Магнитные нановихри помогли ученым создать истинно случайные числа

Магнитные нановихри помогли ученым создать истинно случайные числа

Магнитные нановихри помогли ученым создать истинно случайные числа

В университете Брауна, США, разработали новый метод генерации случайных чисел на основе скирмионов — крохотных магнитных вихрей, возникающих в некоторых тонкопленочных материалах. Быстродействие при этом может достигать 10 млн чисел в секунду, а выход получается абсолютно случайным, что важно для криптозащиты данных.

Большинство современных генераторов случайных чисел (ГСЧ) на самом деле таковыми не являются, так как они не способны обеспечить истинно произвольный результат. Во многих случаях такой псевдослучайности вполне достаточно, но при использовании ГСЧ для защиты данных желательно, чтобы возможность угадать выход была полностью исключена.

В поисках способов генерации истинно случайных чисел исследователи часто обращаются к свойствам самих материалов, на основе которых можно создать подобные устройства. Возможность использования скирмионов с этой целью рассматривали неоднократно, но авторы таких работ в основном изучали совокупное движение скирмионов в магнитном слое.

Эти вихревые структуры размером меньше 1 микрона формируются в тонкой пленке при повороте спина электронов под внешним воздействием — например, в магнитном поле. Они очень устойчивы и ведут себя как элементарные частицы, хаотически двигаясь внутри двумерного материала.

Как оказалось, эффект можно еще больше повысить, если использовать изменение размера (диаметра) скирмионов. Эти флуктуации произвольны, когда квазичастица не участвует в общем движении.

Чтобы в этом удостовериться, университетские исследователи создали магнитные тонкие пленки с намеренно привнесенными небольшими дефектами. Когда возникали новые вихри, эти ловушки помогали удерживать их на месте.

Измерения проводились с использованием аномального эффекта Холла. Изменения напряжения переводились в цифру и позволили получить искомую произвольную последовательность.

По оценке исследователей, при оптимальном распределении дефектов в кристаллической решетке скорость генерации случайных чисел может составить 10 млн/с. Результаты, полученные в Брауновском университете, опубликованы в журнале Nature Communications.

По ту сторону ChatGPT: сотни подрядчиков читают реальные переписки

OpenAI привлекла сотни сторонних специалистов для ручного анализа диалогов пользователей с ChatGPT. Подрядчики видят реальные запросы и ответы, в которых могут встречаться личные, медицинские и другие конфиденциальные сведения.

По данным расследования 404 Media, работа проводится в рамках проекта Lily. Рецензенты кратко описывают запрос пользователя, сравнивают четыре варианта ответа модели и выставляют им оценки от одного до семи.

Отдельно они отмечают чрезмерную угодливость чат-бота, попытки очеловечить себя, неуместные эмодзи и другие особенности поведения.

Имена владельцев аккаунтов в интерфейсе скрываются, а переписки предварительно обрабатывает Privacy Filter. Однако OpenAI признала изданию, что система не всегда удаляет все персональные данные.

По утверждению журналистов, проверяющим также может показываться блок пользовательских воспоминаний с контекстом предыдущих разговоров и примерным местоположением.

Подрядчиков нанимают через внешние компании, включая Crossing Hurdles и Mercor. Некоторые специалисты получают более $50 в час. Подобный подход использует не только OpenAI: Anthropic также подтвердила 404 Media, что люди участвуют в оценке диалогов с Claude.

OpenAI официально указывает, что разговоры пользователей персональных тарифов могут применяться для улучшения моделей. Запретить использование новых чатов можно в разделе Settings → Data Controls, отключив параметр Improve the model for everyone.

Настройка действует на весь аккаунт, но не отменяет обработку данных, использованных ранее. Временные чаты не идут на обучение, хотя могут проверяться для выявления неправомерных действий.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru