ساعدت Mythos في العثور على تقنية جديدة للتقابل في المنتصف تعتمد على جسر مويبيوس، وهو خوارزمية بصمات أصابع أكثر تعقيدًا تستخدم في هجمات التقابل في المنتصف. باستخدامها، قال غرين، كان الكود الذي أنشأته Mythos قادرًا على تقليل عدد المدخلات المطلوبة إلى 289. قالت أنثروبيك إن هذه المدخرات يمكن أن تقلل الوقت المطلوب لهذه الهجمات بمقدار 200 إلى 800 مرة.
إن القدرة على إنتاج هذا العدد الكبير من المدخلات تجعل الهجوم خارج نطاق الوصول خارج المختبر. علاوة على ذلك، فإن الزيادة الفعلية غير معروفة، حيث أن خوارزمية AES الضعيفة التي تم اختبارها استخدمت فقط 7 جولات. وفقًا لما قاله غرين، فإن AES المتوافق مع المواصفات يستخدم 10 أو 12 أو 14 جولة، اعتمادًا على حجم المفتاح.
تكون أنثروبيك حذرة في توضيح معظم هذه التحذيرات بوضوح. ولكن تضم المدونة التي نُشرت يوم الاثنين حججًا تفيد بأن النتائج لا تزال ذات مغزى ويمكن أن تعطل في النهاية عملية تحليل التشفير، أو الاختبار العدائي للأنظمة التشفيرية.
“يسعى مجتمع الأمن السيبراني الآن للتعامل مع حقيقة أن نماذج اللغة قادرون على اكتشاف العديد من الأخطاء بحيث تكافح العمليات البشرية القياسية (مثل فرز الثغرات والتحقق منها وإصلاحها) للحفاظ على التقدم,” كتبت أنثروبيك. “نتوقع أن يكون الأمر نفسه صحيحًا قريبًا في بحوث التشفير الأكاديمية. مع إنتاج نماذج اللغة بشكل متزايد لمخرجات بحث جديدة بشكل مستقل، قد يصبح الباحثون البشريون عائقًا أمام دراسة والتحقق من هذه النتائج من حيث الصحة الفنية والجدة والفائدة.”
لم يتم ذكره في تقرير أنثروبيك ما إذا كان باحثوها استخدموا Mythos للهجوم على أنظمة التشفير المجربة أكثر، مثل تشفير المنحنيات البيانية و RSA. ستكون التحسينات في الهجمات ضد هذه الأنظمة أكثر إثارة للإعجاب. من خلال تحقيق النتيجة الأكثر إثارة ضد خوارزمية لا تزال في مرحلة الطفولة، ليس من الواضح مدى الميزة التي وفرتها Mythos حقًا. لا توجد طريقة لمعرفة ما إذا كان الباحثون الذين يستخدمون تقنيات تحليل التشفير التقليدية قريبين بالفعل من اكتشاف نفس الهجوم.
في النهاية، الدرس من البحث بسيط. لا يزال تحليل التشفير المعزز بالذكاء الاصطناعي غير مختبر، ولدى مزودي هذه المنصات مصلحة كبيرة في المبالغة في فوائدها. في الوقت نفسه، هناك أدلة متزايدة على أن نماذج اللغة الكبيرة قد توفر مزايا كبيرة في العثور على نقاط الضعف التشفيرية. سيكون من الخطأ الاستنتاج بأن نماذج اللغة الكبيرة لن تلعب يومًا دورًا مهمًا في السباق بين تأمين وتعريض أصولنا الأكثر حيوية للخطر.
تم تحديث العنوان ومحتوى هذه القصة لتعكس سحب HAWK.
