Agentes de IA reduzem custo de ataques ao RSA-1024

A Google DeepMind anunciou avanços na investigação de vulnerabilidades criptográficas com recurso a agentes de Inteligência Artificial (IA), que permitiram identificar métodos mais eficientes para atacar sistemas RSA com chaves de 1024 bits.

O trabalho, desenvolvido em colaboração com especialistas em criptografia da Universidade da Califórnia em San Diego e do instituto francês Inria, demonstra que determinados ataques a sistemas RSA-1024 podem exigir menos recursos computacionais do que anteriormente estimado.

Os investigadores identificaram duas abordagens: uma destinada a reduzir o custo de falsificação de assinaturas digitais e outra que permite diminuir o esforço computacional necessário para fatorizar múltiplas chaves RSA.

Segundo Pushmeet Kohli, Vice-Presidente da Google DeepMind e Chief Scientist da Google Cloud, os resultados dizem respeito a sistemas criptográficos antigos, não colocando em causa a segurança dos protocolos modernos que utilizam chaves de 2048 bits ou superiores.

A primeira descoberta está relacionada com os mecanismos de preenchimento, conhecidos como padding, utilizados em assinaturas digitais para adaptar os dados a blocos de tamanho fixo.

Embora estes mecanismos sejam concebidos para dificultar a falsificação de assinaturas, os investigadores demonstraram que a sua eficácia depende da quantidade de informação que um atacante consegue controlar.

De acordo com a Google DeepMind, quando o atacante controla aproximadamente metade ou mais do bloco assinado, o preenchimento deixa de oferecer proteção adicional.

Esta conclusão aplica-se ao formato PKCS#1 v1.5, utilizado através da interface de assinatura PKCS#11 em dispositivos criptográficos, incluindo módulos de segurança de hardware (Hardware Security Modules, ou HSM).

Para validar os resultados, os investigadores recorreram a dois agentes de IA que reproduziram um ataque académico anteriormente documentado, utilizando a mesma chave RSA de 1024 bits.

O exercício permitiu reduzir em cerca de 3,5 vezes o tempo de processamento necessário para produzir uma assinatura falsificada. Enquanto o estudo original exigiu 1.380 anos de processamento de um núcleo de CPU, a nova abordagem necessitou de 391 anos de processamento equivalentes.

Os dois agentes de IA foram responsáveis por desenvolver, executar e corrigir os processos computacionais associados ao ataque, concluindo o trabalho em menos de quatro dias e com cerca de 20 intervenções do investigador humano, sobretudo para aprovar operações.

Importa distinguir este resultado da quebra da chave criptográfica. O ataque não permitiu recuperar a chave privada, sendo a fatorização de uma chave RSA-1024 estimada entre 500 mil e um milhão de anos de processamento de um núcleo de CPU.

A falsificação exigiu ainda aproximadamente quatro mil milhões de pedidos de assinatura realizados antecipadamente e não funciona contra dispositivos que calculam internamente o hash das mensagens.

Os investigadores analisaram também situações em que o atacante controla uma parcela mais reduzida do bloco, como acontece quando apenas pode manipular um hash de 32 bytes.

Neste cenário, a Google DeepMind desenvolveu um algoritmo que, segundo estimativas teóricas, poderá ser cerca de 1.600 vezes mais eficiente do que o melhor método anteriormente conhecido para atacar chaves RSA-1024.

A segunda descoberta está relacionada com a fatorização de múltiplas chaves RSA do mesmo tamanho.

Os agentes de IA desenvolveram um algoritmo que permite distribuir o custo de uma operação computacional inicial por várias chaves, reduzindo o esforço necessário para cada fatorização adicional.

Segundo os investigadores, o novo método poderá tornar a fatorização de cada chave RSA-1024 adicional aproximadamente 30 vezes menos dispendiosa, em média, face à abordagem anteriormente considerada mais eficiente.

No entanto, este resultado permanece teórico. O algoritmo ainda não foi implementado e pressupõe uma operação inicial com um custo computacional comparável ao da fatorização de uma chave RSA-1024.

Apesar destas limitações, a investigação demonstra o potencial dos agentes de IA para acelerar a descoberta e a otimização de algoritmos criptográficos, incluindo métodos que anteriormente exigiam um esforço significativo de investigação humana.

Para a Google DeepMind, os resultados mostram que a dificuldade computacional dos problemas criptográficos não deve ser considerada uma propriedade imutável, sobretudo perante os avanços da IA aplicada à matemática e à computação.

A investigação reforça a importância de abandonar sistemas criptográficos obsoletos e de continuar a avaliar os pressupostos de segurança utilizados na proteção de dados e comunicações digitais.