究竟圖靈是怎樣破解德軍的密碼系統 Enigma?

相信今天不少人也會留意到關於英國著名數學家、密碼學家、電腦科學之父阿蘭圖靈的故事,原因當然是平安夜當日英國女王伊莉莎白二世赦免了阿蘭圖靈於上世紀因同性戀行為而被定的罪。今天不少媒體也有報導這件事,亦有介紹圖靈生前的主要事跡。當中圖靈在二戰時破解了德軍的 Enigma Code,但其實 Enigma 是甚麼,怎樣運作,又是怎樣被破解的?
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本文原刊登於 JustDoEvil〈 究竟圖靈是怎樣破解德軍的密碼系統 Enigma?〉,作者果汁機大叔。Inside 獲授權轉載。

相信今天不少人也會留意到關於英國著名數學家、密碼學家、電腦科學之父阿蘭圖靈的故事(編按:本文撰於 2014/12/20),原因當然是平安夜當日英國女王伊莉莎白二世赦免了阿蘭圖靈於上世紀因同性戀行為而被定的罪。今天不少媒體也有報導這件事,亦有介紹圖靈生前的主要事跡。當中圖靈在二戰時破解了德軍的 Enigma Code,但其實 Enigma 是甚麼,怎樣運作,又是怎樣被破解的?有興趣的網友們其實可以看看 Numberphile 關於 Enigma 的特輯,兩部短片分別介紹了 Enigma 的運作方式 (包括商用及納粹德軍所用的版本),以及圖靈是如何利用 Enigma 的漏洞破解了這套令德軍引以為傲的密碼系統。

早於二戰發生之前,Enigma 已在 1920 年代被用於商業之中,目的是加密商業公司內部的機密文件。Enigma 的最大特色在於加密時不會像傳統密碼同一明文翻譯成同一密文,例如 MM 翻譯時必定為 AA/BB 或 CC, 而 Enigma 則可以把源訊息中同一個字母轉換成不同的字母,例如把訊息 MM 轉成密文 SX。同時亦可以把不同的字母轉換成同一字母,例如訊息 KL 轉成密文 AA。

換言之,Enigma 並非如傳統密碼中基於密碼表簡單地把訊息加密,令到普通的解密手法失效。而 Enigma 的原理在於它有三個旋轉盤,旋轉盤由錯綜複雜的電路組成,每一旋轉盤共有 26 個電路選項。透過這些電路,在按下明文某一字母 (如 A) 時令代表密文某一字母 (如 E) 的電燈亮著,因此,商用 Enigma 密碼機可以擁有 26 × 25 × 26 = 16,900 ( 注意不是 26×26×26) 個組合,而且軍用的 Enigma 更是要在共五個旋轉盤 (標記為 I,II,III,IV,V) 中選擇 (其後增為 8 個) 其中三個 ( 即總旋轉盤組合為 5×4×3=60)。但是納粹德軍 (海軍) 所使用的 Enigma 還不是如此簡單。

因為德軍所使用的 Enigma 密碼機還設有 Plugboard (接線板) 的裝置,可以把共十對的字母互換,例如把 Q 轉換為 E ,E 同時轉換為 Q, 令加密組合數量大幅增加,總共為 158,962,555,217,826,360,000 個組合 。德軍每月都會有一張以可融化的墨製成的 code sheet,用來選擇當天 Enigma 的旋轉盤,設定旋轉盤及接線板。密碼表每天都會改變組合,因而德軍認為他們的 Enigma 密碼系統無可能被破解。

可是,Enigma 密碼系統並非完美, 因為它存在兩個漏洞,第一個就是任何字母經過 Enigma 密碼機的轉換後,永遠無可能是「自己」(即是當輸入明文 A 時,密文必不為 A)。這個漏洞成為了其中一個破解的關鍵,因此盟軍解密團隊和圖靈就利用這個漏洞,先估計德軍所發出的訊息的可能詞彙,例如每天 6 時德軍也會發出的「天氣報告」,德文為「wetterbericht」,再對應盟軍接收到的密文,以上述漏洞估計訊息中哪一段密文最有可能為「wetterbericht」,如果發現組合有重覆,例如出現估計密文 T 是明文 T 的話則錯誤,要再次推測。再而逐一測試德軍 Plugboard 及旋轉盤的組合。

例如一開始估計旋轉盤是 1-1-1,以及 plugboard 上「TA」是連接著一起,再以此推測其他 Plugboard 的連接方法,但如果後來又遇到「TX」,當中 T 不可能出現兩次,那麼代表之前所有推測都是錯誤的,包括中間所作的假設,這就是第二漏洞。這要再次假設可能「TB」是連接著一起。直至嘗試到「TZ」或成功解到「wetterbericht」為止。如果沒有一個是正確,那麼代表旋轉盤的設定錯誤,要嘗試下一個,即 1-1-2。但是,這樣的人手破解方式實在太慢,圖靈就基於這樣的原理,製造出專門破解德軍 Enigma 密碼的密碼破解機「炸彈」,不斷嘗試這些組合, 而「炸彈」解密機可以在 20 分鐘內破解出德軍每天的組合 ,從而得知德軍的加密訊息。

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Cookie 消失?試試看全新 AI 影像內容辨識:讓用戶看的內容決定看到的廣告

Google Chrome 即將淘汰幫助廣告主的工具—— Cookie ,它的離去將再一次地影響數位廣告產業。
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透過GA分析進站者發現, Safari的新客數越來越多,難道這表示 iOS 的用戶數也跟著增加了嗎?注意了,這有可能是 Apple 封鎖第三方 Cookie 帶來的影響。隨著 Google 即將淘汰 Chrome 上的 Cookie ,這個幫助廣告主記住用戶受眾的小工具,將要再一次地影響數位廣告產業。

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後 Cookie 時代的廣告受眾如何鎖定?

各大廣告平台在過去幾年不斷地透過 Cookie 以及其它方式,悄悄收集使用者的用戶數據,隨著這幾年用戶的隱私權意識抬頭, Apple 與 Google 對於藉由 Cookie 辨識用戶資料的廣告投遞方式,持有不同的態度,這也將是所有廣告主的極大挑戰。當 Cookie 不復存在,要如何辨識使用者資料?

Cookie 消失了,或許會有新的數據辨識工具來取代,但是任何試圖跟蹤受眾的方式,都難以符合大眾對於保護隱私權的期望。另一方面,也極有可能無法再通過日趨嚴格的媒體監管限制。無論如何,數位廣告不能像過去一樣,無條件地使用類似 Cookie 的追蹤方式,來達到與現在同樣的廣告效果。

後 Cookie 時代內容辨識類型的廣告鎖定方式,將成為未來具指標性的投放策略。廣告與瀏覽平台或內文主題的高相關性,不僅能顯著提高受眾的互動度,更重要的是,完全不需要收集任何個人數據。

FreakOut Taiwan 不斷嘗試更友善的廣告投遞形式, 自 2016 年進入台灣市場的原生廣告,到 2020 年末引進「 Mirrors 」 AI 影像視覺內容辨識系統,都是以網路使用者的角度出發。「 Mirrors 」不需要使用傳統的受眾興趣設定,即可針對「目標受眾在觀看的影像內容」、「品牌自身競爭對手或相關指定系列產品出現的影片」來投遞 YouTube 上的影音廣告。

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AI 人工智慧影像技術突破,推動新一代內容辨識功能

傳統的內容比對廣告皆為自然語言處理 NLP 中心,基於「純文字」的比對來顯示相關廣告,如大家很熟悉的 Google AdSense 。但是,結合新興的 AI 演算和複雜的圖像辨識,已然能夠達到「影片」的內容偵測,透過增加多個比對層和基於自然語言處理 NLP 的基準定位,可深度學習並提供更精細的辨識洞察力。

舉例來說,若想要將汽車廣告投放給對汽車有興趣的人,我們要先從可能對汽車感興趣的受眾中開始推估,並且根據過去的經驗加入不同的興趣條件,最後針對素材更進一步地測試。透過 Mirrors ,我們可以讓廣告出現在有滿足特定條件的影片內,例如:在消費者觀看的影片中,出現汽車評測報告、自家品牌或競爭對手的 LOGO 、代言人等指定條件,再依照不同廣告主設定的預算判斷是否露出廣告。

藉由這樣的影像比對方式,可以更有效地根據消費者行為觸發廣告投遞條件,而不再是現行的用戶受眾數據。人的興趣是多樣且多變的,當對汽車有興趣的用戶在完成汽車的選購後,短期內將不會再瀏覽相關資訊,轉而瀏覽其他更具時效性的內容。透過消費者當下正在觀看的影片內容,取代消費者身上被貼上的數位標籤,將更貼近消費者本身的使用行為。

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Mirrors AI 影像辨識:用消費者看的內容決定廣告

2021 年台灣數位報告指出,台灣人在各網路內容服務中,最愛「網路影片」的比例高達 97.9%,遠超過 Vlog、串流音樂、網路廣播、Podcast 。

影音廣告早已是品牌經營的趨勢:根據 DMA 2019 年台灣數位廣告量統計報告指出,台灣各類型廣告中,影音廣告以 37.2% 的成長比例大幅領先奪冠。其中 YouTube 持續蟬聯台灣最常被造訪網站第 2 名(僅次於 Google ) ,在台灣各大影音平台中的觸及率及影響力不容小覷。

2021 年 FreakOut Taiwan 已與客戶合作,進行搭載新系統的 YouTube 串流內廣告投遞,在針對品牌及產品客製化的多層鎖定策略建議下,房地產廣告的 CTR 表現高於平均,並發現「人臉」群組辨識表現為佳,其中多為財經、名嘴等名人。而美妝品牌廣告 VTR 表現優異,則以品牌「 Logo 」、「人臉」群組有最出色的表現。

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