DeepMind mengumumkan bahwa dua agen AI‑nya berhasil meniru benchmark tanda tangan digital RSA 1024‑bit yang dikenal dalam waktu kurang dari empat hari, dengan menggunakan kira‑kira 391 tahun inti CPU. Upaya ini, yang dijelaskan dalam makalah kerja yang dirilis pada 10 November 2026, melibatkan agen‑agen tersebut menangani penulisan kode, eksekusi skala besar, dan debugging, sementara operator manusia hanya ikut serta untuk menyetujui langkah‑langkah kunci.

Proses dan pengawasan manusia

Menurut CryptoSlate, alur kerja dibagi antara agen supervisor, yang mengelola desain, anggaran, dan pemeriksaan keamanan, serta agen executor yang menulis dan menguji kode, meluncurkan pekerjaan terdistribusi, dan memperbaiki kegagalan. Sub‑agen spesialis juga dipanggil untuk mempercepat sub‑tugas aljabar linier. Operator manusia memilih contoh masalah, menetapkan batas pada layanan penandatanganan simulasi, dan menyetujui tindakan tidak dapat dibatalkan, menghasilkan sekitar 20 pesan manusia selama proses.

Efisiensi komputasi dan skala

Agen‑agen menjalankan 336 percobaan terdistribusi, menghasilkan sekitar 33.500 baris kode baru, dan bertukar 218 pesan internal. Pada puncaknya, sistem menggunakan sekitar 300.000 inti CPU dan 16 GPU, meskipun penggunaan GPU serta probe awal tidak termasuk dalam angka 391 tahun inti CPU yang dilaporkan. Dibandingkan dengan upaya akademis sebelumnya yang memerlukan sekitar lima bulan dan 1.380 tahun inti, run DeepMind mencapai pengurangan konsumsi CPU sebesar 3,5 kali, terutama berkat optimasi implementasi dan eksekusi, bukan terobosan algoritma.

Implikasi kriptografi

Uji tersebut meniru akar RSA yang dikenal tanpa memperoleh kunci pribadi dan tidak menunjukkan algoritma teoretis baru yang dipaparkan dalam makalah penelitian terkait. Penulis menekankan bahwa hasil ini tidak mengancam penerapan RSA dunia nyata yang menggunakan kunci 2048‑bit atau lebih besar. Benchmark melibatkan layanan penandatanganan simulasi yang menjawab kira‑kira empat miliar kueri awal sebelum ditarik, setelah itu agen‑agen menghitung akar target tanpa kueri lanjutan.

Apa yang akan dipantau selanjutnya

Pekerjaan selanjutnya akan fokus memperluas kemampuan agen ke ukuran kunci yang lebih besar dan mengevaluasi dampak keamanan praktis dari kriptanalisis berbasis AI. Pengamat juga akan memantau apakah penghematan CPU yang dilaporkan dapat direplikasi pada perangkat keras serupa dan apakah pendekatan ini dapat diadaptasi untuk tantangan kriptografi lainnya.

Sumber

  • CryptoSlate: