楕円曲線暗号の解読。学習λ法を発見。Cのプログラムを作成し解読速度を評価。70ビット相当暗号(60ビット44件)の解読が10時間(ρ法)から1秒(学習λ法)に短縮。4万倍の高速化。解読の軌跡群を固定できたのでAIも適用可能。AI学習λ法の試作評価で15万倍の高速化。10月末までに30万倍は確実(2019/10/16:達成)。2020年末目標は100万倍。米国はIoTに使う160ビット楕円曲線暗号は既に解読している可能性が高い。学習λ法は計算機がn倍高速になると、同じ学習時間でnの2乗倍解読は高速化する。AIの適用でも同じ。AIで1万倍高速化すると、同じ学習時間で1億倍解読は速くなる。詳しくは https://ecc-256.com を参照。
FACTAの阿部前主筆がFACTAから離れΣtoica(ストイカ)を創刊された。創刊号に、本件の記事を掲載させて頂いた。「プレステとAIでIoT暗号破れる」と題し。下記参照。
https://stoica.jp/stoica/18
阿部さんの紹介でCYDEF 2019に参加。https://note.mu/stoica_0110/n/nbb53f0a2654a?magazine_key=m997c910efb80
学習λ法をAIで高速化するのに面白いことを発見。上手く行くと、2倍/年ではなく数十倍/年の高速化向上が有り得る。年内には評価を確定する。来年末(2020/12)の高速化目標を100万倍から1000万倍に10倍高める(2019/11/14)。この値はストイカに記載した国家機関での目標値。1年かかる解読が3秒に短縮。
面白い現象を続々発見(2019/11/21)。λ法自体も高速化できそう。今年中は現象の仕組みを詳細に調査。高速化は来年以降。
政府機関に3回説明したが、IoTの暗号の危機感が薄い。メールでの問い合わせは中国ばかり。来年はIoT関係の政府機関に数回説明予定。それで反応が薄ければ、中国との共同研究も国としてOKと判断。