Графен позволяет повысить защиту аппаратных криптоключей от ИИ-взлома

Графен позволяет повысить защиту аппаратных криптоключей от ИИ-взлома

Графен позволяет повысить защиту аппаратных криптоключей от ИИ-взлома

Устройство криптозащиты данных, созданное на основе графена в Пенсильванском университете, показало высокую стойкость к атакам с использованием ИИ-технологий. Такой аппаратный ключ безопасности почти невозможно воспроизвести, а в случае компрометации злоумышленник не сможет использовать его повторно: графеновая система позволяет с легкостью обеспечить замену.

В отличие от кремниевых аналогов новая физическая структура, реализующая PUF (physically unclonable function, физически неклонируемую функцию), использует не только элементы случайности, обусловленные свойствами материала, но также почти незаметные вариации, привносимые в ходе производственных процессов.

Технологии создания графеновых микроструктур пока не стандартизированы, и это может оказаться губительным для итоговых устройств — из-за разницы в электропроводности элементов микросхемы. Однако для PUF такие идентификаторы, не поддающиеся копированию, — большое преимущество, и университетские исследователи сумели это доказать.

Они создали около 2 тыс. одинаковых транзисторов на графеновых пленках для реализации PUF-схемы и использовали ее характеристики для разработки модели, позволившей протестировать 64 млн вариантов PUF. Проверка криптостойкости проводилась с использованием алгоритмов машинного обучения; как оказалось, ИИ-технологии в этом случае не в состоянии гарантировать автору атаки положительный результат.

Более того, даже если злоумышленнику удастся столь продвинутым способом получить закрытый ключ шифрования, графеновая PUF-система сможет перестроиться и сгенерировать новый. Примечательно, что ни дополнительной аппаратуры, ни замены компонентов при этом не потребуется.

По словам исследователей, все эти привлекательные возможности, а также большой диапазон рабочих температур открывают графеновым PUF широкие горизонты. Такие системы потенциально можно использовать для защиты электроники на гибких печатных платах и органических пленках, бытовых приборов и многих других устройств.

ИИ сказал — ты согласился: учёные описали феномен когнитивной капитуляции

Исследователи из Университета Пенсильвании предложили новое объяснение тому, как люди взаимодействуют с ИИ. По их мнению, всё чаще пользователи не просто пользуются нейросетями, а буквально «сдаются» им. Этот феномен специалисты назвали «когнитивной капитуляцией» (cognitive surrender).

Если раньше люди использовали технологии вроде калькуляторов или GPS для отдельных задач — «разгружали» мозг, но сохраняли контроль, — то с ИИ ситуация меняется.

Всё чаще пользователи просто принимают ответы модели за истину, не проверяя и не анализируя их. Причём, как отмечают исследователи, это особенно заметно, если ответ звучит уверенно, гладко и без лишних сложностей. В таком случае у человека просто не включается внутренний «режим сомнения».

Чтобы проверить это, учёные провели серию экспериментов с участием более 1300 человек. Им предложили задачи на когнитивное мышление с подвохом, который требует не интуиции, а вдумчивого анализа.

Часть участников могла пользоваться ИИ-помощником, но с нюансом: модель специально давала неправильные ответы примерно в половине случаев. Результат оказался показательным.

 

Когда ИИ отвечал правильно, пользователи соглашались с ним в 93% случаев. Но даже когда он ошибался, люди всё равно принимали его ответ в 80% случаев. То есть большинство просто не перепроверяло результат, даже если он был неверным.

В среднем участники соглашались с ошибочным ИИ в 73% случаев и оспаривали его лишь в 19,7% случаев.

Более того, у тех, кто пользовался ИИ, уровень уверенности в своих ответах оказался выше — даже несмотря на то, что половина этих ответов была неправильной.

 

Интересно, что поведение менялось в зависимости от условий. Например, если участникам давали небольшие денежные стимулы за правильные ответы и мгновенную обратную связь, они чаще перепроверяли ИИ и исправляли ошибки. А вот дефицит времени, наоборот, усиливал зависимость от модели: под давлением дедлайна люди ещё охотнее доверяли ИИ.

Не все оказались одинаково уязвимы. Люди с более высоким уровнем так называемого флюидного интеллекта (fluid IQ) реже полагались на ИИ и чаще замечали его ошибки. А вот те, кто изначально воспринимал ИИ как авторитетный источник, чаще попадались на неверные ответы.

При этом сами исследователи подчёркивают: «когнитивная капитуляция» — не обязательно зло сама по себе. Если ИИ действительно работает лучше человека, логично ему доверять, особенно в задачах вроде анализа данных или оценки рисков.

Но есть важный нюанс: качество мышления в таком случае напрямую зависит от качества самой модели.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru