Az AI önállóan matematikai gyengeségeket fedezett fel titkosítási algoritmusokban

Az Anthropic által közzétett kutatási eredmények szerint a Claude Mythos modell a HAWK gitteralapú post-kvantum aláírási eljárásban egy korábban ismeretlen szimmetriát kihasználva fejlesztett ki javított támadást. Az algoritmus matematikai biztonsági szintje így körülbelül a felére csökkent, ami azt jelenti, hogy a jövőben kétszer olyan hosszú kulcsokra lesz szükség az elérni kívánt biztonsági szint eléréséhez. A felfedezés azért jelentős, mert a HAWK-ot évek óta folyamatosan ellenőrizték szakértők, és már a NIST On-Ramp folyamat harmadik körében volt.

A második felfedezés az AES szimmetrikus titkosítási algoritmus egy hétköri redukált változatára vonatkozik. Claude egy új »Möbius-Bridge« megközelítést fejlesztett ki, amely egy korábbi Meet-in-the-Middle támadáson belül szükséges feltételezést szükségtelenné tesz, és az eddigi legjobb ismert támadást 200-800-szorosára gyorsítja. A teljes AES-128 verzió azonban nem veszélyeztetett, mivel az eredeti algoritmus tíz transzformációs kört tartalmaz.

A kutatás során Claude többágenses környezetben dolgozott autonóm módon, hozzáféréssel tudományos irodalomhoz, Python-hoz és SageMath-hoz. Az Anthropic hangsúlyozza, hogy több AI-ügynök párhuzamosan követett különböző megoldási megközelítéseket, és kölcsönösen korrigálták egymást. A projekt API-költsége körülbelül 100 000 amerikai dollár volt.

Az Anthropic felelős nyilvánosságra hozatali eljárásokat követett, és korán tájékoztatta a HAWK fejlesztőit, valamint a hatóságokat és az iparági partnereket. A kutatók szerint az AI a jövőben egyre több eredeti kriptográfiai kutatást fog végezni, miközben az emberi szakértők az új eredmények ellenőrzésében és validálásában válhatnak szűk keresztmetszetté. Az Anthropic és a ETH Zürich, a Tel Aviv University és a TU Berlin közösen kifejlesztette a CryptanalysisBench benchmarkot, amely az AI kriptoanalitikai képességeinek értékelésére szolgál.