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一組研究人員通過開發(fā)一種算法在安全通信方面取得了突破，該算法能夠有效地隱藏敏感信息，以至于不易發(fā)現(xiàn)任何東西被隱藏。由牛津大學(xué)領(lǐng)導(dǎo)的團(tuán)隊(duì)與卡內(nèi)基梅隆大學(xué)密切合作，設(shè)想這種方法可能很快被廣泛用于人類數(shù)字通信，包括社交媒體和私人信息。

該算法適用于一種稱為隱寫術(shù)的環(huán)境：將敏感信息隱藏在常規(guī)內(nèi)容中的做法。隱寫術(shù)與密碼學(xué)不同，因?yàn)槊舾行畔⑹且赃@樣一種方式隱藏起來的，這掩蓋了一些被隱藏的事實(shí)。一個(gè)例子是在人工智能生成的貓的圖像中隱藏一首莎士比亞的詩。

盡管已經(jīng)研究了超過25年，但現(xiàn)有的隱寫術(shù)方法通常安全性不完善的地方，這意味著使用這些方法的人有可能被發(fā)現(xiàn)。這是因?yàn)橐郧暗碾[寫術(shù)算法會(huì)巧妙地改變無害內(nèi)容的分布。

為了克服這個(gè)問題，研究小組使用了信息理論的最新突破，特別是最小熵耦合，它允許人們將兩個(gè)數(shù)據(jù)分布連接在一起，使它們的相互信息最大化，但各自的分布被保留下來。因此，在新的算法中，無害內(nèi)容的分布和編碼敏感信息的內(nèi)容分布之間沒有統(tǒng)計(jì)上的差異。

該算法使用幾種產(chǎn)生自動(dòng)生成內(nèi)容的模型進(jìn)行了測試，如GPT-2，一個(gè)開源的語言模型，以及WAVERNN，一個(gè)文本到語音轉(zhuǎn)換器。除了完全安全之外，新算法在各種應(yīng)用中顯示出比以前的隱寫術(shù)方法高40%的編碼效率，使更多的信息能夠被隱藏在一定數(shù)量的數(shù)據(jù)中。這可能使隱寫術(shù)成為一種有吸引力的方法，即使不需要完美的安全，因?yàn)樗鼘?shù)據(jù)壓縮和存儲(chǔ)有好處。

研究小組已經(jīng)為該算法申請了專利，但打算以免費(fèi)許可的方式將其發(fā)放給第三方用于非商業(yè)的負(fù)責(zé)任的使用。這包括學(xué)術(shù)和可信的第三方安全審計(jì)。研究人員已經(jīng)在arXiv上發(fā)表了這項(xiàng)工作的預(yù)印本論文，并在Github上開放了他們方法的低效實(shí)現(xiàn)。他們還將在5月舉行的首要人工智能會(huì)議——2023年國際學(xué)習(xí)表征會(huì)議上展示新算法。

在ChatGPT、Snapchat人工智能和TikTok等產(chǎn)品的推動(dòng)下，人工智能生成的內(nèi)容越來越多地被用于普通的人類交流。因此，隱寫術(shù)可能會(huì)變得更加普遍，因?yàn)閮H僅是人工智能生成的內(nèi)容的存在將不再引起懷疑。

共同第一作者Christian Schroeder de Witt博士（牛津大學(xué)工程科學(xué)系）說：“我們的方法可以應(yīng)用于任何自動(dòng)生成內(nèi)容的軟件，例如概率視頻過濾器，或備忘錄生成器。這可能是非常有價(jià)值的。然而，用戶仍然需要采取預(yù)防措施，因?yàn)槿魏渭用芗夹g(shù)都可能會(huì)受到側(cè)面渠道的攻擊，如檢測到用戶手機(jī)上的隱寫應(yīng)用。”

共同第一作者Samuel Sokota（卡耐基梅隆大學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)系）說：“這項(xiàng)工作的主要貢獻(xiàn)是展示了一個(gè)叫作最小熵耦合的問題和完全安全的隱寫術(shù)之間的深刻聯(lián)系。通過利用這種聯(lián)系，我們引入了一個(gè)新的隱寫算法系列，它具有完美的安全保證。”

特約作者Jakob Foerster教授（牛津大學(xué)工程科學(xué)系）說：“這篇論文是研究機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)的一個(gè)很好的例子，它為關(guān)鍵應(yīng)用領(lǐng)域帶來了突破性的發(fā)現(xiàn)。”

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