• Deutschlandfunk bei Facebook
  • Deutschlandfunk bei Twitter
  • Deutschlandfunk bei Google+
  • Deutschlandfunk bei Instagram

 
Seit 00:05 Uhr Lange Nacht
StartseiteComputer und KommunikationComputer arbeitet wie das menschliche Gehirn18.01.2014

AusspähsicherComputer arbeitet wie das menschliche Gehirn

Forscher der Universität Hildesheim arbeiten an einem Assoziativcomputer, der auch gegen die umfassende Überwachung von Geheimdiensten wie der NSA helfen könnte. Ein Computer, der immun gegen Viren, Trojaner und andere Schadsoftware sein soll.

Von Peter Welchering

Großaufnahme eines USB-Sticks neben einer Laptop-Tastatur. Von der Tastatur sind nur sechs Tasten zu sehen, u.a. die Eingabe- und die Zurücktaste. (dpa / Ole Spata)
Hildesheimer Forscher arbeiten an einem ausspähsicheren Assoziativcomputer (dpa / Ole Spata)
Weiterführende Information

Geheimdienst-Affäre | NSA überwacht auch offline (Deutschlandfunk, Aktuell 15.01.2014)

"Am besten denkt man an das Gehirn. Da passiert es ja auch. Wir haben verschiedene Eingangskanäle und da kriegen wir Informationen rein, und dann antworten wir oder reagieren auf eine bestimmte Weise. Und wir haben dabei nicht das Gefühl, wir würden erst einmal größere Rechnungen anstellen, die dann bitgenau sein müssen, um zu einer Antwort zu kommen oder zu einer Reaktion zu kommen, sondern es ist ihm etwas weicher oder robuster oder toleranter alles. Und das passiert genauso auch in der Assoziativmaschine."

Mit dem menschlichen Gehirn vergleicht Professor Hans-Joachim Bentz von der Universität Hildesheim gern den Assoziativcomputer, an dem er mit seinem Team arbeitet. Assoziativspeicher sind ja seit den 1980er-Jahren bekannt und werden beispielsweise inzwischen ja von den meisten Postunternehmen beim Einscannen von Empfängeradressen im Briefverkehr eingesetzt. Denn sie arbeiten fehlertolerant und ergänzen unvollständige Anschriften und korrigieren falsche Adressen. Nun sollen Assoziativcomputer aber auch gegen die umfassende Überwachung von Geheimdiensten wie der NSA helfen. Was ist da geplant, Peter Welchering?

Assoziativspeicher-Matrix ist wie ein Kreuzworträtsel

Assoziativspeicher können Bildmuster auch dann noch erkennen, wenn wichtige Teile fehlen. Wenn z. B. dem Buchstaben A das rechte Bein fehlt, kann ein Assoziativspeicher dieses Muster dennoch einwandfrei als "A" erkennen. Das fehlende Element wird assoziiert und hinzugefügt. Das können Assoziativspeicher leisten, weil die Daten nicht wie bei herkömmlichen Computern geordnet nach Speicherzellen unter bestimmten Adressen abgelegt werden. Assoziativspeicher erzeugen von den Daten direkt einen Code und speichern ihn direkt in einer Matrix ab. So eine Matrix kann mit einem Kreuzworträtsel verglichen werden. Vom Schema her ist eine Assoziativspeicher-Matrix wie ein Kreuzworträtsel oder eine Tabelle aus Zeichen und Spalten aufgebaut.

Bei Suchanfragen wird ein Suchmuster erzeugt, das mit allen Inhalten dieser tabellenartigen Assoziativmatrix gleichzeitig verglichen wird. Das Muster mit der größten Ähnlichkeit ist das Antwortmuster und assoziiert das eventuell fehlende rechte Bein eines A oder die fehlenden Bestandteile einer unvollständigen Anschrift einfach hinzu. Und weil hier nicht mit festen Speicheradressen gearbeitet wird, können in Assoziativcomputer auch keine Viren, Trojaner oder andere Schadsoftware oder Überwachungssoftware eingeschleust werden. Und über Matrizen codierte Texte können mit den bisherigen Techniken nicht entschlüsselt werden. Damit kann man sich sogar vor der Überwachung durch die NSA schützen.

Assoziativspeicher arbeiten mit Matrizen und Vektoren. Da kommen dem einen oder anderen gleich ungute Erinnerungen an nicht so ganz erfolgreiche Mathematikstunden hoch. Dem wollen wir entgegenwirken, indem wir den Assoziativcomputer, an dem da in Hildesheim gearbeitet wird, einmal ganz einfach erklären.

Assoziativfilter, der falsche Eingaben korrigiert

Am Anfang der stand Frust. Den wollte Professor Hans-Joachim Bentz von der Universität Hildesheim den Kindern seiner Hochbegabten-Fördergruppe vor vielen Jahren nehmen. Vertippten die sich nämlich bei der Eingabe eines komplizierten Betriebssystembefehls, half der Computer mit der nicht gerade aufschlussreichen Meldung wenig weiter "Befehl oder Dateiname falsch". Professor Bentz entwickelte deshalb einen Assoziativfilter, der falsche Eingaben korrigierte. Das Prinzip dafür hat er einfach vom menschlichen Lernen abgeschaut.

"Wenn ich jetzt eine Aufgabe stelle, sagen wir einmal, übersetzten Sie jetzt das Wort "Fahrrad" ins Englische. Dann muss mein Gehirn ja den Begriff "Fahrrad" repräsentieren und finden und auch den Begriff "bicycle" irgendwo finden und repräsentieren und den Prozess des Übersetzens. Für das Fahrrad braucht man jetzt einen Vektor, das ist die Repräsentanz. Und für das bicycle braucht man einen Vektor, und für das Übersetzen braucht man ebenfalls eine. Und die Matrizen, die da beteiligt sind, sorgen dafür, dass die Vektoren so verarbeitet werden, dass das Resultat eben dann als bicycle gesprochen wird."

Assoziativcomputer arbeiten genauso wie die Neuronen und Synapsen im menschlichen Gehirn. Sie legen alle Informationen in ein Neuronengeflecht ab. Und eben nicht unter festen Speicheradressen. Denn die Synapsen schalten sich je nach Bedarf und Anforderung für einzelnen Aufgaben zusammen, ohne feste Speicheradressen. So ein Neuronengeflecht nennen die Entwickler des Assoziativcomputers Matrix. Professor Bentz.

"Die Matrix ist eigentlich ein Geflecht, wobei die eine Seite für eine Sammlung von Neuronen steht und die andere Seite ebenfalls eine Sammlung von Neuronen. Und die Zwischenzellen, die also die Zeilen mit den Spalten verbinden, die stehen für Synapsen. Wenn also in der Matrix eine Eins gesetzt ist an einer bestimmten Stelle, dann bedeutet das, wenn das Neuron aus der Zeile feuert, dann schaltet die eins, die Synapse, an der Stelle durch auf die Spalte und gibt das Signal an das Neuron, dass dort angelagert ist, weiter. Und das Zusammenwirken, das lässt sich bildhaft mithilfe so einer Matrix darstellen."

Es gibt also keine festen Speicherstrukturen mit vorgegebenen Adressen im Assoziativcomputer, sondern Neuronengeflechte oder Matrizen, die sich je nach Aufgabe jedes mal neu zusammenschalten. Ganz anders als beim herkömmlichen Computer.

"Wenn ich da das gleiche Programm zweimal ablaufen lasse, dann steuert es immer die gleichen Adressen an oder die gleichen Adresstypen. Bei uns ist es nicht der Fall. Dann völlig andere Vektoren dazwischen geben und dann völlig andere Ablauf, weswegen es auch extrem schwer ist, ich möchte fast sagen unmöglich, ein Re-Engineering eines Programms vorzunehmen. Man müsste wissen, was in diese Zielmatrix dann alles rein gekommen ist im einzelnen. Aber der einzelnen eins kann man ja nicht ansehen, ob sie aus fünf Einsen stammt oder nur aus zwei. Insofern wäre diese Aufgabe mit den herkömmlichen Mitteln nicht lösbar."

Immun gegen Viren und Trojaner

Dasselbe Programm läuft also im Assoziativcomputer jedes mal anders ab, benutzt andere Zusammenschaltungen, arbeitet mit anderen Neuronengeflechten, die in Matrizen dargestellt werden. Das macht den Assoziativcomputer immun gegen Viren, Trojaner und andere Schadsoftware.

"Infiltriert werden kann er deswegen nicht, weil eben die Programme jedes Mal anders ablaufen. Ein Programm, das da eingeschleust wird, das bleibt das Gleiche. Das würde sich da verlieren. Das könnte gar nicht operiert werden. Der zweite Grund ist: Die Daten, die jetzt mithilfe dieser Matrizen assoziiert werden oder die Matrizen, die jetzt Informationen enthalten, die kann man eben transportieren auf eine Weise, die völlig anders ist, als die bei den herkömmlichen Computern, wo man ja Adressen berechnet."

Das machen sich die Assoziativentwickler zunutze, um abhörsichere Kommunikation zu ermöglichen. Damit die Geheimdienste außen vor bleiben, werden nicht einfach verschlüsselte Dokumente verschickt wie bisher, sondern die werden als Neuronengeflecht in einer Matrix gespeichert.

"Ich verschicke hier eine ganze Matrix. Aber ich sage nicht, wie sie dimensioniert ist und ob die Einsen auch wirklich an der Stelle stehen, wie sie jetzt im Stream zu erkennen sind, das ist auch nicht gesichert. Aber die andere Seite, die Assoziativmaschine, die weiß das. Die kennt die Parameter. Die kann ich mitteilen. Ich könnte mir vorstellen, dass ich jemanden anrufe und sage: Pass mal auf, was jetzt kommt, das hat die Parameter sowieso. Das sind Größen über die Matrizen und die Belegungsdichten. Wenige Werte, eine Größe würde schon reichen."

Wenn ein Geheimdienst die geheimen Daten aus einer solchen Matrix herausholen will, muss er die Dimensionierung der Matrix kennen. Er müsste genau nachvollziehen, wie die Matrix entstanden ist. Ohne die genauen Entstehungsparameter der Matrix zu kennen, ist das nicht machbar. Deshalb meinen die Forscher in Hildesheim, mit Assoziativmaschinen könne man durchaus so sichere Computer bauen, dass deren Benutzer weder durch Spionagesoftware noch durch Supercomputer fürs Codeknacken überwacht werden können.

NSA arbeitet schon seit den 1980-er Jahren an Assoziativcomputern

Damit wären natürlich sowohl die Geheimdienste, als auch die organisierte Kriminalität aus dem Spiel. Was aber passiert, wenn die auch so einen Assoziativcomputer bauen? Können die damit dann die Matrizen entschlüsseln, Peter Welchering?

"NSA arbeitet ja seit den 1980er-Jahren an solchen Assoziativcomputern. Für die Überwachung im Satellitenfunk sind da auch ganz brauchbare Überwachungssoftware herausgekommen. Aber bisher sind bei Assoziativcomputern immer nur die Fehlertoleranz und das Hinzuassoziieren von fehlenden Elementen betrachtet worden. Dass damit dann auch abhörsichere Kommunikation möglich ist, haben Professor Bentz und sein Team neu ins Spiel gebracht. Auch wenn die NSA eine ähnliche Assoziativmaschine wie die in Hildesheim simulierte hätte, könnte sie nicht die damit hergestellten Matrizen entschlüsseln. Das kann nur, wer die Informationen über die Größe der Matrizen und die Belegungsdichten hat."

Da müssen wir noch etwas drauf eingehen. Wie werden denn Daten in solche Assoziativmatrizen hineingeschrieben?

"Als Nullen und Einsen, das nennt man dann Eingabevektor. Wenn ich einen langen Text habe, werden die 0 und 1 in eine lange Reihe geschrieben. Ist die Reihe voll, in die nächste. So entsteht eine Matrix mit Reihen und Spalten. Und dann nehme ich tausend oder 5000 dieser Einzelmatrizen und lege sie wie Folie übereinander. Die übereinandergelegten Folien oder Matrizen sind dann meine Zielmatrix. Überall, wo in einer der Einzelmatrizen eine 1 steht, wird die übernommen, Null bleibt nur, wenn alle übereinandergelegten Folien an dieser Stelle nur Nullen haben. In der Zielmatrix kann von außen deshalb nicht mehr gesehen werden, wenn an einer bestimmten Stelle in der Matrix eine Eins steht, weil in den 1000 übereinandergelegten Folien zwei oder 70 mal an dieser Stelle eine Eins stand. Um das nachvollziehen zu können, brauche die Dimensionierung der Matrix. Nur wenn ich die habe, kann ich die Zielmatrix auslesen."

Kann ein Geheimdienst diese Dimensionierungsdaten nicht einfach ausspionieren?

"Das ist ziemlich aufwändig. Wenn ich so eine Matrix erstellt habe, können sie kommen und  mir eine Pistole vorhalten und sagen: Gib uns die Dimensionierungsdaten. Aus der Matrix selbst können sie diese Dimensionsierungsdaten nicht ableiten."

Mit Fördergeldern könnte so ein Computer schneller marktreif werden

Wann ist den so ein Assoziativcomputer marktreif?

"Simuliert auf normalen PCs gibt es diese Maschinen schon. Die wissenschaftliche Disziplin, die Neuromathematik, mit der so etwas entwickelt wird, gibt es schon viele Jahre. Es gibt sogar ein Lehrbuch zu Neuromathematik. Wer das durcharbeitet, kann Assoziativmaschinen entwickeln. Nur als Hardware gibt es den Assoziativcomputer noch nicht. Hildesheimer Forscher experimentieren mit Grafikkarten, um so etwas zu bauen. Das dauert noch. Nachteil: Hildesheimer Forscher haben völlig unbeachtet von der Forschungsförderung, von Ministerien etc, vor sich hin gearbeitet. Wenn BMF hier jetzt entsprechend einsteigen würde, könnte so ein Assoziativcomputer sehr schnell an den Markt kommen."

Das könnte sie auch interessieren

Entdecken Sie den Deutschlandfunk