- Yayımlanmamış gelişmiş model Claude Mythos, HAWK anahtar kurtarma saldırısı ve 7 turlu AES saldırısına yönelik iyileştirmeler üreterek yapay zekanın mevcut kriptoanaliz tekniklerini anlama, birleştirme ve genişletme becerisini gösterdi
- HAWK saldırısı, dağıtımdaki sistemleri hemen kırmıyor ancak güvenlik bit sayısını yaklaşık yarıya indiriyor. Anahtar boyutu iki katına çıkarılabilir, fakat verimlilik düşeceği için standartlaşma olasılığı da çok azalıyor
- AES sonucu, tam 10/12/14 turu değil, 7 turlu bir varyantı hedefliyor; 2013 tarihli çalışmayı sabit çarpan düzeyinde iyileştiren pratik olmayan bir saldırı olduğundan gerçek AES güvenliğinde doğrudan bir değişiklik yaratmıyor
- Model, ikna edici görünen ama hatalı sonuçları da kolayca üretebildiği için doğrulanabilirlik darboğaz haline geliyor. Çalıştırılabilir kod veya basit karşı örnekler kolay doğrulanırken, teorik hız iyileştirmeleri uzman incelemesi gerektiriyor; Lean kanıtlarında bile teoremin nasıl kurulduğunu insanların kontrol etmesi gerekiyor
- Yapısal zor problemlerin sayısının sınırlı olduğu açık anahtarlı ve kuantuma dayanıklı kriptografi, yapay zekanın mevcut araçları geniş biçimde uygulaması için elverişli bir alan. İleri araştırmalarda modelin bir noktadan sonra aniden yetersiz kaldığı sınır hâlâ var, ancak hızla dışarı doğru kayıyor
Claude Mythos’un ürettiği iki kriptoanaliz sonucu
- Anthropic, yayımlanmamış gelişmiş modeli Claude Mythos tarafından üretilen HAWK anahtar kurtarma saldırısını ve azaltılmış turlu AES saldırısını yayımladı
- İki sonucun hedefleri ve etkileri oldukça farklı
- HAWK sonucu, standartlaşma ihtimali olan bir imza yöntemini pratik olarak etkiliyor
- AES sonucu ise mevcut çalışmayı az miktarda iyileştiren teorik bir ilerlemeye daha yakın
- Anthropic ayrıca ayrı bir araştırma süreci tanıtımı da yayımladı
HAWK’ın güvenlik seviyesini düşüren anahtar kurtarma saldırısı
- HAWK, modül kafes izomorfizmi problemine (module-LIP) dayanan kuantuma dayanıklı imza yöntemi adayı; henüz dağıtılmadı veya standart olarak kabul edilmedi
- Standartlaşma sürecindeki Falcon ile ilişkili olsa da farklı zor problemlere dayandıkları için bu saldırı Falcon’a uygulanmıyor
- HAWK, gelecekteki standart adayı olarak hatırı sayılır ölçüde değerlendirilmiş durumdaydı
- Gerçek dağıtım parametrelerindeki HAWK’ı hemen kıran bir saldırı değil ve hâlâ üstel zaman gerektiriyor; ancak güvenlik bit sayısını yaklaşık yarıya indiriyor
- Teorik olarak anahtar boyutu iki katına çıkarılarak telafi edilebilir
- Anahtar büyüdükçe verimlilik düşer ve HAWK’ın alternatiflerden daha verimli olma gerekçesi de zayıflar
- Sağlanan saldırı kodu, zayıflatılmış challenge instance üzerinde birkaç saat içinde anahtarı kurtarıyor
- Gerçek dağıtım önerisi parametreleri olmasa da kriptografik zayıflığı kanıtlamak için yeterli
- Yeni matematik icat etmekten ziyade, zaten bilinen birçok aracı genişletip titizlikle uygulayarak sonuç elde ediyor
- Kullanılan bileşenlerde özellikle sıra dışı bir unsur yok
- Bilinen saldırı araçlarını geniş ve ısrarlı biçimde birleştirmek, saldırı amaçlı yapay zekanın iyi olduğu iş türlerinden biri
- Bu sonuçla HAWK’ın gerçek bir standart olma ihtimali çok düşük hale geldi
- Daha ayrıntılı teknik bağlam HAWK saldırı özeti içinde bulunabilir
7 turlu AES saldırısının sınırlı etkisi
- AES, 2001’den beri standart olarak kullanılan bir blok şifre; anahtar boyutuna göre 10/12/14 tur çalıştırır
- Gerçek dağıtımdaki AES, NSA’nın kamuya açık olmayan doğrulaması dahil önemli analizlere dayanmıştır
- Tam şifreye saldırmak zor olduğu için kriptoanalizde zayıflatılmış azaltılmış tur sürümlerini incelemek yaygındır; Anthropic’in sonucu 7 turlu AES’i hedefliyor
- 7 turlu AES saldırısı kendi başına yeni değil; bu sonuç 2013 tarihli önceki çalışmayı ve ilgili makaleyi sabit çarpan düzeyinde iyileştiriyor
- Gerçekte yürütülmesi zor, çok büyük miktarda şifreleme işlemi gerekiyor; ayrıca önce gerçek şifreleme cihazının gizli anahtarla çok sayıda seçilmiş açık metni şifrelemesini sağlamak gerekiyor
- Tüm saldırı pratikte çalıştırılamadığından iyileşme miktarı kâğıt üzerindeki analize dayanıyor
- Tüm ayrıntılar uygulandığında gerçek çalışma süresinin azalıp azalmayacağı net değil
- Teknik açıdan ilginç bir kriptoanaliz ilerlemesi olsa da tam AES’e karşı pratik bir saldırı veya çığır açıcı yeni matematik değil
En az insan müdahalesiyle saldırı sentezleme süreci
- Anthropic araştırmacıları, modeli büyük bir kriptografi uzmanları ekibiyle ince ayarlamak yerine, ondan sonuç bulmasını isteyip uzun süreli yinelemeli çalışma yaptırmış gibi görünüyor
- Model, ayrıntılı insan müdahalesi olmadan şu işleri yapabilecek seviyeye ulaşmış durumda
- Mevcut kriptoanaliz sonuçlarını anlama
- Birden fazla tekniği sentezleme
- Gerçek yeni saldırı oluşturma
- Mevcut saldırıları genişletme
- Henüz süper zekâ düzeyinde kriptoanaliz değil, ancak bilinen araştırmalara dayanarak gerçek ilerleme üretme becerisi kayda değer
Sonuç üretmekten daha zor hale gelen doğrulama
- Yeni sonuç gibi görünen çıktı her zaman gerçekten doğru olmayabilir
- Model, gerçek sonuçların yanı sıra inandırıcı ve yanıltıcı sonuçları da daha kolay üretebildiği için insanlar üzerindeki inceleme yükü artıyor
- HAWK gibi zayıflatılmış bir sistemde birkaç saat içinde çalışan eksiksiz saldırıları doğrulamak kolay
- Kodu alıp anahtar kurtarmanın ve seçilen mesajların gerçek imzasının mümkün olup olmadığını kontrol etmek yeterli
- AES gibi incelikli teorik hız iyileştirmelerinde geçerliliği doğrulamak zor
- Lean ile makine tarafından doğrulanabilir kanıt üretilebilir
- Kanıt doğru olsa bile teorem ifadesinin nasıl kurulduğuna duyarlı olduğundan uzman kontrolü gerekir
- Son dönemde dikkat çeken matematik sonuçları genel olarak şu türlere giriyor
- İyi anlaşılmış teoremler için makine tarafından doğrulanabilir kanıt içerir
- Jacobian varsayımına karşı örnek gibi doğrudan hesaplanabilen basit karşı örnek sağlar
- Çok sayıda uzman tarafından uzun süre incelendikten sonra geçerli kabul edilir
- İnsan doğrulaması ihtiyacı araştırma hızını sınırlıyor; ölümcül olmayan kriptoanalizde bunun bir süre daha böyle sürmesi muhtemel
Simetrik anahtarlı ve açık anahtarlı kriptografiye etkileri
-
Simetrik anahtarlı kriptografi
- Simetrik anahtarlı şifreler, hızlı uygulanabilirken tersine çözülmesi zor olacak şekilde kasıtlı olarak karmaşık ve sağlam yapılar kullanır
- Yapay zeka hesaplama süresini artırmak, bu yapıları doğrudan çözebileceği anlamına gelmez; mevcut modeller bunları kırmak için gereken çığır açıcı sezgiyi göstermiyor
- Yapay zeka yeni tekniklerle ilerleme sağlasa bile, bu kriptografik yapıları daha güçlü hale getirmek için de kullanılabilir
-
Açık anahtarlı ve kuantuma dayanıklı kriptografi
- Açık anahtarlı kriptografi, tek yönde hesaplaması hızlı, ters yönde zor olan ve yalnızca belirli tarafların tersini hesaplayabildiği bir trapdoor içeren matematiksel yapılara ihtiyaç duyar
- İnsanların keşfettiği kullanışlı yapıların sayısı fazla değildir; başlıca temeller şunlardır
- (EC)DLP
- RSA
- Kafes problemleri
- Kod teorisindeki çeşitli problemler
- RSA gibi eski problemler için bile yeterli insan gücüyle analiz edildiğinden emin olmak zordur; kod tabanlı ve kafes tabanlı kriptografi gibi daha yeni alanlarda saldırı araştırmaları için özellikle geniş alan vardır
- Mevcut araçları büyük ölçekte uygulayan yapay zekanın somut ilerleme üretebileceği verimli araştırma hedefleridir
Kuantuma dayanıklı standartlara geçiş dönemindeki fırsat
- Mevcut açık anahtarlı kriptografi, EC tabanlı kriptografi ve RSA’dan yeni zor problemlere dayalı kuantuma dayanıklı algoritmalara geçiş sürecinde
- HAWK dahil çok sayıda adayın incelendiği bu dönem, büyük ölçekli açık kriptoanaliz kapasitesinin ortaya çıkması için uygun bir zaman
- Yapay zeka tüm temel zor problemleri çökertmez veya Impagliazzo’nun Minicrypt durumuna yol açmazsa, güçlü yapay zeka kriptoanalizi şu etkileri yaratabilir
- Ayakta kalan zor problemlere güveni artırır
- Kriptoanaliz literatürünü daha sağlam hale getirir
- Standart olarak kabul edilmeden önce zayıf adayları eler
Bilim insanları ve araştırma ekosistemindeki değişim
- Bilim insanları modellerle en zor problemleri tartışabilir, ancak modeller henüz tüm problemleri bağımsız çözemediği için insanın rolü de devam ediyor
- Yeni keşiflerin hızlanması, aktif araştırmacılar için genel olarak olumlu
- Çözülmemiş sorunlar da var
- Yapay zekanın ürettiği sonuçlarda katkı kime verilecek
- Hızla artan sonuçları kim inceleyecek
- Gelişmiş yayımlanmamış modellerle edinilen deneyimlerde, son birkaç ay içinde bile performansın belirgin biçimde iyileştiği ve yıllardır ilgi duyulan sorularda şaşırtıcı sonuç adayları çıktığı görüldü
- Claude Mythos ve 100 bin dolar ölçeğinde kaynak olmadan da bazı yeni gelişmiş modellerde bu değişim gözlemlenebiliyor
Mevcut model yeteneklerinin sınırı
- Modelleri basit bir gelişmiş otomatik tamamlama olarak görmek veya gelişmenin yavaşladığını düşünmek, gerçek gelişmiş modellerin becerileriyle örtüşmüyor
- Son 5 ayda belirli problem türlerinde ölçülebilir büyük ilerlemeler oldu; şu ana kadar belirgin bir performans tavanına dair kanıt yok
- Yalnızca ücretsiz yapay zeka arama sonuçları kullanılırsa gelişmiş modellerin becerilerini görmek zor; yüksek performanslı hizmetlere de yaklaşık 20 dolar karşılığında erişilebiliyor
- Buna rağmen modellerin şimdiden süper zekâ olduğu veya AGI’nin tamamlandığı da söylenemez
- İleri araştırmalarda belli bir noktaya kadar çok yararlı olup belirli bir sınır aşıldığında aniden yetersiz kalıyorlar
- İnsanlar hâlâ bu sınırı kolayca bulabiliyor, ancak sınırın kendisi sürekli dışarı doğru kayıyor
- Model desteğiyle yapılan alanlar ile insanların kendi başına çözmesi gereken alanlar arasındaki sınır hareket ediyor; bu değişim yalnızca bilim insanlarını değil hukukçular, satış çalışanları ve tesisatçılar dahil tüm meslekleri etkileyecek
Henüz yorum yok.