L’intégration des modèles de langage dans la cryptanalyse semble franchir un cap technique. Mythos a généré un code capable de réduire le nombre d’entrées nécessaires à une attaque à 289, en s’appuyant sur un algorithme de fingerprinting sophistiqué appelé Möbius Bridge. D’après Anthropic, cette optimisation peut réduire le temps requis pour ce type d’attaques par un facteur de 200 à 800.
Les limites techniques de l’attaque sur l’AES
Si les résultats sont significatifs, ils comportent des nuances importantes. Green a précisé que les tests ont été effectués sur une version affaiblie de l’algorithme AES, limitée à 7 rounds. Or, une implémentation de l’AES conforme aux spécifications en utilise 10, 12 ou 14, selon la taille de la clé. En raison de ce décalage, la vitesse d’exécution réelle de l’attaque reste inconnue.
De plus, le volume d’entrées requis rend pour l’instant cette offensive impossible à réaliser en dehors d’un environnement de laboratoire, selon Arstechnica. Anthropic a toutefois souligné que ces découvertes pourraient fondamentalement perturber le processus de cryptanalyse, soit la phase de test adversarial des systèmes cryptographiques.
Le goulot d’étranglement des chercheurs humains chez Anthropic
L’entreprise Anthropic observe un décalage croissant entre la vitesse de découverte des vulnérabilités par l’IA et la capacité des experts à les traiter. Le volume de bugs identifiés dépasse désormais les processus standards de triage, de vérification et de remédiation.
Nous prédisons que la même chose sera bientôt vraie dans la recherche académique en cryptographie. À mesure que les modèles de langage produiront des résultats de recherche novateurs de manière autonome, les chercheurs humains pourraient devenir le goulot d’étranglement pour étudier et valider la validité technique, la nouveauté et l’utilité de ces résultats. Anthropic
L’incertitude sur la portée réelle de Mythos
Le rapport d’Anthropic ne précise pas si Mythos a été utilisé pour attaquer des systèmes plus éprouvés, tels que RSA ou la cryptographie sur les courbes elliptiques. L’efficacité de l’IA sur ces standards serait un indicateur plus probant de sa puissance, alors que l’algorithme visé ici était encore dans son enfance.
Il reste également impossible de déterminer si des chercheurs utilisant des méthodes de cryptanalyse conventionnelles étaient sur le point de découvrir la même faille sans l’aide de l’IA. Arstechnica souligne que les fournisseurs de plateformes d’IA ont un intérêt direct à exagérer les bénéfices de leurs outils, alors que la cryptanalyse assistée par IA demeure encore largement non testée.
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