Claude AI giải mã bí ẩn mật mã học 25 năm của NSA trong 30 phút

• Đột phá AI: Mô hình nghiên cứu của Claude đã xác định nguồn gốc của 5 tham số đường cong elliptic (seeds) do NSA cung cấp chỉ trong 30 phút.
• Giải mã lịch sử: Kết quả cho thấy các tham số này được tạo ra từ thư viện lrand48 với dấu thời gian Unix, bác bỏ giả thuyết về các cụm từ hài hước.
• Tác động bảo mật: Đây không phải là một cuộc tấn công hay lỗ hổng bảo mật, mà là sự minh bạch hóa lịch sử lựa chọn tham số mật mã học.
• Công cụ hỗ trợ: Việc sử dụng thuật toán LLL (Lenstra–Lenstra–Lovász) đã giúp AI tái cấu trúc thành công các trạng thái nội bộ của trình tạo số ngẫu nhiên.

Trong một báo cáo kỹ thuật công bố ngày 16 tháng 10 năm 2026, các nhà nghiên cứu đã công bố một cột mốc quan trọng trong lĩnh vực mật mã học khi sử dụng trí tuệ nhân tạo để giải mã bí ẩn kéo dài 25 năm liên quan đến các tham số đường cong elliptic của NSA. Cụ thể, mô hình AI của Anthropic đã truy xuất thành công nguồn gốc của các tham số (seeds) cho các đường cong NIST bao gồm P-192, P-224, P-256, P-384 và P-521.

Bối cảnh lịch sử và các câu hỏi về tham số NSA

NIST đã áp dụng ECDSA (Elliptic Curve Digital Signature Algorithm) trong tiêu chuẩn FIPS 186-2 vào năm 2000. Các chữ ký số đóng vai trò then chốt trong việc xác thực dữ liệu và đảm bảo tính toàn vẹn. Tuy nhiên, các tham số đầu vào (seeds) được sử dụng trong quá trình tạo đường cong dựa trên SHA-1 chưa bao giờ được giải thích rõ ràng, dẫn đến nhiều đồn đoán về khả năng NSA cố tình cài cắm các điểm yếu ẩn giấu.

Các nhà nghiên cứu trước đây đã cố gắng tìm kiếm các đầu vào dựa trên các cụm từ hài hước, ví dụ như "Give Bob and Jerry a raise" theo gợi ý của cựu nhà toán học NSA Jerry Solinas, nhưng không mang lại kết quả khả quan. Việc hiểu rõ lịch sử của các tham số này là cực kỳ quan trọng, đặc biệt khi chúng được sử dụng rộng rãi trong các giao thức hiện đại như PQ3 iMessage của Apple.

Quy trình tái cấu trúc bằng AI

Thay vì đi theo hướng tìm kiếm các cụm từ văn bản, mô hình Claude đã tập trung phân tích các trình tạo số ngẫu nhiên phổ biến trong phần mềm những năm 1990. Nhóm nghiên cứu đã xây dựng một bộ quét bao phủ 34 tổ hợp trình tạo và lát cắt đầu ra để tìm kiếm các mẫu hình học bên trong các tham số đã công bố.

Phân tích kỹ thuật các trình tạo số ngẫu nhiên

Đối với các đường cong nhị phân, Claude phát hiện các từ 32-bit luôn có bit cao nhất bằng 0, khớp hoàn toàn với đặc tính của lrand48 (trả về 31 bit từ trạng thái nội bộ 48-bit). Đối với các đường cong nguyên tố, AI đã sử dụng thuật toán LLL (Lenstra–Lenstra–Lovász) để khôi phục các trạng thái nội bộ từ các giá trị đầu ra bị cắt bớt.

# Ví dụ về quy trình kiểm tra trạng thái trình tạo số ngẫu nhiên 1990s 

Việc chạy ngược trình tạo số ngẫu nhiên đã tiết lộ các giá trị khởi tạo tương ứng với các mốc thời gian từ tháng 5 năm 1997 đến tháng 4 năm 1998. Ví dụ, đối với P-256, tham số được công bố là ứng viên thứ 1.842 từ một phiên chạy khởi tạo vào ngày 16 tháng 8 năm 1997, lúc 01:52:34 UTC.

Đánh giá tác động và tính bảo mật

Anthropic khẳng định rõ ràng rằng đây không phải là một cuộc tấn công mật mã học hay một lỗ hổng mới. Các tham số này là công khai và việc tái cấu trúc chúng không cho phép kẻ tấn công giả mạo chữ ký. Quy trình này chứng minh rằng việc lựa chọn tham số là có thể lặp lại và minh bạch, làm giảm đáng kể khả năng thao túng có chủ đích.

⚠️ Cảnh báo quan trọng: Mặc dù nghiên cứu này mang lại sự minh bạch, các nhà nghiên cứu nhấn mạnh rằng không cần thực hiện bất kỳ thay đổi nào đối với các hệ thống đang triển khai hiện tại. Các tham số vẫn an toàn và không có bằng chứng về việc bị khai thác.

Nghiên cứu này một lần nữa khẳng định vai trò của AI trong việc hỗ trợ phân tích mật mã học phức tạp. Mặc dù vẫn còn một số điểm chưa giải thích được như tham số của B-163, nhưng những phát hiện này đã củng cố niềm tin vào các tiêu chuẩn mật mã học hiện hành. Nhóm nghiên cứu đã công bố mã nguồn tái lập để cộng đồng có thể kiểm chứng độc lập.