Matthew Green'in, farklı genel anahtar algoritmalarını analiz etmek için harcanan kriptanalist saatlerinin sayısını tahmin etmeye çalışan yeni bir sitesi var: Özet: Literatürü araç olarak kullanarak, her bir genel anahtar varsayımının ne kadar genel kriptanaliz aldığını tahmin ediyoruz. Yaklaşık on altı bin aday makaleden ECDLP ile ilgili kriptanaliz çalışmalarını yapılandırılmış ve sade bir şekilde sınıflandırıyoruz.
Matthew Green'in farklı genel anahtar algoritmalarını analiz etmek için harcanan kriptanalist saatlerinin sayısını tahmin etmeye çalışan yeni bir sitesi var: Özet: Literatürü araç olarak kullanarak, her bir genel anahtar varsayımının ne kadar genel kriptanaliz aldığını tahmin ediyoruz. Yaklaşık on altı bin aday makaleden ECDLP, yapılandırılmış ve düz kafesler, sendrom kod çözme ve bunların karşılaştırıcıları üzerine kriptanaliz çalışmalarını sınıflandırıyoruz ve ardından makaleleri kişi düzeyinde bir yazar haritası aracılığıyla tahmini araştırma tahsis yıllarına dönüştürüyoruz. Bu yayına dayalı tahminler, harcanan gerçek süreyi önemli ölçüde abartabilir. Kafesler bu kümülatif ölçümde eliptik eğrileri ancak yakın zamanda geride bıraktı; bu geçmişi, belirtilen verimlilik varsayımları altında çıkarım bütçeleri olarak ifade ediyoruz. Çalışma yapay zeka modelleri kullanılarak gerçekleştirildi: Claude Fable 5.1 ve Claude Opus 5.5, GPT-6 Astra'nın katkılarıyla hattı oluşturdu, analizi yürüttü ve bu sayfayı yazdı. Matthew Green soruları belirledi, temel metodolojik kararları aldı ve çalışmayı denetledi. Bu analizin birçok uyarısı var. Yayınlanmış çalışmalara dayanır, dolayısıyla yayınlanmamış hiçbir şey sayılmaz. Buna hem bir makaleyle sonuçlanmayan akademik kriptanaliz hem de gizlice yapılan istihbarat teşkilatı kriptanalizleri dahildir. Ancak bu tür bir ölçüm için iyi bir ilk deneme.İnsanın Kriptanaliz Çabasını Ölçmek
Orijinal Kaynak
Bu haber otomatik olarak Schneier on Security üzerinden derlenmiştir.