人間による暗号解読の労力を測る試み

Matthew Green氏が、各種の公開鍵アルゴリズムの解析にこれまでどれだけの暗号解読者の時間が費やされたかを推定する新しいサイトを公開しました。

要旨: 本研究は、文献そのものを測定手段として、各公開鍵の仮定がこれまでに公開された暗号解読研究をどれだけ受けてきたかを推定します。約1万6千件の候補論文から、ECDLP、構造化格子および通常の格子、シンドローム復号とそれらの比較対象に関する暗号解読の研究を分類しました。次に、個人単位の著者マップを通じて、論文を推定研究配分年数に換算します。こうした出版物ベースの推定値は、実際に費やされた時間を大幅に過大評価している可能性があります。累積値で見ると、格子が楕円曲線を上回ったのはごく最近のことです。この経緯を、想定した生産性の仮定のもとでの推論予算として表現します。本研究はAIモデルによって実施されました。Claude Fable 5.1とClaude Opus 5.5がパイプラインを構築し、分析を実行し、本ページを執筆しました。GPT-6 Astraも一部に貢献しています。Matthew Green氏は問いを設定し、方法論上の重要な判断を下し、作業を監督しました。

この分析にはさまざまな留意点があります。分析は公開された研究に基づいているため、未公開のものは対象外です。論文にならなかった学術的な暗号解読や、諜報機関が秘密裏に行っている暗号解読も含まれません。それでも、この種の指標を作る最初の試みとしては優れています。