Mythos, ortada buluşma saldırılarında kullanılan daha karmaşık bir parmak izi algoritması olan Möbius Bridge'e dayanan yeni bir ortada buluşma tekniğinin keşfedilmesine yardımcı oldu. Green, Mythos'un ürettiği kodun gerekli girdi sayısını 289'a indirebildiğini söyledi. Anthropic, bu tasarrufun bu tür saldırılar için gereken süreyi 200 ila 800 kat azaltabileceğini belirtti.
Bu kadar çok girdi üretebilme yeteneği, saldırıyı laboratuvar ortamı dışında ulaşılamaz kılıyor. Ayrıca, test edilen zayıflatılmış AES algoritması yalnızca 7 tur kullandığından, gerçek hızlanma bilinmiyor. Green, şartnameye uygun AES'in anahtar boyutuna bağlı olarak 10, 12 veya 14 tur kullandığını söyledi.
Anthropic, bu uyarıların çoğunu açıkça belirtmeye özen gösteriyor. Pazartesi günkü blog yazısında, sonuçların yine de anlamlı olduğu ve nihayetinde kriptanaliz sürecini veya kriptosistemlerin düşmanca test edilmesini temelden etkileyebileceği savunuluyor.
Anthropic, "Siber güvenlik topluluğu artık dil modellerinin o kadar çok hata keşfedebildiği gerçeğiyle boğuşuyor ki standart insan süreçleri (zafiyet triyajı, doğrulama ve düzeltme gibi) buna ayak uydurmakta zorlanıyor. Aynı şeyin yakında akademik kriptografi araştırmalarında da geçerli olacağını öngörüyoruz. Dil modelleri giderek daha fazla özerk bir şekilde yeni araştırma çıktıları ürettikçe, insan araştırmacılar bu sonuçları teknik geçerlilik, yenilik ve kullanışlılık açısından inceleme ve doğrulama konusunda darboğaz haline gelebilir" dedi.
Anthropic'in raporunda, araştırmacıların Mythos'u eliptik eğri kriptografisi ve RSA gibi daha çok test edilmiş kriptosistemlere saldırmak için kullanıp kullanmadığından bahsedilmiyor. Bu sistemlere karşı saldırı iyileştirmeleri daha etkileyici olurdu. En etkileyici sonucu henüz emekleme aşamasındaki bir algoritmaya karşı elde ederek, Mythos'un gerçekte ne kadar avantaj sağladığı net değil. Geleneksel kriptanaliz tekniklerini kullanan araştırmacıların aynı saldırıyı keşfetmeye zaten yakın olup olmadığını bilmenin bir yolu yok.
Sonuç olarak, araştırmadan çıkarılacak ders basit. Yapay zeka destekli kriptanaliz hala test edilmemiş durumda ve bu platformların sağlayıcılarının faydalarını abartmakta çıkarı var. Aynı zamanda, LLM'lerin kriptografik zayıflıkların bulunmasında önemli avantajlar sağlayabileceğine dair artan kanıtlar var. LLM'lerin bir gün en hayati varlıklarımızı güvence altına alma ve tehlikeye atma yarışında önemli bir rol oynamayacağı sonucuna varmak bir hata olur.
Bu haberin başlığı ve gövdesi, HAWK'ın geri çekilmesini yansıtacak şekilde güncellenmiştir.
