Нейросети в истории криптографии: взлом шифров, которые до сих пор не расшифрованы

Нейросети в истории криптографии: взлом шифров, которые до сил пор не расшифрованы

Взаимодействие нейронных сетей и криптографии представляет собой область интенсивных исследований, где мощные алгоритмы машинного обучения применяются к самым сложным головоломкам в истории. Нейросети, особенно глубокие, обладают уникальной способностью находить сложные, нелинейные закономерности в данных, что потенциально может быть использовано для атак на шифры, считающиеся невзламываемыми классическими методами. Эта статья детально рассматривает применение ИИ к историческим нерасшифрованным криптограммам, анализирует успехи, ограничения и фундаментальные принципы, лежащие в основе этих попыток.

Фундаментальные принципы применения нейросетей к криптоанализу

Классический криптоанализ опирается на строгие математические модели, статистику и лингвистику. Нейросети предлагают иной, эмпирический подход. Они не «понимают» шифр в человеческом смысле, а обучаются на большом объеме данных выявлять корреляции между входом (зашифрованным текстом) и выходом (открытым текстом или ключом). Основные архитектуры, используемые в таких задачах, включают:

• Сверточные нейронные сети (CNN): Эффективны для работы с последовательностями символов, рассматривая их как одномерные «изображения», и способны улавливать локальные паттерны и n-граммы.
• Рекуррентные нейронные сети (RNN), особенно LSTM и GRU: Спроектированы для обработки последовательностей с долгосрочными зависимостями, что критически важно для анализа текста, где значение символа зависит от контекста.
• Трансформеры и модели типа BERT/GPT: Современные архитектуры, превосходно справляющиеся с контекстуализацией и генерацией текста. Могут быть дообучены на криптографических данных для предсказания следующих символов или восстановления отображений.
• Генеративно-состязательные сети (GAN): Могут использоваться в сценариях, где необходимо сгенерировать правдоподобный открытый текст из зашифрованного, где генератор создает кандидата на расшифровку, а дискриминатор оценивает его лингвистическую правдоподобность.

Обучение таких сетей для взлома исторических шифров сталкивается с ключевой проблемой: отсутствием пар «шифртекст-открытый текст» для обучения с учителем. Поэтому исследователи используют следующие стратегии:

• Симуляция: Сеть обучается на большом объеме текстов, зашифрованных с помощью целевого алгоритма (если он известен) или его предполагаемой модели. Сеть учится инвертировать это преобразование.
• Бесподобное обучение: Сеть анализирует только сам шифртекст, пытаясь найти внутренние статистические закономерности, характерные для естественного языка (распределение частот букв, биграмм, триграмм).
• Обучение с подкреплением: Агент (нейросеть) совершает действия (подстановки, перестановки символов) и получает награду за увеличение «понятности» текста согласно языковой модели.

Применение к конкретным нерасшифрованным шифрам

Рассмотрим, как эти методы применялись к самым известным криптографическим загадкам.

Манускрипт Войнича

Рукопись XV века, написанная на неизвестном алфавите, демонстрирующая сложную структуру текста и странные иллюстрации. Гипотезы варьируются от шифрованного естественного языка до искусственного или бессмысленного текста.

• Подходы с ИИ: Исследователи использовали статистический анализ и нейросетевые языковые модели для проверки гипотез. Например, применялись методы кластеризации для выявления «слов» и «синтаксиса». В 2018 году группа, используя методы машинного обучения для анализа сходства между словами, выдвинула гипотезу о том, что текст может быть написан на одном из древних диалектов иврита в зашифрованном виде. Однако эта гипотеза не получила всеобщего признания.
• Результаты: Нейросети подтвердили, что статистические свойства текста Войнича (распределение длины слов, энтропия, закон Ципфа) частично соответствуют свойствам естественных языков, но также имеют аномалии. Прямого взлома или убедительной расшифровки с помощью ИИ достигнуто не было. Основная проблема — отсутствие надежного «якоря» (известного открытого текста или языка) для обучения.

Шифр Бейла

Три зашифрованных текста, якобы указывающих на местонахождение клада в Вирджинии. Расшифрован только второй текст с помощью ключа — Декларации независимости США (простой шифр книжного типа). Первый и третий тексты остаются нерешенными.

• Подходы с ИИ: Основная гипотеза — это также шифр книжного типа, но с другим ключевым документом. Нейросети, особенно RNN и трансформеры, могут быть использованы для:
  • Поиска исходного документа: Сеть может обучаться на корпусе текстов XIX века, пытаясь найти такой документ, числовые паттерны которого соответствуют шифртексту Бейла.
  • Прямого криптоанализа: При предположении о шифре замены или гомофонной замене, сеть может обучаться восстанавливать отображение чисел в буквы, максимизируя правдоподобие получаемого английского текста.
• Результаты: Публичных данных о успешном применении глубокого обучения к шифру Бейла нет. Проблема заключается в огромном пространстве поиска ключевых документов и в том, что сам шифр может быть мистификацией.

Шифр «Зодиак-340»

Послание серийного убийцы Зодиака, состоящее из 340 символов, отправленное в 1969 году. Шифр «Зодиак-408» был взломан вручную, но «Зодиак-340» сопротивляется усилиям криптографов более 50 лет.

• Подходы с ИИ: Это наиболее активное поле для любителей и профессионалов, применяющих ИИ. Используются:
  • Генетические алгоритмы в сочетании с нейросетевыми языковыми моделями для оценки «качества» расшифровки.
  • Сверточные сети для поиска паттернов замены и транспозиции в сетке символов.
  • Ансамбли моделей, которые оценивают тысячи случайных расшифровок, отбирая наиболее лингвистически правдоподобные.
• Результаты: В 2020-2021 годах команда из Бельгии и США заявила о возможном решении с помощью метода оптимизации «расплавленной отжигом» и языковой модели. Они представили фрагмент текста на английском, но он был грамматически небезупречен и не содержал однозначной информации. Результат не был окончательно принят сообществом, но показал потенциал комбинации стохастической оптимизации и ИИ для оценки кандидатов.

Линейное письмо А

Древняя письменность Крита (ок. 1800-1450 гг. до н.э.), которая, как предполагается, кодирует неизвестный язык (минойский). Расшифрована родственная ей письменность — Линейное письмо Б (которое кодирует ранний греческий), но Линейное А — нет.

• Подходы с ИИ: Здесь задача — не криптоанализ в чистом виде, а дешифровка неизвестной письменности. Нейросети применяются для:
  • Сравнительного анализа: Поиска статистических аналогий между знаками Линейного А и Линейного Б или другими письменностями.
  • Классификации знаков: Автоматического выделения и кластеризации графем на табличках.
  • Моделирования языка: Попыток построить языковую модель для гипотетического минойского языка и проверить, насколько знаковая последовательность ей соответствует.
• Результаты: ИИ-инструменты помогают систематизировать данные и проверять гипотезы, но прорыва в дешифровке не произошло из-за малого объема текста (около 1400 надписей) и полной неизвестности языка.

Сравнительный анализ методов и результатов

Шифр / Письменность	Предполагаемый тип	Основные подходы с ИИ	Ключевые проблемы для ИИ	Статус (на основе публичных данных)
Манускрипт Войнича	Неизвестный алфавит, шифр, искусственный язык	Статистический анализ, кластеризация, языковые модели	Неизвестный язык-цель, отсутствие параллельного корпуса	Гипотезы сгенерированы, подтверждения нет
Шифр Бейла (1 и 3)	Вероятно, книжный шифр	Поиск ключевого документа, оптимизация отображения	Огромный корпус возможных ключей, возможная мистификация	Нет значительного прогресса
Шифр Зодиак-340	Сложная гомофонная замена, возможно с транспозицией	Генетические алгоритмы + языковые модели, стохастическая оптимизация	Короткий текст, сложное составное шифрование	Частичные, неподтвержденные заявления о решении
Линейное письмо А	Недешифрованная письменность (не шифр)	Сравнительный анализ, кластеризация знаков	Мало данных, неизвестный язык	Инструментальная помощь, дешифровки нет

Фундаментальные ограничения нейросетей в криптоанализе

Несмотря на потенциал, нейросети сталкиваются с принципиальными барьерами при атаке на сложные исторические шифры:

• Проблема «черного ящика»: Даже если сеть выдаст правдоподобный текст, понять, каким именно криптографическим преобразованиям он соответствует, может быть невозможно. Это снижает криптографическую ценность результата.
• Недостаток данных Исторические шифры часто представлены одним коротким текстом (несколько сотен символов). Глубокие нейросети требуют для обучения десятки тысяч, если не миллионы, примеров. Это приводит к переобучению на шум или артефакты конкретного текста.
• Отсутствие ground truth Невозможность проверить результат на валидационной выборке, так как правильный ответ неизвестен. Оценка строится лишь на косвенных признаках (правдоподобие языка).
• Слепой поиск в огромном пространстве Для шифров с большим ключевым пространством (как у Бейла) даже ИИ не может компенсировать комбинаторный взрыв без серьезных эвристик или предположений.
• Современные vs. исторические шифры Нейросети показали впечатляющие результаты в атаках на некоторые современные легкие шифры в контролируемых условиях, но исторические шифры часто основаны на лингвистических особенностях и ручных методах, которые сложнее формализовать.

Будущие направления и перспективы

Развитие технологий ИИ продолжает открывать новые возможности:

• Мультимодальное обучение: Для манускрипта Войнича одновременный анализ текста и иллюстраций с помощью CNN и трансформеров может дать новые ключи.
• Обучение с подкреплением повышенной сложности: Агенты, которые могут комбинировать элементарные криптографические примитивы (подстановка, перестановка, сложение по модулю) в сложные схемы, обратные целевой.
• Симбиоз ИИ и человеческой экспертизы: ИИ используется для генерации и быстрой проверки гипотез, которые затем анализирует криптограф-человек. Это наиболее плодотворный путь.
• Квантовые нейросети: В отдаленной перспективе могут работать с гигантскими пространствами состояний, потенциально эффективнее подбирая ключи.

Заключение

Нейронные сети стали мощным инструментом в арсенале криптоаналитика, исследующего исторические тайны. Они продвинули анализ таких шифров, как «Зодиак-340» и манускрипт Войнича, предоставив новые методы оценки гипотез и систематизации данных. Однако они не являются «волшебной палочкой». Их эффективность ограничена объемом данных, сложностью задач и фундаментальными принципами криптографии. На сегодняшний день ни одна из великих нерасшифрованных криптограмм не была окончательно взломана исключительно силой ИИ. Успех, скорее всего, придет от гибридного подхода, где интуиция, исторический контекст и экспертные знания человека направляют и интерпретируют вычислительную мощь искусственного интеллекта. Гонка между созданием шифров и их взломом продолжается, и нейросети стали новым, но не всесильным, участником этой многовековой борьбы.

Ответы на часто задаваемые вопросы (FAQ)

Может ли нейросеть, подобная ChatGPT, взломать эти шифры?

Нет, в ее текущем виде не может. Модели типа ChatGPT являются языковыми моделями, оптимизированными для генерации и понимания естественного языка. Они не содержат встроенных специализированных алгоритмов криптоанализа. Для взлома шифра необходима специально обученная архитектура, нацеленная на инвертирование конкретного криптографического преобразования, а не на ведение диалога.

Почему нейросети не могут взломать простой шифр подстановки?

На самом деле, современные нейросети при наличии достаточного объема зашифрованного текста (несколько тысяч символов) успешно справляются с шифром простой замены. Проблема с историческими шифрами часто в том, что они: а) не являются простой заменой; б) текст слишком короткий; в) использована гомофонная замена (одна буква открытого текста может шифроваться несколькими символами), что резко усложняет задачу.

Что такое «языковая модель» и как она помогает во взломе?

Языковая модель — это алгоритм (часто нейросеть), который оценивает вероятность последовательности слов или символов в данном языке. Она «знает», что сочетание «СТОЛ» после «НА» более вероятно, чем «РЫБА». При криптоанализе, перебирая различные варианты расшифровки, можно оценивать их с помощью языковой модели и выбирать наиболее вероятный с лингвистической точки зрения вариант. Это заменяет классический частотный анализ.

Можно ли использовать ИИ для создания невзламываемых шифров?

Да, это активно исследуемая область, известная как «криптография с помощью машинного обучения». Нейросети, в частности GAN, могут использоваться для генерации новых алгоритмов шифрования. Однако доказательство их стойкости — отдельная сложнейшая задача. Современная криптография опирается на математически доказанные сложности задач (факторизация, дискретный логарифм), а не на эмпирическую стойкость, которую обеспечивает ИИ. Поэтому ИИ-шифры пока рассматриваются для специфических, а не универсальных применений.

Какой самый большой успех нейросетей в историческом криптоанализе?

Публично признанных «взломов» нет. Наибольший относительный прогресс наблюдается в работе с шифром «Зодиак-340», где комбинация стохастических методов и языковых моделей позволила получить фрагмент текста, который часть исследователей сочла правдоподобным. Однако это нельзя считать окончательным решением. Успехи носят скорее инструментальный характер: ускорение перебора, визуализация паттернов, систематизация гипотез.