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Attacks and Remedies for Randomness in AI (and with AI): Cryptanalysis of PHILOX and THREEFRY
- 1.AI/ML에 널리 쓰이는 PHILOX·THREEFRY 의사난수생성기의 저비용 실전공격 가능성 규명
- 2.LLM 기반 진화형 코딩 에이전트 AlphaEvolve로 암호학적 구별자를 자동 발견
- 3.AI 워크로드 성능저하 없이 암호학적으로 안전한 대체 PRNG 제시
- 4.무해해 보이는 응용에서도 보안요구가 예기치 않게 발생할 수 있다고 경고
왜 중요한가?
딥러닝 학습 등에 흔히 쓰이는 PHILOX·THREEFRY가 암호학적으로 안전하지 않다는 사실이 처음 실증돼, AI 인프라의 난수 생성 관행에 보안 재점검이 필요하다는 메시지를 던진다.
언급 프로젝트
본문 미리보기
In this work, we address the critical yet understudied question of the security of the most widely deployed pseudorandom number generators (PRNGs) in AI applications. We show that these generators are vulnerable to practical and low-cost attacks by introducing both manual and automated cryptanalysis techniques. For this we partially, and to the best of our knowledge for the first time, take advantage of AlphaEvolve, a novel evolutionary coding agent guided by Large Language Models, to automate t
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