연구원들은 홀로그램과 AI를 결합하여 해독 불가능한 광학 암호화 시스템을 만들었다
디지털 보안에 대한 수요가 증가함에 따라 연구자들은 홀로그램을 사용하여 정보를 인코딩하는 새로운 광학 시스템을 개발하여 기존 방법으로는 뚫을 수 없는 수준의 암호화를 만들었습니다. 이러한 발전은 보다 안전한 통신 채널을 위한 길을 열어 민감한 데이터를 보호하는 데 도움이 될 수 있습니다.
"급격하게 진화하는 디지털 통화부터 거버넌스, 의료, 커뮤니케이션, 소셜 네트워크에 이르기까지 디지털 사기에 맞서기 위한 견고한 보호 시스템에 대한 수요는 계속 증가하고 있습니다." 그리스의 Institute of Electronic Structure and Laser, Foundation for Research and Technology Hellas, University of Crete의 연구팀장인 Stelios Tzortzakis가 말했습니다.
"저희의 새로운 시스템은 신경망을 사용하여 복호화 키를 생성함으로써 뛰어난 수준의 암호화를 달성합니다. 이 키는 암호화 시스템 소유자만 생성할 수 있습니다."
Optica Publishing Group의 Optica 에서 Tzortzakis와 동료들은 신경망을 사용하여 홀로그램으로 저장된 정교하게 뒤섞인 정보를 검색하는 새로운 시스템을 설명합니다. 그들은 훈련된 신경망이 뒤섞인 이미지의 복잡한 공간 정보를 성공적으로 디코딩할 수 있음을 보여줍니다.
"저희 연구는 많은 응용 프로그램, 특히 암호화 및 보안 무선 광 통신에 대한 강력한 기반을 제공하여 차세대 통신 기술의 길을 열었습니다."라고 Tzortzakis는 말했습니다. "저희가 개발한 방법은 혹독하고 예측할 수 없는 조건에서도 매우 신뢰할 수 있으며, 종종 자유 공간 광 시스템의 성능을 제한하는 혹독한 날씨와 같은 실제 세계의 과제를 해결합니다."
보안을 위한 스크램블링 라이트
연구자들은 홀로그램을 사용하여 레이저 빔을 인코딩할 때 빔이 완전히 무작위로 뒤섞이고 원래 빔 모양을 물리적 분석이나 계산을 사용하여 인식하거나 검색할 수 없다는 것을 발견한 후 새로운 시스템을 개발했습니다. 그들은 이것이 정보를 안전하게 암호화하는 이상적인 방법이라는 것을 깨달았습니다.
"도전은 정보를 해독하는 방법을 알아내는 것이었습니다."라고 Tzortzakis는 말했습니다. "우리는 신경망을 훈련하여 뒤섞인 빛 패턴의 매우 미세한 세부 사항을 인식하도록 하는 아이디어를 생각해냈습니다. 신경망 내에 수십억 개의 복잡한 연결 또는 시냅스를 생성함으로써 원래의 광선 모양을 재구성할 수 있었습니다. 즉, 각 암호화 시스템 구성에 맞는 해독 키를 만드는 방법이 있었습니다."
빛 빔을 완전하고 혼돈스럽게 뒤섞는 물리적 시스템을 만들기 위해 연구자들은 에탄올로 채워진 작은 큐벳과 상호 작용하는 고출력 레이저를 사용했습니다. 이 액체는 저렴할 뿐만 아니라 단 몇 밀리미터의 짧은 전파 거리 내에서 원하는 혼돈적 행동을 만들어냈습니다. 빛 빔 강도를 바꾸는 것 외에도 액체와 상호 작용하는 빛은 혼돈적 뒤섞임을 크게 강화하는 열 난류를 보였습니다.
성공적인 인코딩 및 디코딩
연구자들은 새로운 방법을 보여주기 위해, 이미지 검색 시스템을 평가하기 위한 레퍼런스로 사용되는 잘 확립된 데이터베이스에서 수천 개의 손으로 쓴 숫자와 동물, 도구, 일상 사물과 같은 다른 모양을 암호화하고 디코딩하는 데 적용했습니다.
실험 절차를 최적화하고 신경망을 훈련한 후, 신경망이 인코딩된 이미지를 90-95%의 시간 동안 정확하게 검색할 수 있음을 보여주었습니다. 그들은 신경망을 더 광범위하게 훈련하면 이 속도가 더욱 향상될 수 있다고 말합니다.
연구자들은 2단계 인증과 같은 추가적인 보호 수준을 추가하여 기술을 더욱 발전시킬 계획입니다. 시스템을 상용화하는 데 가장 큰 장애물은 레이저 시스템의 비용과 크기이기 때문에, 그들은 또한 값비싸고 부피가 큰 고출력 레이저에 대한 비용 효율적인 대안을 조사하고 있습니다.
출처: https://www.sciencedaily.com/releases/2025/01/250130135533.htm
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