алгоритмы, которые его зашифруют.

Он делает паузу. «Но есть что-то приятное в том, чтобы иметь механическую и электрическую вещь; нечто, что вы можете физически видеть перед собой», — добавляет он, вращая ротор.