論文の概要: Mage: Cracking Elliptic Curve Cryptography with Cross-Axis Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.12483v2
• Date: Tue, 16 Dec 2025 15:10:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-17 14:48:05.950996
• Title: Mage: Cracking Elliptic Curve Cryptography with Cross-Axis Transformers
• Title（参考訳）: Mage: クロス軸変換器による楕円曲線暗号の解読
• Authors: Lily Erickson,
• Abstract要約: 楕円曲線暗号(英語: Elliptic Curve Cryptography、ECC)は、現在の暗号セキュリティプロトコルの基盤である。 ECCは多くの消費者によって防弾効果があると考えられているが、すでに攻撃が存在している。 コンピューティングのパワーと分散化された計算が上昇する中で、これらの現在のバッションが不明瞭に消えていくのは時間の問題です。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the advent of machine learning and quantum computing, the 21st century has gone from a place of relative algorithmic security, to one of speculative unease and possibly, cyber catastrophe. Modern algorithms like Elliptic Curve Cryptography (ECC) are the bastion of current cryptographic security protocols that form the backbone of consumer protection ranging from Hypertext Transfer Protocol Secure (HTTPS) in the modern internet browser, to cryptographic financial instruments like Bitcoin. And there's been very little work put into testing the strength of these ciphers. Practically the only study that I could find was on side-channel recognition, a joint paper from the University of Milan, Italy and King's College, London\cite{battistello2025ecc}. These algorithms are already considered bulletproof by many consumers, but exploits already exist for them, and with computing power and distributed, federated compute on the rise, it's only a matter of time before these current bastions fade away into obscurity, and it's on all of us to stand up when we notice something is amiss, lest we see such passages claim victims in that process. In this paper, we seek to explore the use of modern language model architecture in cracking the association between a known public key, and its associated private key, by intuitively learning to reverse engineer the public keypair generation process, effectively solving the curve. Additonally, we attempt to ascertain modern machine learning's ability to memorize public-private secp256r1 keypairs, and to then test their ability to reverse engineer the public keypair generation process. It is my belief that proof-for would be equally valuable as proof-against in either of these categories. Finally, we'll conclude with some number crunching on where we see this particular field heading in the future.
• Abstract（参考訳）: 機械学習と量子コンピューティングの出現により、21世紀は相対的なアルゴリズムセキュリティの場所から、投機的な不安の1つ、そしておそらくはサイバー災害へと移行した。 Elliptic Curve Cryptography (ECC)のような現代的なアルゴリズムは、現代のインターネットブラウザのHypertext Transfer Protocol Secure(HTTPS)から、Bitcoinのような暗号金融機器に至るまで、消費者保護のバックボーンを形成する、現在の暗号化セキュリティプロトコルの基盤である。 そして、これらの暗号の強度をテストする作業はほとんど行われていません。 実際、私が見つけた唯一の研究は、ミラノ大学とキングス・カレッジの共同論文であるサイドチャネル認識に関するものだった。 これらのアルゴリズムは、すでに多くの消費者によって防弾性があると考えられていますが、すでにエクスプロイトは存在しており、コンピューティングのパワーと分散された計算量が増えています。 本稿では,既知の公開鍵と関連する秘密鍵の関連性を突破する上で,現代言語モデルアーキテクチャの利用を直感的に学習し,公開鍵ペア生成プロセスのリバースエンジニアリングを行い,その曲線を効果的に解くことを目的とする。 さらに、私たちは、パブリックプライベートなsecp256r1キーペアを記憶する現代の機械学習の能力を確認し、パブリックなキーペア生成プロセスをリバースエンジニアリングする能力をテストしようとします。 いずれかのカテゴリにおいて、証明は証明に匹敵する価値がある、というのが私の信念です。 最後に、この特定の分野が将来どこに向かっているかについて、いくつかの数字をまとめて締めくくります。

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