DeepMind, iki AI ajanının sadece dört günden az bir sürede, yaklaşık 391 CPU çekirdek‑yılı hesap gücü kullanarak bilinen 1024‑bit RSA dijital imza benchmarkını yeniden ürettiğini duyurdu. 10 Kasım 2026’da yayımlanan bir çalışma kağıdında açıklanan bu çaba, ajanların kodlama, büyük ölçekli yürütme ve hata ayıklamayı üstlenirken, insan operatörlerin yalnızca kritik adımları onaylamak için müdahale ettiğini gösteriyor.

Süreç ve insan denetimi

CryptoSlate’e göre, iş akışı bir denetçi ajanı ile tasarım, bütçe ve güvenlik kontrollerini yöneten bir yürütücü ajan arasında bölünmüştü; yürütücü ajan kod yazıp test etti, dağıtık işleri başlattı ve hataları onardı. Ayrıca, doğrusal cebir alt‑görevini hızlandırmak için bir uzman alt‑ajan da çağrıldı. İnsan operatörler problem örneğini seçti, simüle bir imzalama hizmeti için limitler belirledi ve geri dönüşü olmayan eylemleri onayladı; bu süreçte yaklaşık 20 insan mesajı gönderildi.

Hesap verimliliği ve ölçek

Ajanlar 336 dağıtık deney yürüttü, yaklaşık 33.500 yeni kod satırı üretti ve 218 iç mesaj alışverişi yaptı. En yoğun anlarda sistem yaklaşık 300.000 CPU çekirdeği ve 16 GPU kullandı; GPU kullanımı ve ön araştırma ölçümleri bildirilen 391 CPU çekirdek‑yılı rakamına dahil edilmedi. Beş ay ve 1.380 çekirdek‑yılı gerektiren önceki akademik çalışmayla karşılaştırıldığında, DeepMind’ın denemesi CPU tüketiminde yaklaşık 3,5 kat azalma sağladı; bu, algoritmik bir sıçrama değil, daha çok uygulama ve yürütme optimizasyonlarından kaynaklandı.

Kriptografik etkiler

Test, özel anahtarı ortaya çıkarmadan bilinen bir RSA kökünü yeniden üretti ve ilgili araştırma makalelerinde sunulan yeni teorik algoritmaları göstermedi. Yazarlar, sonuçların 2048‑bit ve üzeri anahtar kullanan gerçek dünya RSA dağıtımlarını tehdit etmediğini vurguluyor. Benchmark, yaklaşık dört milyar ön sorguya yanıt veren bir simüle imzalama hizmeti içeriyordu; hizmet kaldırıldıktan sonra ajanlar hedef kökü daha fazla sorgu yapmadan hesapladı.

İlerleyen dönemde neler izlenmeli

Gelecek çalışmalar, ajanların yeteneklerini daha büyük anahtar boyutlarına genişletmeye ve AI‑tabanlı kriptoanalizin pratik güvenlik etkisini değerlendirmeye odaklanacak. Gözlemciler, bildirilen CPU tasarrufunun benzer donanımlarda tekrarlanıp tekrarlanamayacağını ve yaklaşımın diğer kriptografik zorluklara uyarlanıp uyarlanamayacağını da yakından takip edecek.

Kaynaklar