در عصری که ظهور کامپیوترهای کوانتومی تهدیدی برای شکستن قفلهای دیجیتال کنونی ما محسوب میشود، چگونه میتوانیم از دادههای حساس در سیستمهای هوش مصنوعی مشارکتی محافظت کنیم؟ محققان از یک راهحل پیشگامانه به نام کوانتومشیلد (QuantumShield) رونمایی کردهاند؛ سیستمی جدید که برای ایمنسازی نوع قدرتمندی از یادگیری ماشین توزیعشده، معروف به یادگیری فدرال، طراحی شده است.
یادگیری فدرال به چندین دستگاه اجازه میدهد تا یک مدل هوش مصنوعی مشترک را بدون متمرکز کردن دادههای خام خود آموزش دهند که یک پیروزی بزرگ برای حریم خصوصی است. با این حال، روشهای رمزنگاری که از این فرآیند محافظت میکنند، در برابر حملات کوانتومی آینده آسیبپذیر هستند. دِو گورونگ و شیوا راج پوخرل از دانشگاه دیکین با معرفی کوانتومشیلد، مستقیماً به این مسئله پرداخته و یک چارچوب امنیتی استوار برای عصر کوانتوم ایجاد کردهاند.
یک سیستم دفاعی چندلایه
کوانتومشیلد تنها یک قفل ساده نیست؛ بلکه یک قلعه چندلایه است. این سیستم پروتکلهای کوانتومی و پسا-کوانتومی را برای ایجاد یک اکوسیستم امن و مقیاسپذیر ادغام میکند. این شامل تکنیکهای پیشرفتهای مانند موارد زیر است:
- توزیع کلید کوانتومی (QKD): استفاده از اصول فیزیک کوانتوم برای ایجاد کلیدهای رمزنگاری نشکن.
- رمزنگاری پسا-کوانتومی (PQC): توسعه الگوریتمهای رمزنگاری جدید که در برابر حملات کامپیوترهای کلاسیک و کوانتومی مقاوم هستند.
در این تحقیق، الگوریتمهای مختلف PQC برای یافتن کارآمدترین گزینهها مقایسه شدهاند. برای امضاهای دیجیتال، طرحهایی مانند MAYO-1 و Falcon-512 به دلیل اندازههای فشردهشان مورد توجه قرار گرفتند، در حالی که برای کپسولهسازی کلید (اشتراکگذاری امن کلیدها)، Kyber512 به عنوان فشردهترین و متعادلترین انتخاب برجسته شد. این انتخاب دقیق تضمین میکند که امنیت به قیمت کاهش عملکرد تمام نشود.
ایمنسازی هر مرحله از فرآیند
این چارچوب فراتر از ایمنسازی ارتباطات است. این سیستم برای محافظت از کل فرآیند یادگیری در برابر انواع حملات پیچیده طراحی شده است:
- جلوگیری از دستکاری مدل: این سیستم در برابر عوامل مخربی که سعی در دستکاری بهروزرسانیهای مدل (گرادیانها)، ایجاد درهای پشتی یا مسموم کردن دادههای آموزشی دارند، دفاع میکند.
- حفاظت از حریم خصوصی کلاینت: پروتکلهایی برای جلوگیری از تأثیرگذاری بیمورد سرور مرکزی بر مدلهای کلاینت و تجزیه و تحلیل مدل نهایی جهانی برای نشت احتمالی دادهها وجود دارد.
- تضمین اصالت: امضاهای دیجیتال PQC مانند Dilithium و Falcon1024 برای تأیید اینکه بهروزرسانیهای مدل از دستگاههای قانونی ارسال شدهاند، استفاده میشود و از تغییرات غیرمجاز جلوگیری میکند.
تلپورت کوانتومی برای اشتراکگذاری امن
یکی از جذابترین جنبههای کوانتومشیلد، استفاده از تلپورت کوانتومی است. این موضوع به معنای جابجایی افراد در فضا نیست، بلکه به انتقال اطلاعات کوانتومی اشاره دارد. در این سیستم، پارامترهای مدل از هر دستگاه در یک حالت کوانتومی کدگذاری میشوند. سپس این حالت با استفاده از بیتهای کوانتومی درهمتنیده (کیوبیتها) به طور امن به سرور مرکزی منتقل میشود. قوانین فیزیک کوانتوم، مانند قضیه عدم شبیهسازی، ذاتاً از استراق سمع اطلاعات توسط یک شنودگر بدون شناسایی شدن جلوگیری میکند و محرمانگی دادههای به اشتراک گذاشته شده را تضمین میکند.
آماده برای آینده
آزمایشها نشان دادهاند که کوانتومشیلد عملکردی قابل مقایسه با یادگیری فدرال سنتی دارد و در عین حال امنیت را به طور چشمگیری افزایش میدهد. این تحقیق پایهای حیاتی برای نسل بعدی سیستمهای هوش مصنوعی فراهم میکند که میتوانند در دنیایی با کامپیوترهای کوانتومی قدرتمند، به صورت ایمن و خصوصی عمل کنند. در حالی که چالشهایی مانند دفاع در برابر حملات فوتونی و توسعه کامپیوترهای کوانتومی مقاوم در برابر خطا باقی ماندهاند، کوانتومشیلد یک جهش بزرگ به سوی ساختن آیندهای امن در برابر تهدیدات کوانتومی است.
برای جزئیات بیشتر، مقاله منبع را بررسی کنید: