Yapay zekânın matematik başarısı kriptografinin çözüldüğünü göstermiyor

Uzmanlara göre yapay zekânın matematik problemlerini çözme becerisinin gelişmesi, mevcut kriptografinin kırıldığı anlamına gelmiyor. Görüşmede yapay zekânın kriptografik sistemlerdeki açıkları bulmak veya yazılımları yayımlanmadan önce güvenlik denetimine yardımcı olmak için kullanılabileceği de ele alındı.

a16z Crypto, Stanford Üniversitesi kriptografi uzmanı Dan Boneh ve araştırmacıların katıldığı bir söyleşiyi yayımladı. Tartışma, OpenAI’ın matematik araştırmalarındaki başarısının duyurulmasının ardından yapay zekânın kriptografiyi etkisiz hâle getirebileceği yönündeki endişelerle başladı.

Söyleşiye katılanlar, açıklanan sonuçların kriptografi problemlerinin çözüldüğü anlamına gelmediğini vurguladı. Boneh, “Burada kriptografi problemi yok” dedi. a16z Crypto genel ortağı Eddy Lazzarin de bu sonuçların eliptik eğrilerin artık daha savunmasız olduğunu veya belirli kriptografik varsayımların güvenliğinin azaldığını göstermediğini söyledi.

Kriptografi, bazı matematik problemlerini verimli biçimde çözmenin mümkün olmadığı varsayımına dayanıyor. Ancak bu varsayımın doğru olduğunu genel olarak kanıtlamak zor. Boneh, kriptografideki zor problemleri kanıtlamanın bilgisayar biliminin çözülememiş P ile NP problemiyle de bağlantılı olduğunu, açıklanan sonuçların ise bu problemin çözümüne yaklaşmadığını belirtti.

a16z Crypto araştırma ortağı Justin Thaler, “Var olmayan bir algoritmayı yapay zekâ ne kadar akıllı olursa olsun bulamaz” dedi. Bu söz, verimli bir şifre çözme algoritmasının gerçekten var olup olmadığıyla yapay zekânın böyle bir algoritmayı bulup bulamayacağının ayrı meseleler olduğuna işaret ediyor.

Bir kriptografik tasarımın saldırılara dayanıp dayanmadığını incelemek, sisteme duyulan güveni artırmaya yardımcı oluyor. Boneh, geçmişte yeni varsayımlara dayanan sistemler kullanıma sunulmadan önce uzun süre analiz edildiğini, yapay zekâ modellerinin denetimleri öne çekebileceğini söyledi. Ancak bir modelin bir ay boyunca saldırı girişimlerinde başarısız olması, kriptografik sistemin güvenli olduğunu kanıtlamıyor.

Kuantum bilgisayarlara karşı hazırlanan bazı önlemlerin yapay zekâ kaynaklı risklerde de işe yarayabileceği görüşü dile getirildi. Lazzarin, eliptik eğri kriptografisinin kuantum tehdidi karşısında zayıflama ihtimaline karşı önlemler hazırlandığını söyledi. Boneh ise yapay zekânın kuantuma dayanıklı kriptografiyi de inceleyerek açıklar bulabileceğini ve risk alanının daha geniş olabileceğini belirtti.

Söyleşide, bir kriptografik yöntemde zayıflık ortaya çıkarsa başka bir yönteme geçişi mümkün kılan “kriptografik çeviklik” de ele alındı. Boneh, bazı internet bağlantılarında eliptik eğri kriptografisi ile kafes tabanlı kriptografinin birlikte kullanıldığını; böylece yöntemlerden birinde sorun çıkması hâlinde diğerinin devrede kalabileceğini anlattı.

Yapay zekânın bir diğer olası kullanım alanı, yazılım geliştirme aşamasında hataları bulmak olarak gösterildi. Boneh, şirketlerin yeni kriptografi özelliklerini veya genel yazılımları yayımlamadan önce yapay zekâ modelleriyle açıkları inceleyebileceğini söyledi. Lazzarin de yapay zekâ kapasitesinin güvenlik açıklarını azaltmaya yardımcı olabileceği görüşünü dile getirdi. Bunlar söyleşide belirtilen olasılıklar; gerçek tespit başarısının veya güvenlik iyileştirmelerinin kanıtlandığı anlamına gelmiyor.

Yapay zekânın matematik araştırmalarındaki ilerlemesinin kriptografik teknolojilerin güvenliğini nasıl etkileyebileceğine ilişkin tartışmalar sürüyor.