Журнал "Information Security/ Информационная безопасность" #1, 2019

Искусственный интеллект (ИИ) – это не что иное, как экспертная система, которая была известна с прошлого века. Такие системы делали уже в 1985–1986 гг. на ком- пьютерах того времени, и они успешно решали опре- деленные классы техниче- ских задач. На практике ни один среднестатистический поль- зователь, который не является компьютерным гением и специалистом по компьютерным системам, практически не может выполнить эти требования. Это связано с постоянным обновлением программного обеспечения, сменой при- кладного ПО, да и базового тоже. Обыкновенный же человек может пользоваться свободно квалифицирован- ной подписью только в том случае, если она установле- на на отдельный гаджет, который сам подписывает и ничего более того не дела- ет. Но тогда какое это имеет отношение к блокчейну? сменой прикладного ПО, да и базового тоже. Обыкновенный же человек может пользоваться свободно квалифицированной подписью только в том случае, если она установлена на отдельный гаджет, который сам подписывает и ничего более того не делает. Но тогда какое это имеет отношение к блок- чейну? Такие условия делают блок- чейн ненадежным. Становится очевидно, что одной криптогра- фии уже недостаточно для защиты информации. Но нам пытаются внушить, что мы будем применять блокчейн для хранения государственной тайны или хранения такой чув- ствительной и важной инфор- мации, как кадастровая. Массовая криптография прин- ципиально отличается от крип- тографии узкого применения, в которой можно соблюсти усло- вия применения криптосредств для обеспечения безопасности. То есть можно сохранить ключ и в линию связи не отправить открытый текст тогда и только тогда, если в вашей компью- терной системе выполнены определенные условия. А они довольно жесткие и сложные. В массовом сегменте, в котором больше 100 тыс. участников и который не обслуживается и не контролируется, это невозмож- но. В этом смысле квалифици- рованная подпись в массовом сегменте становится неквали- фицированной. Приведу пример проекта, связанного с кадастровой информацией. В нем шла речь о создании и применении тех- нологии блокчейн для хранения записей о недвижимости и пре- доставлении информации об этих записях через Интернет, при этом были бы скрыты пер- сональные данные владельца этой недвижимости. Таким образом человек мог узнать, числится за ним недвижимость или нет. К блокчейну проект имел весьма опосредованное отношение, потому что ряд ведомств фактически собира- лись просто подписывать информацию, которую предо- ставляла бы одна, выделенная организация. Задача состояла в том, чтобы сотрудники этой организации не могли бы само- стоятельно менять данные. Но фактически это была иллюзия безопасности, так как докумен- ты подписывались бы автома- тически и никто не собирался проверять информацию: нало- говая не проверяла бы плате- жи, а Сбербанк не проверял бы перечисление денег. Проект умер. Но при подписи ограни- ченным числом лиц легко сохранить надежность крипто- графической подписи, потому что средства контролируются и все соответствует требова- ниям регулятора для квалифи- цированной подписи. А что делать, когда у вас миллион подписантов и у каж- дого стоят разные версии про- грамм, и даже неизвестно, сер- тифицированных или нет? Глав- ное, что все работает. В таком случае говорить о том, что мас- совый пользователь будет вла- деть юридически значимым инструментом, электронной под- писью, – это дилетантизм. Это показатель того, что те, кто это проповедует, не понимают, в чем суть защиты информации. Они не понимают ограничений по применению тех или иных средств. А между тем такие ограничения всегда суще- ствуют. Нейронная сеть Я слышал много обыватель- ских определений этого тер- мина, и большинство из них совершенно абсурдны. Напри- мер, что это биотехнологии или биокибернетические тех- нологии. На самом деле ней- ронная сеть – это реализация принципа цифровой линейной фильтрации, линейный фильтр, или персептрон. Он был открыт в 50-х гг. ХХ столетия. Следом за ним был изобретен адап- тивный линейный фильтр, который сейчас подается как адаптивная нейронная сеть, состоящая из целой сети узлов. Затем из простого линейного фильтра сделали более слож- ный – многослойный фильтр (многослойная нейронная сеть). Это просто инструмент для решения задач того же искус- ственного интеллекта или како- го-либо другого вида техноло- гий, имеющего очень ограни- ченный спектр применения, весьма специфический. Он хорошо работает для фильтра- ции сигналов, его успешно при- меняют в медицине, например, при выделении сигнала сердца плода на кардиограмме матери. Для этого линейный фильтр и был изобретен. Когда человеку снимают кардиограмму, к нему прикрепляют множество датчи- ков. Это и есть адаптивный фильтр, или нейронная сеть. Линейные фильтры прекрасно работают в фазированных решетках, это называлось "антенные фазированные решетки". Так почему мы стали возлагать такие большие надежды на него именно сей- час? Почему ожидается воз- можность решения даже крип- тографических задач нейронны- ми сетями? Попробуйте решить систему линейных уравнений над конечным полем посред- ством нейронной сети. В 1985 г. для апробации принципа работы нейросети решалась такая зада- ча. Получилось хуже метода Гауса. То есть мифы, которые окру- жают линейные фильтры, можно назвать не иначе как дезинформацией, а это для информационной безопасности намного опаснее, чем непере- дача информации. Кроме того, непонятно, кто проверяет, насколько эти тех- нологии эффективны. Напри- мер, функция распознавания лиц. Если вы сделаете селфи и сравните его с паспортной • 31 КРИПТОГРАФИЯ www.itsec.ru

RkJQdWJsaXNoZXIy Mzk4NzYw