Google DeepMind’ın yapay zekâsı RSA-1024 zayıflığını 1600 kat hızlı buldu

Google DeepMind’ın yapay zekâ ajanları, internetteki güvenli bağlantıların temel taşı olan RSA şifrelemesinin eski 1024 bitlik sürümündeki zayıflıkları, bugüne kadar bilinen en iyi yöntemden 1600 kat hızlı ortaya çıkardı. Bulguyu DeepMind başkan yardımcısı ve kıdemli bilim insanı Pushmeet Kohli duyurdu.

İlk sonuç dijital imzalarla ilgili. Sahteciliği önlemek için imzalanacak veriye sabit bir ek konuyor. Ajanlar, saldırgan imzalanan bloğun yarısını ya da fazlasını kontrol edebiliyorsa bu ekin hiçbir işe yaramadığını gösterdi: imzayı taklit etmek, ek hiç yokmuş gibi kolaylaşıyor. Yeni algoritma 1024 bitlik anahtarlara karşı bilinen en iyi saldırıyı 1600 kat iyileştirdi, test ortamında işlemci süresini de 3,5 kat kısalttı. Üstelik anahtarı doğrudan çarpanlarına ayırmanın gerektirdiği gücün binde birinden azıyla yetindi.

Bunu da okuyun: Apple yapay zekâya ilk kez ücret koydu: Logic Pro’da 49,99 dolarlık paket

İkinci buluş toplu saldırıyla ilgili. Pek çok sistem aynı boyda anahtar kullandığı için saldırgan ağır hesap yükünü birden fazla hedefe yayabiliyor. Ajanların önerdiği yöntemle her yeni 1024 bitlik anahtarın ortalama maliyeti önceki tekniklere göre 30 kat düştü.

Bankacılık ve WhatsApp güvende mi?

Evet. Bulunan açıklar 2048 bit ve daha uzun anahtarlar için geçerli değil. Çevrim içi bankacılık, mesajlaşma uygulamaları ve kripto paralar bu uzun anahtarları kullanıyor. Risk altında olan, hâlâ 1024 bitlik eski anahtarlarla çalışan sistemler.

Çalışma Kaliforniya Üniversitesi San Diego ve Fransız araştırma merkezi Inria ile birlikte yürütüldü; sonuçlar daha önce çözülmüş bir RSA-1024 örneği kapalı test ortamında yeniden kırılarak doğrulandı. Araştırmacılar, şifreleme varsayımlarının düzenli olarak yeniden sınanması gerektiğini ve otomatik kriptanalizin gelecekteki standartların stres testinde vazgeçilmez hâle geleceğini söylüyor.

Google’ın yapay zekâ alanındaki son adımlarından biri de Gemini’nin 15 saniyelik video üretmesiydi.

Kaynak: ShiftDelete.Net