Картер Чёрч, неимевший никакого опыта в расшифровании старых документов,
раскрыл секреты зашифрованного французского военного письма 1809 года, адресованного Наполеоном генералу Огюсту Мармону и больше двух веков считавшегося нерасшифрованным. Причем проблема была не в отсутствии документа: его изображение было опубликовано еще в 1969 году. Просто никто не хотел тратить недели квалифицированного криптоаналитика на разбор 1300 рукописных символов плохого качества. Чёрч утверждает, что с помощью GPT-6 Astra и классических методов криптоанализа получил практически полную расшифровку примерно за шесть часов работы модели.
Сам шифр довольно занятный. Это гомофонная подстановка (омофоническая замена) – одной букве соответствуют несколько различных символов, что ломает простейший частотный анализ: условное E уже не является одним самым распространенным символом. Например, только для E использовалось девять знаков. Кроме того, некоторые символы означали целые слова вроде
de,
que,
vous,
général, плюс использовались пустышки. Всего исследователь насчитал 155 различных знаков на 1300 позициях.
Это, конечно, не рукопись Войнича и даже не письмо Левасёра с тайной местонахождения клада на миллиарды в нынешних деньгах, но тоже интересно. Чёрч очень хорошо формулирует проблему – данные были доступны десятилетиями и шифр теоретически можно было взломать еще в 1970-е годы. Но требовался человек, одновременно способный разбирать французский XIX века, рукописные символы и заниматься статистическим криптоанализом – и готовый потратить на один малозначительный исторический документ недели. На самом деле, даже несколько человек, которые бы занимались оцифровкой, палеографией, транскрипцией, классификацией символов, криптоанализом, переводом и исторической проверкой. То есть задача не была нерешаемой, ее просто было экономически нецелесообразно решать. ИИ просто помог решить дилемму: "Что человечество давно умеет делать, но раньше не делало, потому что это было слишком дорого?"
Налицо демократизация исследований, открывающая возможности для изучения ранее неизведанных или нерешенных задач: архивы, археология, старые судебные документы, научные наблюдения, забытые языки, рукописи, музейные коллекции, разведывательные архивы и т.д.
Ну и с ИБ есть интересная параллель. ИИ снижает стоимость не только атаки или анализа, а стоимость экспертизы как таковой. Поэтому огромное количество задач, которые раньше не делали просто потому, что "это не стоит времени аналитика", внезапно становятся экономически оправданными. Это касается reverse engineering, анализа старых вредоносов, поиска уязвимостей в заброшенном коде, дизассемблирования старых прошивок, OSINT, разбора логов, threat hunting, – и потенциально сильно меняет саму модель того, какие задачи имеет смысл ставить перед специалистами.
#ии #криптография #история