Общий обзор новейшего алгоритма стеганографии, позволяющего бесследно скрывать информацию внутри некоего контента. В статье мы разберём, на чём он основывается, для решения каких задач предназначен, какие уязвимости имеет и под какой лицензией будет распространяться.
В современную цифровую эпоху потребность в безопасной коммуникации стала как никогда актуальной. Независимо от того, говорим ли мы про обмен личными или рабочими сообщениями, угроза кибератак и взлома данных вызывает постоянное беспокойство. Криптография, представляющая собой технику шифрования информации с целью её защиты от несанкционированного доступа, уже давно служит в качестве способа обеспечения безопасного обмена сообщениями. Однако этот метод всё же остаётся уязвимым для атак и обнаружения, оставляя чувствительную информацию под угрозой.
Здесь на помощь приходит стеганография. Стеганография – это техника сокрытия чувствительной информации внутри безобидного контента, например изображения или аудиофайла. В отличие от криптографии, при использовании этого метода мы скрываем сам факт того, что нечто было спрятано, в связи с чем его можно считать более дискретным и эффективным способом передачи информации. Однако до последнего времени техники стеганографии были несовершенны, и риск раскрытия данных пользователей всё же сохранялся.
Именно поэтому недавний прорыв команды исследователей из Университета Оксфорда и Университета Карнеги-Меллона является очень значительным. Они разработали алгоритм для максимально защищённой реализации стеганографии, скрывающий чувствительную информацию настолько эффективно, что обнаружить факт её сокрытия становится невозможно. Эта разработка вполне может революционизировать сферу безопасной коммуникации, позволив уязвимым группам людей, таким как диссиденты, журналисты-расследователи и гуманитарные работники вести более свободное общение и защищать свою информацию.
▍ Принципы работы алгоритма и его значимость
В основе этого новейшего алгоритма лежит использование последних достижений в теории информации. В частности, его создатели задействовали технику под названием «сопряжение с минимальной энтропией» (Minimum Entropy Coupling), позволяющую объединять два распределения данных таким способом, который максимизирует общую для них информацию с сохранением обоих этих отдельных распределений.
Это означает, что новый алгоритм способен зашифровывать чувствительную информацию в безобидный контент, не меняя распределение этого контента. Иными словами, между распределением безобидного контента и распределением контента, шифрующего чувствительную информацию, нет никакой статистической разницы. Это делает алгоритм гораздо более безопасным в сравнении с прежними методами стеганографии, которые слегка изменяют распределение безобидного контента, в результате чего становится возможным обнаружить факт сокрытия в нём данных.
Для тестирования алгоритма команда исследователей использовала несколько видов моделей, автоматически генерирующих контент, а именно опенсорсную языковую модель GPT-2 и преобразователь текста в речь WAVE-RNN. По результатам тестирования новый алгоритм среди различных контекстов применения продемонстрировал прирост эффективности шифрования на 40% по сравнению с ранее известными методами стеганографии, позволив скрывать больше информации в заданном объёме данных. Такая способность обеспечивать сжатие и более компактное хранение данных и делает стеганографию привлекательным методом, даже когда не стоит цель достичь максимального уровня безопасности.
Значимость этого достижения переоценить невозможно. Оно способно изменить способы обмена информацией в сети, позволив уязвимым группам людей вести более свободное общение и защищать свою чувствительную информацию.
Фактически же потенциал применения этого метода оказывается ещё шире, включая социальные сети и приватный обмен сообщениями. По мере того, как генерируемый ИИ контент начинает всё чаще встречаться в обыденном общении в сети, стеганография может получить большее распространение, поскольку простое присутствие такого контента будет вызывать меньше подозрений.
Кроме того, тот факт, что команда исследователей решила зарегистрировать патент на свою разработку, но планирует сделать лицензию открытой для некоммерческого ответственного использования, говорит об их намерении сделать эту технологию широкодоступной для всеобщего блага.
Исследователи опубликовали работу на arXiv, а также сделали доступной неэффективную реализацию своего метода на GitHub. Этот алгоритм они также планируют представить в мае на главной конференции по теме искусственного интеллекта, ICLR 2023.
▍ Перспективы применения: от социальных сетей до гуманитарной помощи
Как уже говорилось, новый алгоритм способен значительно повлиять на сферу цифровых коммуникаций, особенно в ситуациях, требующих высокой конфиденциальности и безопасности. Вот некоторые из возможных областей его применения:
- Социальные сети: платформы социальных сетей всё больше используются для профессионального и личного общения, но являются уязвимыми для слежки и взлома. Новый алгоритм позволит пользователям отправлять сообщения и файлы с максимальной защитой, скрывая чувствительную информацию от лишних глаз.
- Журналистские расследования: журналисты-расследователи нередко имеют дело с чувствительной информацией, которая в случае попадания не в те руки, может поставить их самих и их источники под угрозу. Разработанный алгоритм позволит вести общение и обмениваться информацией более безопасно.
- Гуманитарная помощь: сотрудники гуманитарных служб зачастую работают в опасных регионах, где могут подвергаться слежке и даже атакам. С помощью этого алгоритма они смогут более спокойно общаться друг с другом и с людьми, нуждающимися в помощи, не боясь перехвата диалогов или цензуры.
- Диссиденты: людям, проживающим под гнётом репрессивных режимов, может требоваться способ тайного общения для организации политических или социальных реформ. Используя новейший алгоритм, они смогут взаимодействовать безопасно и анонимно, скрывая свою личность.
- Сжатие и хранение данных: используя стеганографию, заданный объём данных можно сохранять в меньшем пространстве накопителя. Более высокая эффективность кодирования информации новым алгоритмом может сделать его привлекательным вариантом именно для этих целей, даже когда не требуется достижение максимальной безопасности.
▍ Возможные риски и предостережения: атака по сторонним каналам и ответственное использование
Несмотря на то, что новый алгоритм даёт огромные возможности для защиты чувствительной информации, важно отметить, что никакая техника шифрования не является на 100% защищённой. Как говорят сами разработчики, их алгоритм уязвим для атак по сторонним каналам (side-channel attacks), представляющим собой методы эксплуатации слабостей в аппаратном или программном обеспечении устройств.
К примеру, у атакующего может быть возможность обнаружить использование приложения стеганографии на телефоне или компьютере пользователя через мониторинг потребления энергии, сетевого трафика или прочих аспектов поведения устройства.
Для противодействия этим рискам пользователи должны быть внимательны и соблюдать необходимые предосторожности. Сюда может относиться использование стороннего аудита безопасности для проверки целостности ПО, применение алгоритма только в гарантированно безопасных средах и избежание его применения в ситуациях, где обнаружение может привести к серьёзным последствиям.
Кроме того, исследователи заявили, что собираются зарегистрировать свой алгоритм под открытой лицензией и только для ответственного использования, включая академическую и гуманитарную сферы. Поэтому важно, чтобы пользователи уважали эти условия и применяли алгоритм только в соответствии с обозначенными разработчиками принципами.
В целом этот новейший метод стеганографии представляет значительный шаг в направлении безопасных коммуникаций и демонстрирует потенциал использования последних достижений в теории информации для решения давно существующих проблем. По мере того, как генерируемый ИИ контент становится всё более распространённым в обыденном общении, потребность в максимально безопасном методе стеганографии будет только расти.
Telegram-канал с розыгрышами призов, новостями IT и постами о ретроиграх 🕹️
Автор: Дмитрий Брайт
