Google DeepMind, 6 Kasım 2026’da yapay zekâ ajanlarının eski 1024 bit RSA şifreleme sistemlerinde iki ayrı zayıflık bulduğunu açıkladı. DeepMind Bilim Başkan Yardımcısı Pushmeet Kohli’nin X paylaşımına göre ajanlar, alanın önde gelen kriptografi uzmanlarıyla birlikte ve onların denetiminde çalıştı; iki sonuca birkaç hafta içinde ulaşıldı. Şirket, bulguların bugün yaygın kullanılan 2048 bit ve daha büyük anahtarları etkilemediğini vurguluyor.
İçindekiler
Ne bulundu?
Çalışmada DeepMind’dan Dj Dvijotham ve Abhradeep Thakurta ile UC San Diego ve Fransa’nın Inria enstitüsünden Nadia Heninger ve Emmanuel Thomé yer aldı. Interesting Engineering‘in aktardığına göre bulunan iki zayıflık şunlar:
1. Dijital imzalarda dolgu (padding) zayıflığı. Saldırgan imzalanan veri bloğunun yaklaşık yarısını veya daha fazlasını kontrol edebiliyorsa, dolgu neredeyse hiç ek koruma sağlamıyor; sahte imza üretmek dolgusuz bir sisteme saldırmak kadar kolaylaşıyor. Ajanlar, daha önce bir akademik çalışmada çözülmüş 1024 bitlik bir kıyaslama anahtarında aynı sonuca 3,5 kat daha az işlemci süresiyle ulaştı. Saldırganın çok daha küçük bir bölümü kontrol ettiği, örneğin 32 baytlık bir özet değeri senaryosunda, DeepMind’ın teorik tahminine göre yeni algoritma bilinen en iyi yöntemden yaklaşık 1.600 kat daha verimli.
2. Toplu çarpanlara ayırma. Çok sayıda 1024 bitlik anahtarı topluca kırmaya çalışan bir saldırgan için, yapay zekânın bulduğu yeni algoritma her ek anahtarın ortalama maliyetini önceki toplu yöntemlere göre yaklaşık 30 kat düşürüyor.
Bu, şifrelerin kırıldığı anlamına mı geliyor?
Hayır. Öncelikle bulgular yalnızca 1024 bit RSA için geçerli. Bu anahtar uzunluğu yıllardır güvenli kabul edilmiyor; bankacılık, mesajlaşma ve web trafiğinde artık 2048 bit veya daha büyük anahtarlar ve farklı algoritmalar kullanılıyor. Kohli de modern şemaların etkilenmediğini açıkça belirtti. Bu zayıflıkları kullanan bir saldırı veya etkilenen bir canlı sistem de açıklanmadı.
1.600 kat rakamı da genel bir hızlanma değil. Bu, belirli bir imza senaryosunda teorik bir iyileşme. RSA’yı her durumda 1.600 kat daha hızlı kırmak gibi okunmamalı.
Neden önemli?
Haberin asıl ağırlığı şifrenin kendisinden çok yöntemde. Kriptanaliz, yani şifreleme sistemlerinin dayanıklılığını sınama, uzmanların yıllarını alan bir alan. DeepMind ajanların insan uzmanlarla birlikte haftalar içinde iki yeni sonuç ürettiğini söylüyor. Kohli’nin ifadesiyle bu sonuçlar, yapay zekâ ileri matematikte geliştikçe kriptografik varsayımların sürekli yeniden değerlendirilmesi gerektiğini gösteriyor.
Eski 1024 bit anahtarlar hâlâ bazı gömülü cihazlarda, eski VPN donanımlarında ve güncellenmemiş kurumsal sistemlerde çalışıyor olabilir. Bu sistemleri yönetenler için mesaj net: 2048 bit veya üstüne geçilmemişse geçiş öne çekilmeli. Yapay zekânın güvenlik açığı bulmadaki diğer örnekleri için OpenAI modelinin Linux’ta 948 açık bulması haberine bakabilirsin.
Henüz bilinmeyenler
- Çalışmada hangi yapay zekâ modelinin veya ajan sisteminin kullanıldığı adıyla açıklanmadı.
- Hakemli bir makale veya ayrıntılı teknik rapor yayımlanıp yayımlanmadığı netleşmedi.
- Bulguların bağımsız kriptograflar tarafından doğrulanma süreci henüz bilinmiyor.
Sıkça Sorulan Sorular
DeepMind RSA şifrelemeyi kırdı mı?
Hayır. Bulunan iki zayıflık yalnızca artık güvenli kabul edilmeyen 1024 bit RSA sistemleri için geçerli. 2048 bit ve üzeri anahtarlar etkilenmiyor.
1.600 kat daha hızlı ne demek?
Saldırganın imzalanan verinin yalnızca küçük bir kısmını, örneğin 32 baytlık bir özeti kontrol ettiği senaryoda yeni algoritmanın teorik olarak bilinen en iyi yöntemden yaklaşık 1.600 kat daha verimli olması. Genel bir hızlanma değil.
Bu çalışmada kimler yer aldı?
DeepMind’dan Dj Dvijotham ve Abhradeep Thakurta ile UC San Diego ve Inria’dan Nadia Heninger ve Emmanuel Thomé.
Benim banka şifrem tehlikede mi?
Bu bulgular nedeniyle değil. Modern bankacılık ve mesajlaşma sistemleri 1024 bit RSA kullanmıyor.
Kaynaklar
- Pushmeet Kohli’nin RSA-1024 açıklaması (X, 6 Kasım 2026)
- Google DeepMind finds 1,600x faster way to expose encryption flaws (Interesting Engineering, 6 Kasım 2026)
Daha fazla güncel gelişme için Yapay Zeka Haberleri sayfamıza göz at.
