Współzałożyciel Ethereum, Vitalik Buterin, poparł ostrzeżenie jednego z najbardziej znanych badaczy sieci, że sztuczna inteligencja może podważyć kryptografię zabezpieczającą setki miliardów dolarów w kryptowalutach, zanim komputery kwantowe w ogóle dostaną szansę.

Ostrzeżenie wydane przez badacza Ethereum, Justina Drake'a, wzywa branżę do przygotowania się na to, co nazywa „trybem bunkra”: uporządkowaną, stopniową migrację środków na nowe adresy portfeli, których klucze publiczne nie są ujawniane w łańcuchu. Więcej kontekstu na ten temat znajdziesz w naszych najnowsze osiągnięcia AI.

Ostrzeżenie i kto za nim stoi

W środę Drake argumentował, że niedawny postęp w matematyce opartej na sztucznej inteligencji oznacza, że w perspektywie najbliższej dekady algorytmu podpisu cyfrowego opartego na krzywej eliptycznej (ECDSA) – matematycznej podstawy zabezpieczającej portfele Bitcoin i Ethereum – nie można już uważać za bezpieczne.

ECDSA opiera się na przyjętej trudności problemu logarytmu dyskretnego krzywej eliptycznej: wyprowadzenie klucza prywatnego portfela z jego klucza publicznego przy użyciu współczesnych komputerów i znanych algorytmów jest obliczeniowo niewykonalne. Każda transakcja podpisana przez portfel publikuje swój klucz publiczny do łańcucha bloków, dlatego właśnie struktura tej matematyki – a nie tylko tajność samego klucza – stoi pomiędzy atakującym a funduszami.

Jego impulsem było opublikowanie w tym tygodniu przez OpenAI setek nowych odkryć matematycznych z zakresu algebry, informatyki teoretycznej i logiki matematycznej, które Drake przytoczył jako dowód szybkości rozwoju sztucznej inteligencji w czystej matematyce. Tutaj firma ma poprzednią formę: w zeszłym miesiącu wykorzystała zespół 10 000 autonomicznych agentów AI pracujących równolegle, aby w ciągu zaledwie 88 godzin opracować rozwiązanie równań Naviera-Stokesa, jednego z najsłynniejszych nierozwiązanych problemów matematyki i fizyki.

„Ostatnie dni dały upokorzenie ludzkiej intuicji matematycznej. Długo utrzymywane, niekwestionowane hipotezy upadły” – napisał Drake, argumentując, że krzywe eliptyczne są szczególnie podatne na zagrożenia, ponieważ „noszą bogatą strukturę i jest miejsce na fantazyjne sztuczki, takie jak Schoof, Frobenius, czy łączenie w pary”. Z kolei funkcje mieszające „zaprojektowano tak, aby minimalizować strukturę algebraiczną”.

Co właściwie powiedział Buterin

Poparcie Buterina było raczej wyważone niż alarmujące. „Nie radzę nikomu dzisiaj próbować przenosić swoich środków do nowych portfeli” – napisał. „Powinniśmy jednak poważnie potraktować ryzyko związane z kryptografią wynikającą z matematyki wspomaganej przez sztuczną inteligencję”.

Następnie rozszerzył swoje obawy poza krzywe eliptyczne na kryptografię opartą na siatce — rodzinę schematów powszechnie uznawanych za odporne na ataki kwantowe. „Jak dotąd większość ludzi myślała: «krzywe eliptyczne są złamane, hasze bezpieczne, siatki bezpieczne»” – napisał Buterin. „Istnieje jednak duża szansa, że ​​betonowe bezpieczeństwo sieci kratowych poważnie ucierpi w ciągu najbliższych dwóch lat matematyki AI”.

Powiedział, że ta obawa jest głównym powodem, dla którego plan działania Ethereum zmierza w kierunku „tylko haszowania” – opierając się na prymitywach kryptograficznych o minimalnej strukturze algebraicznej, które matematyka wspomagana sztuczną inteligencją byłaby najtrudniejsza do zaatakowania.

Branża reaguje

Partner zarządzający Dragonfly, Haseeb Qureshi, zalecił podjęcie środków ostrożności, opisując ostrzeżenie Drake'a jako „bardzo trzeźwą decyzję”. „Ryzyko nie jest kwantowe, ale po prostu konwencjonalna matematyka obalająca niepotwierdzone założenia dotyczące twardości kryptograficznej” – napisał w X.

To rozróżnienie stanowi sedno debaty. Kryptografia postkwantowa ma plan działania: amerykański Narodowy Instytut Standardów i Technologii ujednolicił zamienniki oparte na sieciach, a łańcuchy bloków mają wieloletnie plany migracji. Ale te zamienniki opierają się na założeniach dotyczących twardości, które są domniemane, a nie udowodnione. Jeśli matematyka przyspieszona przez sztuczną inteligencję zacznie obalać ugruntowane od dawna przypuszczenia – jak sugeruje kaskada wyników uzyskanych za pomocą sztucznej inteligencji z zeszłego tygodnia, że ​​jest to możliwe – sam konsensus w sprawie bezpieczeństwa kwantowego stanie się bardziej niepewny.

Praktyczne porady: świeże adresy

Oprócz długoterminowych kwestii kryptograficznych obaj badacze podkreślili dostępny obecnie konkretny środek zaradczy: przechowywanie środków pod adresami, gdzie klucz publiczny nigdy nie został ujawniony w łańcuchu. Klucz publiczny portfela zostaje ujawniony w momencie podpisania transakcji, dlatego Drake zaleca raczej stopniową migrację na nowe adresy niż panikę.

W przypadku giełd, depozytariuszy i posiadaczy instytucji wniosek operacyjny jest nieestetyczny, ale konkretny: higiena kluczy, rotacja adresów i preferencja dla konstrukcji opartych na skrótach należą do planu działania w zakresie bezpieczeństwa teraz, a nie po przełomie matematycznym, który trafił na pierwsze strony gazet.

Pytanie o czas jest celowo bezsensowne. Ani Drake, ani Buterin nie podali daty, kiedy – i czy – matematyka wspomagana sztuczną inteligencją będzie w stanie zapewnić praktyczny atak na sygnatury krzywych eliptycznych. To, co zmieniło się w tym tygodniu, to tempo podstawowej dziedziny: dowody i wyniki, które kiedyś zajmowały zespołom badawczym lata, teraz pojawiają się w partiach generowanych maszynowo, a kryptografowie ponownie sprawdzają, które z ich założeń dotyczących twardości zostało faktycznie udowodnione.

Żaden z badaczy nie twierdził, że przerwa jest nieuchronna. Obaj podkreślali, że łańcuch założeń leżący u podstaw współczesnej kryptografii jest tak mocny, jak matematyka, na której się opiera – i że matematyka jest obecnie przepisywana z szybkością maszynową.

W miarę jak systemy sztucznej inteligencji przechodzą od wspomagania dowodów ludzkich do generowania oryginalnych wyników matematycznych na dużą skalę, zespoły ds. bezpieczeństwa zarządzające bilionami zasobów cyfrowych mogą być zmuszone zacząć traktować publikacje pionierskich laboratoriów AI w taki sam sposób, w jaki traktują ujawnienia dnia zerowego: jako wczesne ostrzeżenia.

Więcej informacji na temat tego, jak pionierskie badania nad sztuczną inteligencją zmieniają sąsiednie branże, można znaleźć w sekcji biznesowej AI Buzz Wire.

---

Bądź na Bieżąco z AI

Najnowsze wiadomości, analizy i przełomy w dziedzinie AI — wszystko w jednym miejscu.

Czytaj więcej wiadomości AI →