क्वांटम-सुरक्षित एन्क्रिप्शन के बिना, महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचे नए खतरों के तहत ध्वस्त हो जाएगा।

दशकों से, आरएसए और एलिप्टिक कर्व क्रिप्टोग्राफी (ईसीसी) ने डिजिटल सुरक्षा की रीढ़ बनाई है। ऑनलाइन बैंकिंग से लेकर सैन्य संचार तक, इन एल्गोरिदम ने समय की कसौटी पर खरे उतरे हैं – मुख्य रूप से क्योंकि वे गणितीय समस्याओं पर निर्भर करते हैं जो क्लासिक कंप्यूटरों के साथ हल करने के लिए गणनात्मक रूप से महंगे हैं। लेकिन स्थिति को चुनौती दी जा रही है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, विशेष रूप से जब नए गणना मॉडल के साथ जोड़ा जाता है और क्वांटम कंप्यूटिंग द्वारा संचालित होता है, तो इन क्रिप्टोग्राफिक योजनाओं के एक बार अटूट आधारों को कमजोर करना शुरू कर देगा।

आरएसए और ईसीसी की समस्या

आरएसए की सुरक्षा बड़े पूर्णांकों को फैक्टर करने की कठिनाई पर आधारित है – दो बड़े प्राइम नंबरों का उत्पाद। ईसीसी एलिप्टिक कर्व डिस्क्रीट लॉगरिदम समस्या (ईसीडीएलपी) की कठिनाई पर निर्भर करता है। क्लासिक कंप्यूटिंग में, ये समस्याएं व्यावहारिक रूप से असाध्य हैं जब कुंजी का आकार पर्याप्त बड़ा होता है।

लेकिन यहाँ किकर है: दोनों सिस्टम केवल सुरक्षित हैं क्योंकि किसी ने उन्हें तोड़ने का एक तेज़ तरीका नहीं निकाला है – अभी तक। और अब, एआई गर्मी बढ़ा रहा है।

एआई केवल चैटबॉट्स के बारे में नहीं है

चैटजीपीटी द्वारा कविताओं को लिखने या मिडजॉर्नी द्वारा एनीमे अवतारों को जनरेट करने के बारे में फ्लफ भूल जाएं। एआई की वास्तविक शक्ति पैटर्न को पहचानने, खोज स्थान को अनुकूलित करने और मानव कोडर या विश्लेषक की तुलना में समाधानों पर पुनरावृत्ति करने की इसकी क्षमता में है। क्रिप्टोग्राफी में लागू किए जाने पर, एआई कोड को क्रैक नहीं कर रहा है – यह उन गणितीय संरचनाओं में गहराई से जा रहा है जो आरएसए और ईसीसी को “कठिन” समस्याएं बनाती हैं।

मशीन लर्निंग मॉडल, विशेष रूप से न्यूरल नेटवर्क, गणितीय संरचनाओं की भविष्यवाणी करने, जटिल कार्यों को अनुमानित करने और सूचित एल्गोरिदम को मार्गदर्शन करने में बढ़ती तरह से प्रभावी रहे हैं। क्रिप्टविश्लेषण में, इसका अनुवाद होता है:

• कमजोर कुंजियों की तेजी से पहचान करना।
• पैमाने पर लागू करने में कमियों का फायदा उठाना।
• फैक्टराइजेशन तकनीकों को तेज करना।
• एलिप्टिक कर्व ऑपरेशन में पैटर्न सीखना।

फैक्टराइजेशन में मशीन लर्निंग

आरएसए का एचिलीज़ हील फैक्टराइजेशन है। पारंपरिक हमले जैसे जनरल नंबर फील्ड सीवे (जीएनएफएस) पहले से ही बड़े संसाधनों की आवश्यकता होती है लेकिन सैद्धांतिक रूप से व्यावहारिक है। अब एआई इन विधियों को सुपरचार्ज कर रहा है।

हाल के शोध में यह पता लगाया गया है कि न्यूरल नेटवर्क का उपयोग फैक्टराइजेशन में उपयोग किए जाने वाले नंबर फील्ड की संरचना की भविष्यवाणी करने के लिए कैसे किया जा सकता है। बल के बजाय, एआई उन मार्गों को प्राथमिकता देने में मदद करता है जो सफल विघटन की ओर ले जाने की संभावना अधिक होती है।

पार्श्व जानकारी से आंशिक कुंजी जानकारी को रिवर्स-इंजीनियर या लीक हुई डेटा से निजी कुंजी को अनुमानित करने के लिए मॉडल प्रशिक्षित करने पर भी काम किया जा रहा है – एक कार्य जो पहले जटिलता के कारण अकल्पनीय था। एआई उस जटिलता को एक हल करने योग्य अनुकूलन समस्या में बदल रहा है।

ईसीसी और एआई-संवर्धित हमले

ईसीसी अक्सर आरएसए की तुलना में अधिक सुरक्षित होने के रूप में प्रचारित किया जाता है क्योंकि यह बहुत छोटे कुंजी आकार के साथ तुलनात्मक सुरक्षा प्राप्त करता है। लेकिन वह छोटा सा सतह क्षेत्र सटीक हमलों के लिए भी अधिक संवेदनशील है – और एआई इसका फायदा उठा रहा है।

एआई का उपयोग किया जा रहा है:

• पोलार्ड के र्हो एल्गोरिदम को तेज करने के लिए, जो मुख्य उपकरणों में से एक है जिसका उपयोग ईसीसी पर हमला करने के लिए किया जाता है। एलिप्टिक कर्व स्पेस में चलने को अनुकूलित करके, मशीन लर्निंग टकराव के समय को काफी कम कर सकती है।
• साइड-चैनल हमले करने के लिए, जहां इलेक्ट्रोमैग्नेटिक या पावर खपत डेटा पर प्रशिक्षित मॉडल निजी कुंजियों का अनुमान लगा सकते हैं जो ईसीसी ऑपरेशन में उपयोग की जाती हैं।
• कर्व-विशिष्ट शोषण उत्पन्न करने के लिए, जहां एआई मॉडल विश्लेषण कर्व की अंकगणितीय संपत्तियों को पहचानने के लिए कमजोर या हमले के लिए अधिक संवेदनशील हैं।

साइड-चैनल हमले अगले स्तर पर जाते हैं

पारंपरिक रूप से, साइड-चैनल हमले (एससीए) भौतिक पहुंच और उच्च-रिज़ॉल्यूशन माप उपकरणों की आवश्यकता होती है। एआई इन हमलों को रिमोट और स्वचालित बना रहा है। उदाहरण के लिए, गहरे शिक्षण मॉडल को प्रशिक्षित किया जा सकता है ताकि वे गणना समय, शक्ति की खपत या यहां तक कि अकουσ्टिक उत्सर्जन में सूक्ष्म भिन्नताओं को वर्गीकृत करें ताकि निजी कुंजियों का अनुमान लगाया जा सके।

सबसे बड़ा उन्नति? एआई को हमला किए जा रहे सिस्टम के सैद्धांतिक आधार को जानने की आवश्यकता नहीं है – यह केवल पर्याप्त प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता है। एक बार प्रशिक्षित, ये मॉडल क्रिप्टोग्राफिक ऑपरेशन के माध्यम से एक बज़सॉ की तरह चल सकते हैं, पूरी तरह से गणितीय सुरक्षा को बायपास करते हुए।

पूर्व और उत्तर-क्वांटम सिनर्जी

आप सोच सकते हैं कि क्वांटम कंप्यूटिंग वास्तव में आरएसए और ईसीसी के लिए अस्तित्व के लिए खतरा है। और आप सही होंगे – शोर का एल्गोरिदम एक पर्याप्त शक्तिशाली क्वांटम कंप्यूटर पर चलने से दोनों को मिटा देगा।

लेकिन यहाँ ट्विस्ट है: एआई क्वांटम लाभ के लिए एक पुल के रूप में कार्य कर रहा है। जब तक हम क्वांटम मशीनों के परिपक्व होने की प्रतीक्षा करते हैं, एआई आज के क्लासिक हमलों को तेज़, अधिक मापनीय और अधिक प्रभावी बना रहा है। कुछ शोधकर्ता यहां तक कि क्वांटम-प्रेरित एआई मॉडल विकसित कर रहे हैं जो शोर या ग्रोवर जैसे क्वांटम एल्गोरिदम के व्यवहार की नकल करने के लिए क्लासिक हार्डवेयर का उपयोग करके क्वांटम एल्गोरिदम के व्यवहार की नकल करते हैं।

वास्तव में, एआई इन क्रिप्टोग्राफिक योजनाओं को पुराना बनाने के लिए समय सीमा को छोटा कर रहा है – यहां तक कि क्वांटम श्रेष्ठता आने से पहले भी।

सुरक्षा के लिए निहितार्थ

आरएसए और ईसीसी के लिए एआई का खतरा अब एक सैद्धांतिक चिंता नहीं है – यह अब हो रहा है। क्रिप्टोग्राफिक परिदृश्य में यह बदलाव सरकारों, साइबर सुरक्षा एजेंसियों और निजी उद्यमों द्वारा गंभीरता से लिया जा रहा है। संयुक्त राज्य अमेरिका के राष्ट्रीय मानक और प्रौद्योगिकी संस्थान (एनआईएसटी), उदाहरण के लिए, पोस्ट-क्वांटम क्रिप्टोग्राफी की ओर वैश्विक संक्रमण का नेतृत्व कर रहा है। वर्षों के शोध के बाद, एनआईएसटी ने एक सेट क्वांटम-प्रतिरोधी एल्गोरिदम को अंतिम रूप दिया है – जिनमें सीआरवाईएसटीएलएस-काइबर और सीआरवाईएसटीएलएस-डिलिथियम शामिल हैं – जो क्लासिक और क्वांटम दोनों हमलों को सहन करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। महत्वपूर्ण बात यह है कि इन एल्गोरिदम का परीक्षण एआई-सहायता प्राप्त क्रिप्टविश्लेषण के खिलाफ उनकी लचीलापन सुनिश्चित करने के लिए किया जा रहा है, जो यह दर्शाता है कि मशीन लर्निंग पहले से ही सुरक्षा योजना में एक कारक है।

एक ही समय में, आरएसए और ईसीसी पर निर्भर विरासत प्रणाली महत्वपूर्ण कमजोरियां बन रही हैं। ये पुराने योजनाएं हमारे डिजिटल जीवन की रीढ़ को बनाने वाली प्रणालियों में व्यापक रूप से निहित हैं – दूरस्थ श्रमिकों द्वारा उपयोग किए जाने वाले वर्चुअल प्राइवेट नेटवर्क (वीपीएन) से लेकर राउटर से लेकर चिकित्सा उपकरणों तक नियंत्रित करने वाले फ़र्मवेयर तक। यदि उन्हें अपग्रेड नहीं किया जाता है, तो ये घटक उन हमलावरों के लिए प्रवेश बिंदु के रूप में कार्य कर सकते हैं जो या तो आज क्लासिक एआई-सहायता प्राप्त हमलों का फायदा उठाते हैं या कल क्वांटम सफलता हासिल करते हैं।

महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचे के लिए खतरे

और भी चिंताजनक बात यह है कि महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचे के लिए जोखिम है। ऊर्जा ग्रिड, जल उपचार सुविधाएं, परिवहन प्रणाली और स्वास्थ्य नेटवर्क अक्सर पुराने या अपडेट करने में मुश्किल सॉफ्टवेयर स्टैक पर चलते हैं जो आरएसए या ईसीसी पर निर्भर करते हैं। इन प्रणालियों का सफल उल्लंघन – विशेष रूप से उनके क्रिप्टोग्राफिक नियंत्रणों पर लक्षित एक – वास्तविक दुनिया के व्यवधान और सार्वजनिक सुरक्षा को खतरे में डाल सकता है। राष्ट्र-राज्य खतरों के संदर्भ में, ये प्रणालियां जासूसी और तोड़फोड़ के लिए विशेष रूप से आकर्षक लक्ष्य हैं।

क्या बदलने की जरूरत है

यहाँ वास्तविकता है: यदि आप अभी भी नए सिस्टम में आरएसए या ईसीसी को तैनात कर रहे हैं, तो आप पहले से ही पीछे हैं। एआई को इन सिस्टम को पूरी तरह से तोड़ने की जरूरत नहीं है – यह केवल उन्हें इतना कमजोर बनाने की जरूरत है कि शोषण व्यावहारिक हो जाए राज्य स्तर के अभिनेताओं या अच्छी तरह से वित्त पोषित विरोधियों के लिए।

आधुनिक रक्षा को घुमाने की जरूरत है:

• पोस्ट-क्वांटम क्रिप्टोग्राफी को अपनाएं जैसे लेटिस-आधारित, हैश-आधारित, या बहु-परिवर्तनीय बहुपदीय योजनाएं।
• क्रिप्टो-अगिलिटी प्रदान करने वाले प्रौद्योगिकी प्लेटफार्मों की जांच करें ताकि क्रिप्टोग्राफिक अपग्रेड आसान और दर्द रहित हों।
• एआई-प्रतिरोधी क्रिप्टोग्राफिक विधियों में निवेश करें, जिसका अर्थ है एल्गोरिदम जो विशेष रूप से एआई-संवर्धित विश्लेषण का विरोध करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।
• एआई-लाल टीमिंग करें – एक बुद्धिमान विरोधी को सिम्युलेट करें जो आपके सुरक्षा स्टैक को तनाव देने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करता है।
• लागू करने की स्वच्छता पर पुनर्विचार करें: कई एआई हमले इसलिए सफल होते हैं क्योंकि लागू करने में कमियां हैं, न कि सिद्धांत में कमियां।

नीचे की रेखा

एआई क्रिप्टोग्राफी के साथ वही कर रहा है जो उसने अन्य उद्योगों के साथ किया है: कमजोर लिंक को तेजी से ढूंढना जितनी जल्दी हम उन्हें पैच कर सकते हैं। आरएसए और ईसीसी मरे नहीं हैं – अभी तक – लेकिन लेखन दीवार पर है। क्रिप्टोग्राफी के पुराने गार्ड को अब चुनौती दी जा सकती है। या तो हम विकसित होते हैं, या हम पीछे रह जाते हैं।

एआई-सहायता प्राप्त हमले पुराने एन्क्रिप्शन योजनाओं को पुराना बना रहे हैं। सरकारें और शोधकर्ता क्या आ रहा है इसके लिए तैयारी के लिए पोस्ट-क्वांटम क्रिप्टोग्राफी मानकों को लागू कर रहे हैं। इस बीच, आरएसए या ईसीसी का उपयोग करने वाली पुरानी प्रणालियां – विशेष रूप से महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचे जैसे बिजली ग्रिड या अस्पतालों में – जोखिम में हैं। इन प्रणालियों को भंग किया जा सकता है जिसका विनाशकारी प्रभाव हो सकता है, विशेष रूप से राष्ट्र-राज्य अभिनेताओं द्वारा।

प्रतिक्रिया करने में देरी करना अब विकल्प नहीं है। सुरक्षा अब लचीला, सक्रिय और दोनों एआई और क्वांटम-संचालित खतरों के लिए तैयार होने का अर्थ है। इसलिए, महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचे के उद्योगों के लिए संदेश स्पष्ट है: एक एआई-सशक्त विरोधी की तरह सोचें – क्योंकि वही आपके डेटा के लिए आ रहा है।