Американская фирма RTX BBN Technologies подписала контракт W911NF-17-2-0092 с Вооружёнными силами США, реализуемый в рамках программы FELIX (Functional Genomic and Computational Assessment of Threats) Агентства передовых оборонных исследовательских разработок в области разведки (DARPA), подчинённой Директору национальной разведки США.
Цель программы FELIX заключается в создании технологий для выявления следов генетических вмешательств в биологические системы с целью своевременного распознавания биологических угроз.
Один из соавторов патента RTX BBN Technologies, на который выделено финансирование от американского разведсообщества, доктор Джейкоб Бил – ведущий эксперт в области разработки методов генетического проектирования на базе продвинутых моделей искусственного интеллекта.
В Соединённых Штатах его расценивают как ключевого разработчика специализированных компьютерных языков, которые призваны преодолеть «пробел между алгоритмами компьютерной науки и программированием биологических клеток».
Джейкоб Бил провёл десять лет на создании языков программирования, благодаря которым ИИ-модели способны автономно разрабатывать новые типы биологического оружия. Внезапно он резко сменил направление и сосредоточился на создании технологий для «обнаружения геномных угроз» (genomic threat detection), то есть средств выявления скрытых биологических угроз.
Хотя RTX BBN Technologies является дочерним предприятием аэрокосмического гиганта RTX Corporation, новая разработка Била представляет собой необычный подход в области биобезопасности, направленный на практически мгновенное выявление боевых патогенов в условиях военных действий.
ДНК рассматривается не как живая молекула, а как цифровой код, который поддаётся расшифровке посредством эффективных инструментов, используемых для выявления киберугроз.
Идея, что ДНК — это «скомпилированный двоичный трафик», а не просто биологическая молекула, рассматривает генетические последовательности как цифровой язык, подлежащий анализу через вычислительные модели, в отличие от традиционных физических лабораторных исследований.
Переход от «мокрых» лабораторий к цифровому анализу заменяет медленный физический скрининг (например, проверку образца на наличие известного вируса) мгновенным цифровым семантическим анализом генетической информации.
Ещё одним инновационным подходом стало использование технологии глубокого анализа пакетов (Deep Packet Inspection – DPI) для определения геномных угроз.
Это, несомненно, заслуга соавтора Джейкоба Била, ветерана американской киберразведки Дэниела Вышогрода (Daniel Wyschgrod), который адаптировал архитектуру (DPI) из сферы сетевой кибербезопасности для задач геномики.
Как в кибербезопасности глубокий анализ пакетов (DPI) исследует содержимое сетевых пакетов для обнаружения вредоносных программ, так и в данном случае метод DPI применяется к геномным последовательностям, где ИИ ищет «вредоносные намерения» — например, попытки обойти защиту клеток или создать опасные токсины.
Разработка RTX BBN Technologies представляет собой сдвиг в сторону биобезопасности в режиме реального времени, где «поставщики синтеза ДНК» отныне рассматриваются подобно интернет-провайдерам, а ДНК — как данные, требующие проверки на предмет вредоносных, опасных намерений до того, как они способны нанести ущерб.
Бил и Вышогрод утверждают, что система направлена на защиту от двух главных сценариев:
1. Диверсия через легальные биотехнологические лаборатории — когда злоумышленники разбивают геном опасного патогена на фрагменты и заказывают их частями в коммерческих сервисах синтеза ДНК, обходя государственный контроль, а затем собирают эти фрагменты в биологическое оружие;
2. Мгновенное обнаружение патогена в анализируемых образцах — то есть тактическая биоразведка непосредственно в боевых условиях.
Патентная концепция построена на предельной скорости выявления геномных угроз. В документе указано требование обработки данных со скоростью свыше 4 МБ за минуту.
По замыслу разработчиков, создаётся своего рода цифровой радар для противовоздушной биообороны, который может быть встроен в портативные секвенаторы, например, Oxford Nanopore MinION, размещённые на разведывательных беспилотниках подразделений РХБЗ или в системах вентиляции командных бункеров.
Секвенатор – это автоматизированный аппарат для определения последовательности ДНК. Современные модели, такие как Illumina и Oxford Nanopore (MinION), обеспечивают высокую скорость и точность анализа генетического материала.
Данный цифровой радар геномных угроз должен мгновенно обнаруживать боевую генетическую нагрузку, например, из вражеского аэрозольного облака, и подавать сигнал к применению средств биозащиты до того, как персонал получит дозу заражения.
Эта технология явно обладает двойной природой.
Если математический аппарат Била и Вышогрода интегрировать в генеративно-состязательную нейросеть (GAN – Generative Adversarial Networks), можно будет создавать абсолютно невидимое для систем контроля биооружие.
GAN – архитектура глубокого обучения, предложенная Яном Гудфеллоу в 2014 году, состоящая из двух нейронных сетей, обучающихся в конкурентном режиме.
Основные элементы GAN включают две сети.
Генератор (Generator, G) формирует новые данные (например, изображения) из случайного шума, стараясь сделать их максимально реалистичными.
Дискриминатор (Discriminator, D) оценивает эти данные, пытаясь отличить реальные из обучающей выборки от поддельных, созданных Генератором.
Генератор старается обмануть Дискриминатор, создавая достоверные подделки, а Дискриминатор учится выявлять подделки.
Обе сети тренируются параллельно: Дискриминатор становится всё лучше в распознавании поддельных данных, а Генератор – совершенствует свои умения создавать реалистичные образцы.
В итоге Генератор способен производить такие правдоподобные образцы, что их практически невозможно отличить от настоящих.
При внедрении математического механизма RTX BBN Technologies в архитектуру GAN, где алгоритмы Била и Вышогрода работают в роли Дискриминатора, американские военные вирусологи смогут тестировать создаваемое биооружие в реальном времени, целенаправленно мутируя патоген, как вредоносный код, до тех пор, пока не будет достигнут нулевой уровень угрозы.
Тогда такой патоген противник, по определению, не сможет распознать.
Если только не получит или не воспроизведёт разработку RTX BBN Technologies либо не построит собственное производство для создания полностью незаметного биологического оружия.
Необузданное развитие опасных биотехнологий Пентагона ставит человечество на грань биологической катастрофы.
И при этом эти люди уверяют, что борются за мир.
