dxdt.blog: занимательный интернет-журнал

The New York Times рассказывает (там много букв), как в Штатах водители современных “подключенных” автомобилей (то есть, автомобилей, у которых есть привязанное приложение с интернет-подключением) внезапно обнаружили, что очень подробные данные об их поездках передаются “скоринговым агентствам”, а статистика потом прямо влияет на стоимость страховки (“опасное вождение” и тому подобные эффекты). Данные, при этом, передаются через производителей автомобилей.

Удивительно, конечно, что это опять преподносится как нечто неожиданное: должно быть понятно, что использование некоторого, потенциально “облачного”, сервиса “помощи водителю” приводит к тому, что полезные данные передаются разным третьим компаниям. Вообще, в качестве основной функции “подключенного автомобиля” будущего намечается полное управление этим автомобилем с центральных серверов, дистанционно, начиная с открытия замков. Это, несомненно, делает использование “оцифрованного” транспортного средства “гораздо более удобным и безопасным”. Потому что используется это транспортное средство в качестве элемента большей схемы.

(via)

Борелевский шаман с высокой вероятностью угадывает одно из простых чисел, составляющих модуль RSA большой разрядности. Делает это шаман быстрее и точнее квантового компьютера, якобы реализующего алгоритм Шора. Потому что компьютер выдаёт шум, а шаман – действует иначе: известно, что множество простых чисел задаётся некоторой формулой (оно диофантово); всевозможные произведения простых – область значений некоторой функции (вспомните про факториал); борелевский шаман постоянно слышит ритм этой формулы и ритм этой функции, поэтому, как только охватит внутренним взором представленный модуль RSA, так тут же улавливает из движений варпа и ритмов близкое к простому множителю значение, которое записывает на пергаменте. Остаётся только правильно истолковать запись, что не всегда легко сделать, но сделать можно.

В целом, всё точно так же, как, возможно, работал бы универсальный квантовый компьютер внутри. Однако, в случае с компьютером, получить полезное значение мешает шум, который “расшифровать” не получается совсем. В отличие от записей борелевского шамана, с которыми квантовый “шум” нужно сопоставлять. Поэтому попытка создать квантовый компьютер всё равно очень полезна. Если рассматривать её с точки зрения понимания части деятельности шамана, то она позволяет, – в теории, опять же, – уверенно обнаружить через модели квантовых вычислений варп.

Вообще, обнаружение варпа в профильной литературе традиционно связывают с ускорителями частиц, но, с философской точки зрения, попытки построения квантовых компьютеров должны быть тут намного эффективнее: варп гораздо сильнее связан с представлением о преобразованиях сверхструктуры, сечения которой являются событиями реальности, чем подсчёт погрешностей в измерениях только одной маленькой части общей комбинаторики – стандартной модели в физике.

Один из самых знаменитых в мире чипов известен как “555-й таймер” или просто как “микросхема 555”. На Hackaday публикуют описание его полнофункциональной “развёртки”, выполненной из SMD-компонентов на плате, которая по форме повторяет три пятёрки – см. картинку.

Нередко можно услышать или прочитать, что вероятность совпадения биометрических показателей у разных людей “исчезающе мала”, а поэтому совпадений не может быть на практике. Вообще, при оценке подобных статистических показателей обязательно нужно учитывать то, как показатели измеряются, преобразуются и что именно сравнивается, что именно считается за “совпадение”, а что – за “различие”.

Например, венозный рисунок ладони, считываемый некоторой аппаратурой, – он, может, разный у каждого человека, но сравнение-то будет выполняться после обработки “картинки” этого рисунка по некоторому алгоритму. Алгоритм, предположим, “сжимает” геометрический рисунок до 64 битов идентификатора, используя именно важные элементы (пересечения, фрагменты сетки, углы и пр., это тут не так важно). Получается что-то вроде хеш-функции или “функции сжатия”. В идеальной ситуации даже одно минимальное отличие рисунков должно давать другой код. При этом, конечно, возникает идея сделать не просто хеш-функцию, а такую хеш-функцию, которая ещё и обладает нужной локализацией, то есть, “близкие” рисунки дадут “близкие” значения. Кстати, такие функции сжатия или хеш-функции называются Locality-Sensitive Hash (LSH). Они удобны далеко не только в обработке биометрии. Однако есть побочные эффекты. С одной стороны, подходящая локализация поможет добавить ещё один слой устойчивости к ошибкам считывания, но, с другой стороны, может выдавать ложное положительное срабатывание.

В любом случае, сжатие какой-то исходной биометрии в некоторые коэффициенты может приводить к нежелательным эффектам: например, функция преобразования будет терять какие-то важные отличия. Если используется массив коэффициентов, то ошибка может распространяться по каким-то из них, по самым “слабым”, так как на следующих этапах сранивать будут уже подмножества. Всё это относится не только к упомянутым венозным рисункам, но и к биометрии в целом. В данной области любое преобразование должно быть устроено надёжным и, главное, однозначным способом, сохраняющим избирательность на нужном уровне, гарантированно превышающем вариативность в реальной биологической выборке, представителей которой предлагается различать. Потому что если биометрический показатель хорошо отображается в 64 бита, то это, вроде, достаточно много. Однако, если реально возможно попадание только, предположим, в 16 бит, – пусть и по максимально “далёким”, в смысле привычной двоичной системы, значениям, – то это уже несравнимо хуже: в случае массовой системы, из-за парадокса дней рождения, проблемы с совпадением измерений проявятся очень быстро.

Насколько вообще должны отличаться результаты считывания венозного рисунка, чтобы признать, что это были показатели разных людей? Обратите внимание: для самого идеального рисунка – более или менее понятно, что даже “минимальные” отличия будут означать, что это другой человек. Но сравниваются-то изображения. И ввести тут корректное, для решаемой задачи, понятие “минимальности” отличий очень и очень сложно.

Поэтому-то применение непонятных и непрозрачных алгоритмов “нейросетей” в подобной автоматизированной биометрии не к месту. Процесс взвешивания коэффициентов в процессе “обучения” может оптимизировать фильтры относительно совсем не тех показателей, которые обеспечивают различимость на настоящей выборке. Тем более, что в нейросетевые системы можно вносить бекдоры. Эти бекдоры используются как раз для того, чтобы совершенно непохожий, но специально подготовленный, биометрический объект “свернулся”, после преобразования, в какой-то другой, являющийся универсальным.

Использование биометрии в разных типах систем контроля тоже сильно различается. Одно дело, если это обособленная система доступа в помещения (классическая СКУД). В такой системе, оператор, когда создаёт учётную запись нового сотрудника с допуском, может обнаружить, что считывание, предположим ладони, приводит к коду, который уже есть в базе данных. Так что случайное (или не случайное) совпадение тут же будет выявлено. (Биометрия вообще должна бы использоваться только при участии оператора-человека, но сейчас от этого элемента постоянно отступают.) Другое дело, когда биометрический показатель, поступивший из внешней системы, используется для поиска по “неопределённой выборке”. Тут проблемы возникают вовсе не в области, где, якобы, “вероятность совпадения биометрии почти нулевая”, а в области качества сжатия параметров перед реальным сравнением – и вероятность совпадения значений функции сжатия (хеш-функции) уже может быть совсем не нулевой. Тем более, когда это не криптографическая хеш-функция, а не ясно как подкрученная “нейросеть” с анализом изображений.

В LibreSSL версии 3.9.0 полностью удалена поддержка криптосистем ГОСТ (шифр, подпись и хеш-функция) – код убрали из состава компилируемых модулей. В соответствующем комментарии сказано, что причина в низком качестве имеющегося кода, который, к тому же, мешает коду в других модулях, и что разработчики не против поддержки ГОСТ-криптосистем пакетом LibreSSL, но этот код должен быть качественным и у него должен быть мейнтейнер.

Когда оценивают влияние отключения тех или иных магистральных кабелей на связность Интернета, нередко забывают о паре важных факторов: во-первых, сам момент переключения путей доставки трафика может создать дополнительные проблемы – уже и разнообразное “мигание” связности мешает нормальной работе коммутаторов/маршрутизаторов, а неожиданно большие затраты на передачу изменений маршрутов могут привести к тому, что и резервные пути окажутся недоступны; во-вторых, с резервированием в “этих интернетах” регулярно случается так, что после поступления действительно большого потока на резервные схемы – схемы эти падают, так как резервными они являлись не в “тёмном” режиме stand-by, а лишь резервировали некоторую полосу, доступную сверх типичной загрузки.

Оба этих фактора едва ли не гарантируют, что в момент каких-то пиковых изменений распространение информации о самих изменениях приводит к возникновению задержек, которые, в свою очередь, с необходимостью вызывают новые изменения, информация о которых тоже должна передаваться, что увеличивает задержки, ну и, в общем, понятно, что происходит далее. Подобные каскадные “штормы” периодически случаются более или менее “локально”, разработаны методы борьбы, но, всё же, умело нанесённый удар по кабелям может обрушить почти всё.

А так-то, да, конечно, в Интернете были задуманы механизмы самоорганизации межсетевого взаимодействия, на случай “глобальных проблем”. Вот только было это сорок лет назад, отчасти являлось прикрытием для других задач, нуждавшихся в финансировании, да и вообще предлагалось для одного конкретного и небольшого сегмента межсетевых соединений, где пытались сохранять связность – времена несколько поменялись.

Откуда планируется брать “вычислительные мощности” для квантовых вычислений? Представление об этом позволяет составить полезная интерпретация двухщелевого опыта: здесь отдельный фотон в элементарной итерации регистрируется в одной (случайной) точке экрана и не регистрируется во всех других точках; при этом накопленная картина для двух щелей не совпадает с наложением картин, которые даёт каждая из щелей в отдельности. То есть, можно предположить, что регистрация фотона моментально отключается для прочих точек экрана в результате работы некоторого механизма, обеспечивающего и вычисление изменений в картину для двухщелевой конфигурации. Вот на этом загадочном гипотетическом механизме и предлагается выполнять квантовые вычисления.

Небольшая подборка избранных записок, опубликованных на dxdt.ru в феврале 2024 года:

Синтезирование изображений смартфонами и “реальность фотографий” – продвинутые смартфоны сейчас дорисовывают детали на фотографиях, которые делает встроенная камера; обоснование допустимости такого дорисовывания приводит к философским рассуждениям о том, “что такое фотография”, которая, к тому же, давно не “химическая”.

Совпадения тегов ключей DNSSEC и парадокс дней рождения – занимательная математика в DNSSEC, где, по некоторым историческим причинам, для ссылок на ключи используются 16-битные идентификаторы-теги (а не какие-нибудь более продвинутые “отпечатки”), это означает, что вероятность совпадения на практике не просто велика, а очень велика: так, в корневой зоне теги ключей DNSSEC совпадают у кучи зон.

Машинное обучение на электронах – юмористическая заметка о том, чему мог бы научиться ИИ, обучаемый на выдаче квантовых экспериментов.

Подстановки и определение понятия бита – есть строгое и простое определение того, что такое “один бит”, это определение можно нарисовать, а можно увидеть на готовой картинке, иллюстрирующей действие таблицы подстановок шифра.

Представления о квантах и радиостанции – как и от каких атак может защищать такой технический метод, как квантовая криптография; нельзя ли найти параллели с гипотетическим использованием радиостанций без понимания того, как эти радиостанции действуют и устроены?

DNSSEC и особенности развития технологий – краткая заметка о том, что хрупкость, которую DNSSEC вносит в DNS, делает перспективы DNSSEC туманными.

Полиморфизм закладок в стиле ROP – загадочный текст, в начале которого рассказано про старые полиморфные компьютерные вирусы, а далее описывается экзотический метод реализации нетривиальных и хорошо скрытых закладок в программном обеспечении, которые закладки могли бы быть построены с использованием ROP-гаджетов.

Пишут, что использование десятичной точки “отмечено на 150 лет раньше, чем считалось ранее” (то есть, между 1441 и 1450 годами). Кое-где новость даже пересказывают так, что это “десятичные дроби были открыты на 150 лет раньше” – хотя, казалось бы, какое отношение десятичная точка в записи имеет к обыкновенным дробям (а там, всё же, даже не про дедекиндовы сечения речь) или, предположим, к использованию отношений натуральных чисел в Древнем Египте?

Занятно, что более древняя шумерская система записи чисел вообще использовала “плавающую точку”, почти что как в современных компьютерных представлениях, вплоть до того, что интерпретация ещё более размыта. Но, естественно, речь в исходном сообщении про вполне конкретный случай – именно про десятичную (основание 10), именно про точку (не про позиционные системы счисления), так что, в общем, логично.

Отдельные занимательные эффекты, связанные с переключением морфологических веток, можно наблюдать в автоматических переводчиках с ИИ. Кстати, надо сказать, что автоматический переводчик “Яндекса“, приправленный LLM ИИ, при переводе специальных фраз с английского на русский действует несколько лучше переводчика от Google (не менее приправленного). Вот примеры, иллюстрирующие и переключение интерпретаций по контексту, и качество.

1.
Исходная фраза:
“As a sailor once said: having logs removed in timely manner keeps bank totally speckless.”

Google:
Как однажды сказал один моряк: если вовремя убрать бревна, берег будет совершенно чистым.

“Яндекс”:
Как однажды сказал один моряк: своевременное удаление бревен позволяет сохранить берег совершенно чистым.

2.
“As a bookkeeper once said: having logs removed in timely manner keeps bank totally speckless.”

Google:
Как однажды сказал бухгалтер: своевременное удаление бревен делает банк совершенно чистым.

(Здесь Google предпочёл “брёвна” в банке, а не несколько более уместные “журналы”, как “Яндекс”.)

“Яндекс”:
Как однажды сказал один бухгалтер: своевременное удаление журналов позволяет сохранить банк полностью незапятнанным.

3.
“Bookkeeper mumbled the old nautical adage: having logs removed in timely manner keeps bank totally speckless.”

Google:
Бухгалтер пробормотал старую морскую поговорку: своевременное удаление бревен делает берег совершенно чистым.

“Яндекс”:
Бухгалтер пробормотал старую морскую пословицу: “своевременное удаление бревен сохраняет банк совершенно чистым”.

(Использование nautical успешно превращает logs в “брёвна”, сохранив “банк” силами слова bookkeeper, в котором три “дуплета”, но зато переводчик “Яндекса” даже кавычки поставил.)

Фольклорная интерпретация термина “квантовый компьютер” строится на предположении, что характеристика “квантовый” отражает последовательное уменьшение линейных размеров микроэлектронных элементов: “сначала процессоры строили по “микрометровой” технологии, потом – из сотен нанометров, потом – уменьшили до десятков нанометров, а следующий шаг уменьшения – это уже и есть “квантовые” компьютеры”. Занятно, что, с некоторыми оговорками, это описание вполне годится в качестве верхнеуровневого объяснения наблюдаемой на практике ситуации.

Так, во-первых, попытка создания универсальных квантовых компьютеров – это попытка пройти на уровень, находящийся ниже не только всех этих полупроводников, но и ниже отдельных электронов. Во-вторых, для того, чтобы на этот уровень пройти, требуется создание инструментов для манипулирования отдельными частицами, с минимальными затратами энергии на вычисления и с минимальным временем выполнения операций, так что, когда (и если) окажется, что квантовый компьютер сделать не получается, технические результаты можно будет попробовать использовать для создания “ультракомпактных” вычислительных элементов, возможно, с трёхмерной вычислительной архитектурой.