GPT‑6 Astra가 1941년 Enigma MVUEH 메시지를 해독하다

GPT‑6 Astra가 75년 된 Enigma 암호를 풀다

요약: 2026년 9월 15일, OpenAI의 GPT‑6 모델인 Astra는 2005년부터 미해독 상태였던 독일군 Enigma 메시지 MVUEH(1941년 7월 10일)를 독자적으로 해독했습니다. 이 모델은 새로운 키, 휠 순서, 그리고 희귀한 왼쪽 로터 회전(left‑rotor turnover)을 발견해냈습니다.

MVUEH 메시지가 중요한 이유

  • MVUEH 암호문은 1941년 7월 10일 SS‑Totenkopf 보급장교(Quartiermeister, Ib)에 의해 메시지 Nr. 172로 기록되었으며, Crypto Cellar Research의 "1941 메시지 목록"이 공개된 이후 그 일부로 포함되어 있었습니다.
  • 해당 날짜의 다른 모든 통신은 휠 순서 512인 일일 Enigma 키를 사용했습니다. MVUEH는 완전히 다른 휠 순서(253)와 별도의 플러그보드 및 링 설정을 필요로 했으며, 이 사실이 초기 분석가들을 오도했습니다.
  • 메시지 길이(82자)와 전사 오류("Bitte" 대신 "Btte")는 전통적인 크립(crib) 공격을 더욱 복잡하게 만들었습니다.
  • 72번째 문자에서 희귀한 왼쪽 로터 회전이 발생했습니다. 이러한 회전은 드물게 나타나며 많은 자동화된 암호 해독 휴리스틱을 무력화합니다.

이러한 변칙적인 요소들이 이 메시지가 20년 넘게 해독되지 않았던 이유입니다.

GPT‑6 Astra의 문제 접근 방식

  • 프롬프트 및 목표 설정: Carter Leffer는 Astra에게 Crypto Cellar 웹사이트를 스캔하여 미해독 Enigma 메시지를 찾도록 지시했습니다. 모델은 MVUEH를 가장 유망한 대상으로 식별했으며, 이미 해독된 메시지 Nr. 173(SIPVX)과의 잠재적 연관성을 지적했습니다.
  • 크립 생성: Astra는 반복되는 지명인 ROSENOW ROSENOW가 Enigma 암호 해독에서 흔히 사용되는 기법인 크립으로 활용될 수 있다고 가설을 세웠습니다.
  • 도구 제작: 모델은 Enigma 시뮬레이터와 Bombe 방식의 검색 엔진을 구현하기 위해 Python 및 C++ 코드를 작성하고, 검색 공간에 크립을 통합했습니다.
  • 검색 실행: 생성된 소프트웨어를 사용하여 Astra는 휠 순서, 플러그보드 구성, 링 설정에 대해 체계적인 검색을 수행했으며, 결국 고유한 키(휠 순서 253)를 발견하고 왼쪽 로터 회전을 확인했습니다.
  • 검증: 발견된 설정으로 복구된 평문을 다시 암호화하여 원래의 암호문과 바이트 단위로 일치함을 확인함으로써 해독의 정확성을 입증했습니다.

복구된 평문과 그 의미

암호문 (전사된 그대로):

BTTE UM ANGABE DES MARSQWEGES X BEFINDE MIQ IN X ROSENOW ROSENOW X SOFORT FUNKANTWORT X WASCHBBSCH

수정 후 평문:

BITTE UM ANGABE DES MARSCHWEGES. BEFINDE MICH IN ROSENOW, ROSENOW. SOFORT FUNKANTWORT. WASCHBUSCH.

한국어 번역:

"행군 경로를 알려주십시오. 저는 로제노(Rosenow), 로제노에 있습니다. 즉시 무전 회신 바랍니다. 바슈부슈(Waschbusch)."

이 평문은 메시지 Nr. 173(SIPVX)의 평문과 거의 동일하며, 오타와 중복된 서명으로 인해 12자만 차이가 납니다.

AI의 연구 과정에서 얻은 통찰

  • Astra는 Crypto Cellar 사이트에 공개적으로 나열되지 않은 Bundesarchiv 무전 메시지 컬렉션(볼륨 RS 3‑3/20a 및 RS 3‑3/63b)에 대한 참조를 찾아냈습니다. 모델의 내부 "증거 확인(evidence pass)" 과정은 해당 자료가 개인 컬렉션에서 유래했음을 추적했으며, 이는 AI가 자율적으로 아카이브 단서를 발견할 수 있음을 시사합니다.
  • AI의 로그는 2일간의 워크플로우를 보여줍니다: (1) 데이터 수집 및 가설 형성, (2) 소프트웨어 생성 및 철저한 키 검색. 인간의 개입은 초기 프롬프트와 이후 결과 검증으로 제한되었습니다.
  • 댓글 작성자들은 다른 LLM(예: Qwen 3.7, Gemini 3.8 Flash)도 동일한 크립을 제공하면 암호문을 해독할 수 있지만, Astra는 외부 도구 없이 엔드투엔드 파이프라인을 수행했다는 점에서 독보적이라고 언급했습니다.

커뮤니티 반응 및 회의론

  • 인간의 개입 중요성: 일부 댓글 작성자들은 Leffer의 지시가 결정적이었음을 강조하며, 목표를 선택하고 결과를 해석하는 데 여전히 인간의 통찰력이 필요했다고 주장했습니다.
  • 소프트웨어 독창성: 생성된 시뮬레이터 코드 중 얼마나 많은 부분이 독창적이며, 얼마나 많은 부분이 기존 오픈 소스 Enigma 도구에서 재사용되었는지에 대한 의문이 제기되었습니다.
  • 검증 우려: 일부 사용자는 Enigma의 다대일 매핑으로 인해 그럴듯하지만 잘못된 해독 결과가 나올 수 있음을 지적하며, 평문에 대한 확신을 어떻게 얻었는지 질문했습니다.
  • 더 넓은 의미: 여러 참가자는 이 성공을 암호 해독을 지원하는 LLM의 성장하는 능력과 연결 지으며, 미해독 역사적 암호(예: Zodiac, Kryptos)에 대한 향후 적용 가능성과 새로운 암호 체계 생성에 대해 추측했습니다.

암호 해독에 미치는 의미

  • 고전적 공격의 자동화: GPT‑6은 대규모 언어 모델이 크립을 제안할 뿐만 아니라 전체 암호 해독 파이프라인을 생성하고 실행하여 수주가 걸릴 수 있는 수동 작업을 며칠로 단축할 수 있음을 보여줍니다.
  • 숨겨진 아카이브 자료의 발견: 모델이 모호한 참조를 찾아내는 능력은 향후 AI 지원 아카이브 연구가 역사적 암호 해독을 가속화할 수 있음을 시사합니다.
  • 인간-AI 협업 모델: AI가 힘든 작업을 수행했지만, 프롬프트 설계, 결과 검증, 맥락 해석을 위해서는 인간의 전문 지식이 여전히 필수적이었습니다.

향후 방향

  • 미해독 암호에 대한 벤치마킹: 연구자들은 진정한 독창성을 평가하기 위해 이전에 해독된 적이 없는 Enigma 메시지에 Astra를 테스트해야 합니다.
  • 오픈 소스 재현성: 생성된 시뮬레이터 코드와 검색 로그를 공개하면 독립적인 검증이 가능해지고 커뮤니티의 개선을 촉진할 수 있습니다.
  • 윤리적 고려 사항: LLM이 개인 아카이브 컬렉션을 찾아내고 활용하는 능력은 데이터 출처와 책임 있는 사용에 대한 질문을 제기합니다.

MVUEH의 해독은 수십 년 동안 전문가들을 당황하게 했던 복잡한 암호 해독 작업을 보강하고, 경우에 따라 자동화할 수 있는 대규모 언어 모델의 떠오르는 힘을 보여줍니다.

Sources

관련