#暗号解析

いちばん引っかかったのは、「LLMで暗号解析なんて本当にできるのか？」という問いが、もう半分くらい終わっていることです。この記事を読んでまず思ったのは、AIの得意分野として想像されがちな文章生成やコード補助を、かなり危ない方向に押し広げてきたな、ということでした。 暗号解析って、ただ難しい数学の問題というより、実際のセキュリティに直結する領域です。しかも、攻撃が見つかったかどうかを機械的に確かめやすい。だからこそベンチマークとしてはきれいなんですが、同時に「きれいだから安心」ではまったくない。むしろ、モデルが既知の攻撃を再現するだけでなく、設計上の穴や証明の誤りまで拾ってしまった、という点が怖いです。ここは単なるベンチマークの成績表ではなく、研究ツールがそのまま防御側の警報装置にもなっている感じがします。 それでも、すぐに「AIが暗号を破るようになった」と大騒ぎするのは少し早いとも思いました。記事の数字を見ても、現実の強度のまま全部突破しているわけではないし、スケールダウンした問題で強い、という面がかなり大きい。つまり、今のところは「万能の暗号破り」ではない。でも、研究者がわざわざ10

Anthropicが公開した2つの暗号解析結果を、暗号研究者のMatthew Greenがかなり率直に眺めた記事です。読んでいて面白いのは、話が「AIがすごい」で終わらないところです。むしろ、AIはゼロから天才的な数学をひねり出すというより、既存の道具を粘り強く組み合わせて、研究者が見落としていた穴を突くのが得意なのではないか、という見方がにじみます。私はこの視点、かなり本質的だと思いました。 AnthropicはClaude Mythosという未公開の上位モデルで、暗号解析の新結果を2件出した 1つは署名方式 HAWK への攻撃で、実用化目前だった候補をかなり揺らす内容 もう1つは reduced-round AES への攻撃で、技術的には興味深いが実用的な「AES突破」ではない 重要なのは、AIが新しい数学を突然生んだというより、既知の手法を徹底的に掘り下げた点 ただし、AIが出した結果はそれっぽく見えても誤りが混じるので、検証のしやすさがボトルネックになる Anthropicが今回出した結果は、同じ「暗号解析」と言っても温度差があります。 HAWK