Phân tích mới từ Anthropic về mật mã học: Những góc nhìn đáng suy ngẫm

Hôm qua, Anthropic đã công bố hai kết quả phân tích mật mã mới, cả hai đều là sản phẩm của Claude Mythos, mô hình tiên tiến (vẫn đang được giữ kín) của họ. Kết quả đầu tiên tấn công vào một lược đồ chữ ký có tên là HAWK, trong khi kết quả thứ hai là một cuộc tấn công cải tiến nhắm vào AES với số vòng rút gọn. Anthropic cũng đã đăng tải một bài blog mô tả quy trình nghiên cứu dẫn đến những kết quả này. Một vài người trên mạng đã hỏi tôi điều này có ý nghĩa gì. Mặc dù không chắc mình có mọi câu trả lời, tôi nghĩ rằng việc viết đôi chút về hiểu biết hiện tại của mình cũng không hại gì. Đây chỉ là suy nghĩ cá nhân và những người khác có thể sẽ có quan điểm khác (bao gồm cả các chuyên gia trong hai lĩnh vực đang được đề cập), vì vậy hãy đón nhận chúng như những gì vốn có.

Hai kết quả mới bao gồm hai lĩnh vực rất khác biệt và nhìn chung có chất lượng rất khác nhau. Trước khi đi đến những tuyên bố rộng lớn về thế giới, hay việc liệu bạn có nên bán hết tiền điện tử của mình hay không, hãy dành một phút để nói về bản chất của vấn đề.

Hawk. Kết quả đầu tiên là một thuật toán khôi phục khóa mới nhắm vào lược đồ chữ ký phi tiêu chuẩn HAWK. HAWK là một lược đồ chữ ký hậu lượng tử được đề xuất, dựa trên bài toán đẳng cấu mạng module (module-LIP). Để xem bản tóm tắt ngắn gọn về chính kết quả này do Claude viết, hãy xem tại đây. Có năm điều bạn cần biết về kết quả này:

Phần cuối này rất quan trọng. Tôi đã hỏi Claude về suy nghĩ của nó, và nó không hề nói giảm nói tránh: “điều làm cho nó thực sự thú vị — và thành thật mà nói, hơi đáng xấu hổ cho lĩnh vực này — là không có thành phần nào trong đó là kỳ lạ cả.” Tóm lại là có ai đó đã làm công việc áp dụng tất cả các công cụ đã biết của chúng ta một cách kỹ lưỡng hơn nhiều. Đây là loại công việc mà các AI tấn công thực hiện rất xuất sắc.

AES. Kết quả thứ hai là một cuộc tấn công mới vào AES với số vòng rút gọn. Kết quả này ban đầu nghe có vẻ thú vị hơn, vì hầu hết mọi người khi nghe đến “tấn công AES” đều hoảng sợ. Tuy nhiên, đây cũng là kết quả ít thú vị hơn rất nhiều.

Hầu hết những người đọc blog này đều biết rằng AES là một mật mã khối tiêu chuẩn được sử dụng ở hầu hết mọi nơi. Nó đã là một tiêu chuẩn từ năm 2001, và phiên bản được triển khai cho đến nay đã chống chọi được với mọi thử thách đáng kể: bao gồm cả một lượng lớn các thử nghiệm không công khai do NSA thực hiện. Vì việc tấn công các mật mã đầy đủ là rất khó khăn, nên các nhà phân tích mật mã thường thực hiện công việc của họ trên các phiên bản mật mã đã được làm yếu đi hoặc “rút gọn số vòng”. Mật mã AES đầy đủ chạy 10, 12 hoặc 14 vòng tùy thuộc vào kích thước khóa. Kết quả mới của Anthropic tấn công vào một biến thể yếu hơn với 7 vòng của mật mã này.

Điều quan trọng là các cuộc tấn công vào AES 7 vòng không phải là mới: đã có một vài cuộc tấn công như vậy. Trên thực tế, kết quả mới này của Anthropic chỉ là một sự cải thiện khiêm tốn về hệ số hằng số so với công trình trước đó từ năm 2013. Để bạn hình dung các cuộc tấn công này còn cách việc thực sự “bẻ gãy” AES bao xa, tôi xin lưu ý các kết quả chính: cuộc tấn công mới yêu cầu 289 phép toán mật mã và tệ hơn nữa, công trình này chỉ khả thi sau khi bạn bằng cách nào đó thuyết phục được một bộ mã hóa thực sự tạo ra 2105 bản mã của các văn bản thuần được chọn dưới khóa bí mật của họ! Không điều nào trong số này thực tế trong thế giới thực. Và mặc dù kết quả mới tăng tốc độ cuộc tấn công này một cách khiêm tốn so với kết quả trước đó, thậm chí còn không rõ mức độ tăng tốc trong kết quả này “thực” đến đâu: vì cuộc tấn công thực tế yêu cầu 289 phép toán và không thực sự có thể “chạy” được, những gì chúng ta có là một phân tích trên giấy tờ mà có thể mang lại hoặc không mang lại sự cải thiện thời gian chạy thực tế nếu tất cả các chi tiết được thực hiện đầy đủ.

Điều này không làm cho kết quả trở nên tồi tệ! Trên thực tế, nó vẫn thú vị từ góc độ kỹ thuật. Nhưng nó chỉ là một bước tiến nhỏ trong kiến thức của chúng ta, không phải là một cuộc tấn công mới mang tính thực tiễn như công trình HAWK. Tóm lại: không có kết quả toán học nào quá mới mẻ ở đây. Nhưng dù sao, đó vẫn là tiến bộ phân tích mật mã thực sự kiểu khiến các nhà khoa học phấn khích. Và chắc chắn kết quả HAWK rất có ý nghĩa, vì lược đồ đó đã có cơ hội thực sự để được tiêu chuẩn hóa và giờ đây (rất có khả năng) sẽ không còn nữa.

Bây giờ hãy nói về cách chúng ta đạt được điều này và tất cả những điều đó có ý nghĩa gì.

Anthropic đã đạt được những kết quả này như thế nào?

Bài đăng của Anthropic rất chi tiết về những gì họ đã làm, và thành thật mà nói, nó khá hài hước. Không, đội ngũ tại Anthropic không phải là một nhóm lớn các chuyên gia trong lĩnh vực đã tinh chỉnh AI của họ một cách cẩn thận để tìm ra những kết quả mới lạ. Họ dường như chỉ bảo nó tìm ra một số kết quả và sau đó bắt nó làm việc cật lực cho đến khi tìm thấy. Nếu bạn nghi ngờ tôi, đây là một vài ví dụ về các câu lệnh (prompt) mà họ đã sử dụng (trích dẫn từ bài đăng của họ):

Vậy nên vâng, các AI đang trở nên khá giỏi. Tóm lại: chúng hiện có khả năng hiểu các kết quả phân tích mật mã hiện có, tổng hợp chúng thành các cuộc tấn công mới thực sự và thậm chí mở rộng chúng. Chúng dường như có thể làm điều này mà không cần sự can thiệp chi tiết của con người. Đây chưa phải là phân tích mật mã siêu thông minh, nhưng nó thực sự rất ấn tượng.

Khả năng kiểm chứng hiện là nút thắt cổ chai

Là một nhà nghiên cứu, tôi cũng đã dành rất nhiều thời gian với các mô hình, thảo luận về nhiều ý tưởng khác nhau. Tôi không nghĩ mình sẽ làm ai ngạc nhiên khi nói rằng chúng rõ ràng đang trở nên tốt hơn, ngay cả trong vài tháng qua. Mặc dù tôi không có Mythos và 100.000 đô la để chi tiêu, tôi đã có thể truy vấn ít nhất một mô hình tiên tiến mới chưa được phát hành, và tôi cũng đã nhận được một số “kết quả” mới đáng ngạc nhiên cho những câu hỏi mà tôi đã quan tâm trong vài năm.

Điều này đưa tôi đến vấn đề thực sự: chỉ vì một mô hình đưa ra một kết quả mới có vẻ khả thi, điều đó không có nghĩa là kết quả đó là có thật. Ngay cả khi các mô hình giỏi tạo ra các kết quả thực, chúng còn giỏi hơn trong việc tạo ra các kết quả trông có vẻ thực nhưng lại gây hiểu lầm. Điều này có thể cực kỳ gây nản lòng, và thường có nghĩa là sự chú ý của con người trở nên cần thiết hơn bao giờ hết.

Có những ngoại lệ cho quy tắc này: đối với các cuộc tấn công “đầy đủ” như HAWK, nơi cuộc tấn công chạy trong vài giờ (chống lại một phiên bản yếu hơn của lược đồ), việc xác minh cực kỳ dễ dàng. Bạn chỉ cần gửi mã qua và để bất kỳ ai kiểm tra xem nó có khôi phục được khóa và ký các thông điệp đã chọn thực tế hay không. Đối với các cuộc tấn công tăng tốc tinh vi hơn như kết quả AES, việc kiểm tra tính hợp lệ không hề dễ dàng. Ở đây, cách tiếp cận cụ thể hơn: các bằng chứng Lean có thể kiểm chứng hình thức có thể giúp ích ở đây, nhưng (ngay cả khi những bằng chứng này dễ tạo ra), các bằng chứng như vậy vẫn rất nhạy cảm với cách bạn xây dựng tuyên bố định lý, và điều đó thường đòi hỏi các chuyên gia con người phải kiểm tra.

Bạn có thể sẽ nhận thấy rằng nhiều kết quả toán học thú vị gần đây đều có đặc điểm này: chúng bao gồm một bằng chứng có thể kiểm tra bằng máy về một định lý đã được hiểu rõ, hoặc (như giả thuyết Jacobian) chúng liên quan đến việc tìm ra một phản ví dụ đơn giản mà bạn có thể tính toán được. Ngoài ra, một nhóm các chuyên gia đã dành nhiều thời gian để xem xét kết quả và cuối cùng bị thuyết phục bởi nó. Nhu cầu cần một số con người kiểm tra công việc này sẽ làm chậm tiến độ của chúng ta. Đối với các ví dụ về phân tích mật mã không mang tính tàn phá, đây có lẽ là nơi chúng ta sẽ ở trong một thời gian.

Những tác động đối với thế giới thực là gì?

Câu trả lời cho câu hỏi này thực sự phụ thuộc vào việc bạn đang nói đến người tiêu dùng mật mã, các nhà khoa học hay nhân loại nói chung. Hãy xem xét từng đối tượng một.

Đối với người dùng mật mã: có hai tin tốt và một số tin tức hỗn hợp. Tin đầu tiên là các mật mã đối xứng của chúng ta rất phức tạp và mạnh mẽ. Hãy tưởng tượng một người nông dân kéo một chiếc máy kéo vào một bãi cát lún, rồi chôn nó dưới lớp xi măng. Đó là cách thiết kế mật mã đối xứng; nó được thiết kế có chủ đích để tạo ra các cấu trúc nhanh và dễ áp dụng, nhưng rất phức tạp và khó tháo gỡ. Việc bổ sung thêm nhiều giờ trí tuệ thô mới có lẽ sẽ không cải thiện điều này một cách kỳ diệu. AI có thể cuối cùng sẽ tạo ra tiến bộ thực sự chống lại các vấn đề này bằng cách sử dụng các kỹ thuật hoàn toàn mới, nhưng cho đến nay chúng vẫn chưa thể hiện được trực giác mang tính đột phá thực sự cần thiết để làm điều đó. Và ngay cả khi chúng làm được: có một lý do chính đáng để hy vọng rằng chúng sẽ có thể cải thiện chính các mật mã để làm cho chúng khó bị bẻ gãy hơn nhiều.

Mật mã khóa công khai phức tạp hơn. Mật mã khóa công khai đòi hỏi một đối tượng toán học cho phép tính toán nhanh theo một hướng, nhưng không theo hướng ngược lại, và vẫn có một “cửa hậu” thuận tiện cho phép một bên đảo ngược quy trình. Chúng ta, con người, chỉ mới nghĩ ra một vài đối tượng toán học có cấu trúc thuận tiện để kích hoạt điều này: chúng liên quan đến các “bài toán khó” được giả định như bài toán (EC)DLP, RSA, các bài toán mạng, và nhiều bài toán khác nhau từ lĩnh vực lý thuyết mã hóa. Mặc dù chúng ta đã nỗ lực hết mình, nhưng đơn giản là không có đủ con người dành tâm huyết để phân tích các bài toán này (ngay cả những bài toán cũ như RSA!), để chúng ta có thể hoàn toàn chắc chắn rằng không còn cuộc tấn công tốt nào khác ngoài kia. Điều này đặc biệt đúng đối với các lĩnh vực mới lạ như mật mã dựa trên mã và thậm chí là mật mã dựa trên mạng.

Điều đó có nghĩa là có rất nhiều mảnh đất màu mỡ để AI tạo ra tiến bộ thực sự.

Với điều đó đã nói, tôi đã nói rằng có tin tốt, và tôi thực sự có ý đó. Hiện tại, chúng ta đang ở giữa một quá trình chuyển đổi lịch sử từ các thuật toán khóa công khai truyền thống dựa trên mật mã EC và RSA, sang các thuật toán hậu lượng tử mới dựa trên các bài toán mới lạ. Đây là lý do tại sao có rất nhiều tiêu chuẩn như HAWK đang được xem xét. Nếu có một thời điểm hoàn hảo để một khả năng phân tích mật mã công khai mới khổng lồ xuất hiện, thì chúng ta đang ở trong thời điểm đó. Vì vậy, trừ khi AI thành công trong việc làm suy yếu tất cả các bài toán khó của chúng ta (hoặc chúng ta đang sống trong Minicrypt của Impagliazzo), thì đây không thể là thời điểm tốt hơn để AI trở nên giỏi về phân tích mật mã. Trong trường hợp tốt nhất, kết quả là chúng ta có được sự tự tin thực sự vào các bài toán mà chúng ta đã xác định, và tài liệu về phân tích mật mã trở nên mạnh mẽ hơn nhiều. Hy vọng là vậy.

Đối với các nhà khoa học: đây cũng là một thời điểm tuyệt vời. Bạn hiện có một người bạn đồng hành thú vị để cùng trò chuyện về những vấn đề khó khăn nhất của mình. Đồng thời, nó vẫn chưa đủ thông minh để có thể giải quyết tất cả mà không cần sự hỗ trợ của bạn. Và tốt hơn nữa, tốc độ của các phát hiện mới đang tăng lên rất nhanh. Điều này chủ yếu là tốt! Nếu bạn là người năng động. Tôi vẫn còn nhiều câu hỏi, như: “ai nên được ghi nhận cho những kết quả mới này” và “ai sẽ xem xét tất cả các kết quả mới này” nhưng cho đến nay tôi không hề hoảng sợ. Thế giới đang trở nên tốt hơn một chút. Hiện tại là vậy.

Đối với thế giới: Tôi không biết. Nếu bạn đang có ấn tượng rằng các mô hình này là “công cụ tự động hoàn thành được tôn vinh” hoặc tiến độ đang chậm lại, tôi cần thúc giục bạn: hãy ngừng suy nghĩ đó. Các mô hình rất thông minh và có khả năng, chúng đang trở nên tốt hơn với tốc độ nhanh chóng. Tôi có thể trích dẫn những tiến bộ có thể đo lường được và ấn tượng chỉ trong năm tháng qua về các loại vấn đề cụ thể mà tôi đã yêu cầu chúng xem xét. Nếu có một giới hạn nào đó ngoài kia, tôi vẫn chưa thấy bằng chứng về nó. Những người nghĩ rằng các mô hình là ngu ngốc hầu hết đang sử dụng kết quả tìm kiếm AI miễn phí của Google, và không tương tác với những thứ cao cấp (chỉ tốn 20 đô la, vì vậy nó không nằm ngoài tầm với). Và họ hầu hết không làm việc trong các lĩnh vực mới.

Mặt khác: nếu bạn nghĩ rằng các mô hình là siêu thông minh hoặc AGI đã ở đây rồi, bạn cũng nên ngừng suy nghĩ đó. Làm việc với các công cụ này giống như bơi trong một cái ao nơi mặt đất sụt xuống đột ngột. Một phút trước bạn đang lội thoải mái và có sự hỗ trợ dưới chân. Sau đó đột nhiên bạn vượt qua một vạch cụ thể, và bạn quay lại bơi một mình. Phép ẩn dụ này là cách tốt nhất của tôi để giải thích cảm giác khi mô hình chuyển từ hữu ích sang mù tịt. Hiện tại, một con người dễ dàng tìm thấy vạch đó nếu bạn đang thực hiện nghiên cứu nâng cao, vì vậy bạn biết nơi trí thông minh giảm xuống. Nhưng vạch đó đang di chuyển. Bạn có thể cảm thấy nó trôi dần ra ngoài dưới chân mình.

Điều này tốt hay xấu phụ thuộc vào việc bạn thích con người nên lội hay bơi, và hơn nữa, liệu bạn có nên cảm thấy thoải mái khi bơi trong một cái ao mà chính mặt đất cũng đang di chuyển hay không.

Tin tốt duy nhất tôi có thể chia sẻ với bạn là tất cả chúng ta đều ở trong cùng một cái ao đó, các nhà khoa học, luật sư, nhân viên bán hàng, thậm chí cả thợ sửa ống nước. Bất cứ điều gì xảy ra tiếp theo, nó có lẽ sẽ xảy ra với tất cả chúng ta. Hãy hy vọng đó là một điều tốt.