โดยไม่มีการเข้ารหัสที่ปลอดภัยจากควอนตัม อินฟราสตรัคチャร์สำคัญจะพังทลายลงภายใต้ภัยคุกคามใหม่

ในช่วงหลายทศวรรษที่ผ่านมา RSA และ Elliptic Curve Cryptography (ECC) ได้กลายเป็นรากฐานของความปลอดภัยทางดิจิทัล ตั้งแต่การรักษาความปลอดภัยของการธนาคารออนไลน์ไปจนถึงการสื่อสารทางทหาร อัลกอริทึมเหล่านี้ได้ผ่านการทดสอบของเวลา – ส่วนใหญ่เนื่องจากพวกมันพึ่งพาในการแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์ที่มีค่าใช้จ่ายในการคำนวณสูงในการแก้ปัญหาโดยใช้คอมพิวเตอร์แบบคลาสสิก แต่สถานะปัจจุบันถูกโจมตี Artificial Intelligence โดยเฉพาะเมื่อรวมกับโมเดลการคำนวณใหม่ๆ และได้รับการสนับสนุนจากคอมพิวเตอร์ควอนตัม จะเริ่มกัดกร่อนรากฐานที่ไม่เคยถูกทำลายของสchemes การเข้ารหัสลับเหล่านี้

ปัญหากับ RSA และ ECC

ความปลอดภัยของ RSA ขึ้นอยู่กับความยากในการ แยกตัวประกอบจำนวนเต็มขนาดใหญ่ – ผลคูณของจำนวนเฉพาะขนาดใหญ่สองตัว ECC พึ่งพาความยากของปัญหา Elliptic Curve Discrete Logarithm Problem (ECDLP) ในการคำนวณแบบคลาสสิก ปัญหาเหล่านี้แทบจะเป็นไปไม่ได้ในการแก้ไขภายในกรอบเวลาที่เหมาะสมเมื่อขนาดคีย์ใหญ่พอที่จะ

แต่นี่คือจุดสำคัญ: ระบบทั้งสองนี้ปลอดภัยเฉพาะเพราะไม่มีใครคิดค้นวิธีที่เร็วกว่าในการทำลายพวกมัน – ยัง และตอนนี้ AI กำลังเพิ่มความร้อน

AI ไม่ใช่แค่เกี่ยวกับ Chatbots

ลืมเรื่องราวเกี่ยวกับ ChatGPT ที่เขียนบทกวีหรือ Midjourney ที่สร้างอาวาตาร์อนิเมะ ความสามารถที่แท้จริงของ AI คือความสามารถในการรับรู้รูปแบบ การเพิ่มประสิทธิภาพพื้นที่การค้นหา และการวนซ้ำเพื่อแก้ปัญหาได้เร็วกว่าผู้เขียนโค้ดหรือนักวิเคราะห์มนุษย์ใดๆ เมื่อนำไปใช้กับการเข้ารหัสลับ AI ไม่ได้ทำลายรหัสลับในความหมายของฮอลลีวูด – มันกำลังขุดลึกเข้าไปในโครงสร้างทางคณิตศาสตร์ที่ทำให้ RSA และ ECC เป็น “ปัญหายาก”

โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง โดยเฉพาะเครือข่ายประสาทเทียม ได้แสดงให้เห็นถึงความสามารถที่เพิ่มขึ้นในการคาดการณ์โครงสร้างทางคณิตศาสตร์ การประมาณฟังก์ชันที่ซับซ้อน และการชี้นำอัลกอริทึมแบบเชิงสัมบูรณ์ ในการวิเคราะห์การเข้ารหัสลับ สิ่งนี้แปลเป็น:

• การระบุ คีย์ที่อ่อนแอ ได้เร็วกว่า
• การเอาเปรียบข้อบกพร่องในการใช้งานที่ มีขนาดใหญ่
• การเร่งการแยกตัวประกอบ เทคนิค
• การเรียนรู้ รูปแบบในการดำเนินการโค้งเอลลิปติก

การเรียนรู้ของเครื่องในแยกตัวประกอบ

จุดอ่อนของ RSA คือการแยกตัวประกอบจำนวนเต็มแบบทั่วไป การโจมตีแบบดั้งเดิม เช่น General Number Field Sieve (GNFS) ต้องการทรัพยากรจำนวนมาก แต่เป็นไปได้ ในทางทฤษฎี ตอนนี้ AI กำลังเพิ่มประสิทธิภาพวิธีการเหล่านี้

การวิจัยล่าสุดสำรวจว่าเครือข่ายประสาทเทียมอาจใช้ คาดการณ์ โครงสร้างของฟิลด์ตัวเลขที่ใช้ในการแยกตัวประกอบ แทนที่จะพึ่งพาการบังคับ AI ช่วย จัดลำดับความสำคัญของเส้นทาง ที่มีแนวโน้มที่จะนำไปสู่การแยกส่วนสำเร็จ

ยังมีการทำงานเกี่ยวกับการฝึกโมเดลเพื่อทำการย้อนกลับข้อมูลคีย์ส่วนบุคคลหรือการประมาณคีย์ส่วนตัวจากข้อมูลรั่วไหล – งานที่เคยเป็นไปไม่ได้เนื่องจากความซับซ้อนสูง AI กำลังเปลี่ยนความซับซ้อนนั้นให้เป็น ปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพ ที่สามารถแก้ไขได้

ECC และการโจมตีที่ได้รับการปรับปรุงด้วย AI

ECC มักถูกมองว่ามีความปลอดภัยมากกว่า RSA เนื่องจากสามารถให้ความปลอดภัยที่เทียบเท่ากับขนาดคีย์ที่เล็กกว่ามาก แต่พื้นที่ผิวที่เล็กกว่านั้นยังไวต่อการโจมตีด้วยความแม่นยำ – และ AI กำลังใช้ประโยชน์จากสิ่งนั้น

AI ถูกนำมาใช้เพื่อ:

• เร่งการทำงานของอัลกอริทึม Pollard’s Rho ซึ่งเป็นหนึ่งในเครื่องมือหลักที่ใช้ โจมตี ECC โดยการเพิ่มประสิทธิภาพการเดินผ่านพื้นที่โค้งเอลลิปติก การเรียนรู้ของเครื่องสามารถลดเวลาในการชนกันอย่างมีนัยสำคัญ
• การโจมตีแบบ side-channel โดยที่โมเดลที่ฝึกฝนจากข้อมูลการบริโภคพลังงานหรือแม้กระทั่งการปล่อยสัญญาณเสียงสามารถ อนุมาน คีย์ส่วนตัวที่ใช้ในการดำเนินการ ECC
• การสร้างการโจมตีแบบเฉพาะโค้ง โดยที่โมเดล AI วิเคราะห์คุณสมบัติทางคณิตศาสตร์ของโค้งเพื่อระบุโค้งที่อ่อนแอหรือเสี่ยงต่อการโจมตี

การโจมตีแบบ side-channel ถึงระดับถัดไป

การโจมตีแบบ side-channel (SCAs) ในแบบดั้งเดิมต้องการการเข้าถึงทางกายภาพและเครื่องมือวัดที่มีความละเอียดสูง AI กำลังทำให้การโจมตีเหล่านี้ ระยะไกลและอัตโนมัติ ตัวอย่างเช่น โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องแบบลึกสามารถฝึกฝนเพื่อจำแนกความแตกต่างเล็กๆ น้อยๆ ในเวลาในการคำนวณ การใช้พลังงาน หรือแม้กระทั่งการปล่อยสัญญาณเสียงเพื่ออนุมานคีย์ส่วนตัว

ความก้าวหน้าที่ยิ่งใหญ่ที่สุด? AI ไม่ต้องการทราบทฤษฎีฐานของระบบที่กำลังโจมตี – มันแค่ต้องการข้อมูลการฝึกฝนเพียงพอ เมื่อฝึกฝนแล้ว โมเดลเหล่านี้สามารถผ่านการดำเนินการเข้ารหัสลับได้อย่างรวดเร็ว โดยไม่ต้องใช้การคุ้มครองทางคณิตศาสตร์เลย

การทำงานร่วมกันระหว่าง pre- และ post-ควอนตัม

คุณอาจคิดว่าคอมพิวเตอร์ควอนตัมเป็นภัยคุกคามที่แท้จริงต่อ RSA และ ECC และคุณจะถูกต้อง – อัลกอริทึมของ Shor ที่ทำงานบนคอมพิวเตอร์ควอนตัมที่มีพลังมากพอที่จะ ทำลาย ทั้งสองอย่าง

แต่นี่คือจุดกลับ: AI กำลังทำงานเป็น สะพาน ไปสู่ความได้เปรียบของควอนตัม ในขณะที่เรารอเครื่องควอนตัมที่จะเติบโต AI กำลังทำให้การโจมตีแบบคลาสสิกในปัจจุบันเร็วขึ้น มีประสิทธิภาพมากขึ้น และมีประสิทธิภาพมากขึ้น บาง นักวิจัย กำลังพัฒนา แบบจำลอง AI ที่ได้รับแรงบันดาลใจจากควอนตัม เพื่อจำลองพฤติกรรมของอัลกอริทึมควอนตัม เช่น Shor หรือ Grover โดยใช้ฮาร์ดแวร์แบบคลาสสิก

โดยผลกระทบ AI กำลังทำให้กรอบเวลาในการที่สchemes การเข้ารหัสลับเหล่านี้จะล้าสมัย – แม้กระทั่งก่อนที่ความเหนือกว่าของควอนตัมจะมาถึง

ผลกระทบต่อความปลอดภัย

ภัยคุกคามที่ AI ต่อ RSA และ ECC ไม่ใช่ความกังวลในทางทฤษฎี – มันเกิดขึ้นแล้ว การเปลี่ยนแปลงนี้ในภูมิทัศน์การเข้ารหัสลับกำลังได้รับการพิจารณาอย่างจริงจังโดยรัฐบาล หน่วยงานด้านความปลอดภัยไซเบอร์ และองค์กรเอกชน สถาบันมาตรฐานและเทคโนโลยีแห่งชาติ (NIST) ของสหรัฐฯ ได้ดำเนินการเปลี่ยนแปลงไปสู่การเข้ารหัสลับหลังควอนตัมระดับโลก หลังจากการวิจัยเป็นเวลาหลายปี NIST ได้ สรุป ชุดอัลกอริทึมที่ต้านควอนตัม – รวมถึง CRYSTALS-Kyber และ CRYSTALS-Dilithium – ที่ออกแบบมาเพื่อต้านทานการโจมตีแบบคลาสสิกและควอนตัม สิ่งสำคัญคือ อัลกอริทึมเหล่านี้กำลังได้รับการ ทดสอบ เพื่อให้แน่ใจว่ามีความทนทานต่อการวิเคราะห์การเข้ารหัสลับโดยใช้ AI ด้วย ซึ่งเน้นย้ำว่าการเรียนรู้ของเครื่องเป็นปัจจัยหนึ่งในการวางแผนความปลอดภัย

ในเวลาเดียวกัน ระบบที่ล้าสมัยที่ยังคงพึ่งพา RSA และ ECC กำลังกลายเป็นจุดอ่อนที่สำคัญ ระบบเหล่านี้ฝังอยู่ในระบบที่สร้างรากฐานของชีวิตดิจิทัลของเรา – ตั้งแต่เครือข่ายส่วนตัวเสมือนที่ใช้โดยพนักงานที่ทำงานระยะไกล ไปจนถึงเฟิร์มแวร์ที่ควบคุมทุกอย่างตั้งแต่เราเตอร์ไปจนถึงอุปกรณ์ทางการแพทย์ หากไม่ได้รับการอัปเกรด ส่วนประกอบเหล่านี้สามารถใช้เป็นจุดเข้าถึงสำหรับผู้โจมตีที่ใช้การโจมตีแบบคลาสสิกที่ได้รับการช่วยเหลือจาก AI ในปัจจุบันหรือการผ่านควอนตัมในอนาคต

ภัยคุกคามต่อโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญ

สิ่งที่น่ากังวลมากขึ้นคือความเสี่ยงต่อโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญ ระบบไฟฟ้า ระบบบำบัดน้ำ ระบบขนส่ง และเครือข่ายสุขภาพมักจะทำงานบนซอฟต์แวร์ที่ล้าสมัยหรือยากต่อการอัปเดต ซึ่งพึ่งพา RSA หรือ ECC การละเมิดที่ประสบความสำเร็จของระบบเหล่านี้ – โดยเฉพาะอย่างยิ่งการโจมตีระบบควบคุมการเข้ารหัสลับ – อาจทำให้เกิดการหยุดชะงักในโลกแห่งความเป็นจริงและทำให้ความปลอดภัยของสาธารณะตกอยู่ในความเสี่ยง ในบริบทของภัยคุกคามจากประเทศต่างๆ ระบบเหล่านี้เป็นเป้าหมายที่น่าดึงดูดใจสำหรับการ间諜และการทำลายล้าง

สิ่งที่ต้องเปลี่ยนแปลง

นี่คือความเป็นจริง: หากคุณยังคงใช้ RSA หรือ ECC ในระบบใหม่ คุณก็ล้าสมัยแล้ว AI ไม่จำเป็นต้องทำลายระบบเหล่านี้ให้สมบูรณ์ – มันแค่ต้องทำให้พวกมันอ่อนแอเพียงพอที่จะทำให้การโจมตีเป็นไปได้สำหรับผู้โจมตีระดับรัฐหรือผู้ที่มีเงินทุนที่ดี
การป้องกันสมัยใหม่ต้องเปลี่ยน:

• ใช้การเข้ารหัสลับหลังควอนตัม เช่น แผนการขึ้นอยู่กับลัตติส์ การเข้ารหัสลับแบบแฮช หรือแบบพหุนามหลายตัว สchemes
• สำรวจแพลตฟอร์มเทคโนโลยีที่ให้ ความยืดหยุ่นในการเข้ารหัสลับ เพื่อให้การอัปเกรดการเข้ารหัสลับเป็นเรื่องง่ายและไม่เจ็บปวด
• ลงทุนในวิธีการเข้ารหัสลับที่ต้านทาน AI หมายถึง อัลกอริทึมที่ออกแบบมาเพื่อต้านทานการวิเคราะห์ที่ได้รับการช่วยเหลือจาก AI
• ทำการทดสอบ AI-red teaming – จำลองผู้โจมตีที่มีความฉลาดที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อทดสอบความแข็งแกร่งของสแต็คความปลอดภัยของคุณ
• ตรวจสอบความสะอาดในการใช้งาน: การโจมตี AI หลายครั้งประสบความสำเร็จเนื่องจากการนำไปใช้ที่ไม่ดี ไม่ใช่เนื่องจากทฤษฎีที่มีข้อบกพร่อง

สรุป

AI กำลังทำกับการเข้ารหัสลับเหมือนกับที่ทำกับอุตสาหกรรมอื่นๆ – ค้นหาจุดอ่อนเร็วกว่าที่เราจะสามารถแก้ไขได้ RSA และ ECC ยังไม่ตาย – แต่การเขียนบนกำแพงบอกว่าพวกมันไม่สามารถต้านทานการโจมตีได้ไม่สิ้นสุด การป้องกันความปลอดภัยแบบเก่าไม่สามารถยืนหยัดได้โดยไม่มีการท้าทาย

การโจมตีที่ได้รับการช่วยเหลือจาก AI กำลังทำให้การเข้ารหัสลับแบบเก่าล้าสมัย รัฐบาลและนักวิจัยกำลังเปิดตัวมาตรฐานการเข้ารหัสลับหลังควอนตัมใหม่เพื่อเตรียมพร้อมสำหรับสิ่งที่กำลังจะเกิดขึ้น ในขณะเดียวกัน ระบบที่ล้าสมัยที่ยังคงใช้ RSA หรือ ECC – โดยเฉพาะอย่างยิ่งในโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญ เช่น ระบบไฟฟ้าหรือโรงพยาบาล – กำลังเสี่ยงต่อการถูกโจมตีมากขึ้น ระบบเหล่านี้อาจถูกเจาะจงได้โดยมีผลกระทบที่รุนแรง โดยเฉพาะอย่างยิ่งโดยผู้โจมตีระดับประเทศ

การรอการดำเนินการไม่ใช่ตัวเลือกอีกต่อไป ความปลอดภัยหมายถึงความยืดหยุ่น การคาดการณ์ล่วงหน้า และความพร้อมสำหรับภัยคุกคามที่ได้รับการช่วยเหลือจาก AI และควอนตัม ดังนั้น ข้อความที่ชัดเจนต่ออุตสาหกรรมโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญคือ: เริ่มคิดเหมือนผู้โจมตีที่มีพลัง AI – เพราะนั่นคือผู้ที่กำลังจะเข้ามาโจมตีข้อมูลของคุณ