Google ha impiegato agenti di intelligenza artificiale in attività di ricerca crittografica che hanno portato all’individuazione di due debolezze relative a configurazioni RSA legacy e allo sviluppo di un algoritmo in grado di ridurre il costo teorico di specifiche operazioni di fattorizzazione multipla. Le sperimentazioni, condotte sotto la supervisione di ricercatori umani, hanno utilizzato sistemi AI per analizzare algoritmi matematici esistenti, proporre miglioramenti, organizzare calcoli complessi ed eseguire verifiche di sicurezza. La ricerca ha riguardato principalmente applicazioni di RSA a 1024 bit e particolari configurazioni delle firme digitali. I risultati non costituiscono una compromissione generalizzata dell’algoritmo RSA e non dimostrano l’inefficacia delle configurazioni moderne basate su chiavi di almeno 2048 bit.
La prima area di ricerca riguarda la sicurezza delle procedure di padding utilizzate nelle firme digitali RSA. Il padding introduce una struttura aggiuntiva nei dati sottoposti alla firma, con lo scopo di rendere più difficile la produzione di firme contraffatte. I ricercatori hanno individuato condizioni nelle quali, se un attaccante è in grado di controllare più della metà del blocco destinato alla firma, una specifica modalità di padding non fornisce la protezione aggiuntiva attesa. Durante l’analisi, due agenti AI hanno collaborato alla preparazione dei calcoli crittografici, alla loro esecuzione e alla correzione degli errori riscontrati. Una procedura che in una precedente attività di ricerca aveva richiesto circa cinque mesi è stata riprodotta in circa quattro giorni attraverso l’impiego di calcolo parallelo su larga scala, con una riduzione del consumo complessivo di risorse CPU a circa un terzo e mezzo del valore precedente. In questo caso l’accelerazione è derivata dal miglioramento dell’implementazione e dell’organizzazione dei calcoli, non dalla scoperta di un algoritmo di attacco completamente nuovo.
Le attività hanno interessato anche scenari nei quali l’attaccante può intervenire soltanto su una porzione molto limitata dei dati elaborati dal sistema crittografico. Considerando il controllo di un valore hash da 32 byte, i ricercatori hanno individuato una procedura matematicamente più efficiente rispetto alle tecniche precedentemente disponibili. Secondo l’analisi teorica, il miglioramento può raggiungere un fattore di circa 1.600 rispetto al migliore algoritmo conosciuto per lo stesso problema. Il risultato riguarda condizioni specifiche di attacco e non può essere interpretato come una capacità generale di violare qualsiasi firma RSA o di recuperare arbitrariamente chiavi crittografiche.
La seconda area di ricerca ha riguardato la fattorizzazione simultanea di numerose chiavi RSA. La sicurezza dell’algoritmo dipende dalla difficoltà di ricavare i fattori primi di un numero intero molto grande ottenuto moltiplicando due numeri primi. Quando è necessario analizzare più chiavi, alcune tecniche permettono di condividere o riutilizzare parte delle operazioni matematiche, riducendo il costo medio delle fattorizzazioni successive. Gli agenti AI hanno contribuito allo sviluppo di un nuovo procedimento che sfrutta in modo più efficiente i risultati di una fase iniziale di precalcolo. L’analisi matematica indica che, dopo aver completato questa preparazione, il costo aggiuntivo necessario per fattorizzare un’altra chiave RSA a 1024 bit potrebbe essere circa 30 volte inferiore rispetto alle precedenti tecniche di fattorizzazione multipla. Il miglioramento si riferisce quindi al costo marginale di analizzare ulteriori chiavi dopo un investimento computazionale iniziale e non equivale a una riduzione immediata di 30 volte del costo di attacco contro una singola chiave RSA moderna.
Google ha precisato che i risultati riguardano sistemi crittografici datati e configurazioni particolari, mentre non sono state dimostrate conseguenze per i sistemi attuali che adottano chiavi RSA di almeno 2048 bit. Le sperimentazioni documentano il ruolo degli agenti AI nello svolgimento di ricerche matematiche assistite, nelle quali i modelli possono partecipare alla formulazione di ipotesi, alla costruzione di algoritmi e alla verifica computazionale dei risultati sotto il controllo di esperti umani. Le scoperte riguardano sia l’analisi di proprietà crittografiche precedentemente poco esplorate sia l’ottimizzazione di procedimenti già noti.
Questo articolo è stato redatto con il supporto di strumenti di intelligenza artificiale (AI)