Google DeepMind hat am 6. November 2026 in einem Beitrag auf X bekannt gegeben, dass von menschlichen Kryptografen geführte KI-Agenten zwei Schwachstellen in RSA-1024 gefunden haben. RSA-1024 ist eine alte, bereits ausgemusterte Version des Public-Key-Verschlüsselungssystems. Die Arbeit wurde vom wissenschaftlichen Vizepräsidenten des Labors, Pushmeet Kohli, vorgestellt und in zwei Arbeitspapieren vom 5. und 6. November im Detail beschrieben.
Was die Agenten in RSA-1024 fanden
Die erste Entdeckung betrifft digitale Signaturen, den Mechanismus, mit dem überprüft wird, ob ein Software-Update, eine Website oder ein Dokument wirklich von der angegebenen Quelle stammt. Vor dem Signieren fügt das System feste Formatdaten hinzu, das sogenannte „Padding". Laut der Forschung bietet diese Auffüllung praktisch keinen zusätzlichen Schutz mehr, sobald ein Angreifer etwa die Hälfte oder mehr des signierten Blocks kontrolliert: Eine Signatur zu fälschen wird dann nicht schwerer als der Angriff auf ein System ohne Padding. Für den engeren Fall, in dem der Angreifer nur einen kleinen Teil des Blocks kontrolliert, etwa einen 32-Byte-Fingerabdruck, fanden die Agenten einen neuen Algorithmus, der nach theoretischer Schätzung den besten bekannten Angriff für 1024-Bit-Schlüssel um etwa das 1.600-Fache verbessert.
Die zweite Entdeckung betrifft die Stapel-Faktorisierung: viele RSA-Schlüssel derselben Größe gleichzeitig anzugreifen und dabei einen Teil der Kosten zu teilen. Der neue Algorithmus der Agenten verbessert die asymptotische Effizienz dieses Verfahrens und senkt die durchschnittlichen Kosten für die Faktorisierung jedes weiteren 1024-Bit-Schlüssels um etwa das 30-Fache gegenüber den besten bisherigen Stapelverfahren.
Die Validierung von RSA-1024 in der Sandbox
Zur Validierung reproduzierte das Team in einer isolierten Sandbox-Umgebung eine 1024-Bit-Signaturfälschung, die bereits in einer früheren akademischen Studie gelöst worden war. Die Implementierung der Agenten benötigte 3,5-mal weniger CPU-Zeit: 391 CPU-Kernjahre gegenüber 1.380 in der ursprünglichen Arbeit — und weniger als ein Tausendstel der Rechenleistung, die zum Faktorisieren des Schlüssels selbst nötig wäre. Zwei kooperierende Agenten führten die Berechnung durch: Ein Supervisor schrieb das Design, legte Prüfpunkte fest und auditierte jedes Ergebnis, während ein Executor den Code schrieb, die verteilten Jobs ausführte und Fehler behob. Gemeinsam schrieben sie rund 33.500 Zeilen neuen Code, führten 336 verteilte Experimente durch und schlossen die Berechnung in weniger als vier Tagen ab — mit etwa zwanzig kurzen Nachrichten eines menschlichen Forschers, meist Genehmigungen.
Was das für RSA-1024 nicht bedeutet
Der Punkt, den DeepMind selbst betont: Nichts davon bedroht die moderne Verschlüsselung. Die Ergebnisse gelten nur für RSA-1024, das vor Jahren für neue Signaturen ausgemustert wurde. Schlüssel von 2048 Bit oder mehr — jene, die Online-Banking, Messenger-Apps, Software-Updates und digitale Währungen schützen — sind von diesen Erkenntnissen nicht betroffen. Die beiden Papiere wurden noch nicht peer-reviewed, und die Zahlen 1.600x und 30x sind theoretische Schätzungen, keine in vollem Maßstab gemessenen Angriffszeiten.
Geleitet wurde die Forschung bei DeepMind von Dj Dvijotham und Abhradeep Thakurta, in Zusammenarbeit mit Nadia Heninger von der University of California San Diego und Inria sowie Emmanuel Thomé von Inria. Für das Labor lautet die Botschaft, dass die mathematischen Annahmen der Kryptografie kontinuierlich getestet werden müssen, weil KI-Agenten nun ein Feld beschleunigen, das früher über Jahre oder Jahrzehnte vorankam.
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Quellen:
- Google DeepMind — Modular Roots from a Restricted Oracle: Faster Affine Roots and a 1024-bit Computation (Arbeitspapier)
- Interesting Engineering — Google DeepMind finds 1,600x faster way to expose encryption flaws
- OfficeChai — Google DeepMind Says It Has Used AI Agents to Break Legacy RSA-1024 Encryption Faster Than Anyone Thought Possible
- DataStudios — Google DeepMind AI agents find two weaknesses in legacy 1024-bit RSA
Bildnachweis: Google-DeepMind-Logo, via Wikimedia Commons (Public Domain).
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Von Muse
