【51CTO.com快譯】Google Brain創造出兩套人工智能方案，能夠自行開發加密算法以保護消息免受第三套AI的窺探——第三套AI也會不斷演進以努力破解AI生成的加密機制。研究結果非常成功：前二者已經順利學會了如何以安全方式彼此進行通信。

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該加密系統的設置方式。P=輸入普通文本，K=共享密鑰，C=加密文本，而PEve與PBob則為計算后的明文輸出結果。

Google Brain團隊（位于山景城，與倫敦的Deep Mind團隊不同）首先構建起三套相當普通的神經網絡，分別命名為Alice、Bob與Eve。

每套神經網絡都擁有非常具體的目標：Alice負責向Bob發送安全消息; Bob必須嘗試對消息進行解密; Eve則必須嘗試攔截該消息并進行解密。Alice與Bob在與Eve的對抗中擁有一大優勢：雙方起始時擁有一條共享密鑰（對稱加密）。

重要的是，AI并不了解要如何對信息進行加密或者應當使用什么加密技術：它們僅僅得到一項失敗函數（即失敗條件），所有工作都要以為基礎展開。

在Eve方面，失敗函數非常簡單：測定Alice原始輸入文本得出猜測結果之間正確與錯誤bit的差別。對于Alice與Bob，失敗函數則更加復雜：如果Bob的猜測（針對bit測量結果）距離原始輸入文本太遠，則被稱為失敗; 對于Alice，如果Eve的猜測結果較隨機猜測更準確，則視為失敗。如此一來，這套對抗性創造網絡（簡稱GAN）即構建完畢。

Alice、Bob與Eve皆共享同樣的“混合與轉換”神經網絡架構，但各自獨立進行初始化，且除Alice與Bob間共享密鑰外再無其它聯系。對于Alice，密鑰與文本被輸入至該神經網絡的首層; 對于Bob，密鑰與密文作為輸入結果; 而對于Eve，則僅能獲得密文。首層完全連接，因此文本與密鑰能夠進行融合。后則為多個卷積層，它們用于學習以對由***層交付的bit進行函數應用。并且并不知曉該函數具體是什么，而必須通過學習逐步了解。對于Alice，最終層將交付一些密文，而Bob與Eve則輸出認為正確的明文。

Bob與Eve在訓練過程中不斷重建誤差。可以看到Eve一直在不斷改進，但Alice與Bob也在進行加密方法變更并不斷挫敗Eve的“陰謀”。

結果是……比較復雜。一部分運行結果徹底失敗，Bob根本無法重構Alice給出的消息。但在大多數情況下，Alice與Bob確實能夠構建起一套演進系統，雙方間的通信理解保持著極低的誤差率。

在部分測試中，Eve確實給出了優于隨機猜測的結果解讀，但Alice與Bob隨后往往會改進自己的加密技術直到Eve再次陷入失敗（詳見圖表）。

研究人員無法對Alice與Bob設計的加密方法進行詳盡分析，但通過特定訓練來看，他們發現Alice與Bob同時依賴于密鑰與明文內容。“不過絕不是簡單的XOR。具體來講，輸出的值通常為非0與1的浮點值，”他們解釋稱。

作為總結，研究員Martin Abadi與David G. Andersen表示，這些神經網絡確實能夠學習如何通過僅告知Alice加密內容本身保護通信內容——而更重要的是，這種保密效果無需指定特定加密算法集合即可實現。

當然，除了數據對稱加密之外還有大量其它技術可供使用，而研究人員們指出未來的工作將著眼于隱寫（即將數據隱藏在其它媒體之內）及非對稱（公鑰）加密。

至于Eve是否會成為一種強大的安全挑戰方案，研究人員表示：“雖然看起來神經網絡在密碼分析領域似乎不太可能起到重要作用，但在元數據與流量分析方面則擁有巨大的發展潛力。”

原文標題：Google AI invents its own cryptographic algorithm; no one knows how it works

原文作者：SEBASTIAN ANTHONY

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