Benchmarking Large Language Models for Cryptanalysis and Side-Channel Vulnerabilities

📄 arXiv: 2505.24621v2 📥 PDF

作者: Utsav Maskey, Chencheng Zhu, Usman Naseem

分类: cs.CL

发布日期: 2025-05-30 (更新: 2025-09-17)

备注: EMNLP'25 Findings

💡 一句话要点

评估大型语言模型在密码分析和侧信道漏洞中的表现

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 密码分析 侧信道漏洞 基准测试 零样本学习

📋 核心要点

  1. 现有LLM评估缺乏对密码分析能力的深入考察，无法充分了解其在安全领域的潜在风险。
  2. 该研究通过构建包含多样化明文和密文的基准数据集，评估LLM在零样本和少样本设置下的解密能力。
  3. 实验结果揭示了LLM在侧信道场景中的优势与局限性，并强调了其可能存在的泛化不足问题。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）的最新进展极大地改变了自然语言理解和生成领域，并在各种任务中进行了广泛的基准测试。然而，密码分析——数据安全的关键领域及其与LLMs泛化能力的联系——在LLM评估中仍未得到充分探索。为了弥补这一差距，我们评估了最先进的LLMs在各种密码算法生成的密文上的密码分析潜力。我们引入了一个包含多样化明文的基准数据集，涵盖多个领域、长度、写作风格和主题，并与它们的加密版本配对。通过零样本和少样本设置以及思维链提示，我们评估了LLMs的解密成功率，并讨论了它们的理解能力。我们的研究结果揭示了LLMs在侧信道场景中的优势和局限性的关键见解，并引发了对其易受泛化不足相关攻击影响的担忧。这项研究强调了LLMs在安全背景下的双重用途，并有助于正在进行的关于人工智能安全和保障的讨论。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法缺乏对大型语言模型（LLMs）在密码分析领域的系统性评估，无法充分了解LLMs在处理加密数据和识别侧信道漏洞方面的能力。这使得我们难以评估LLMs可能带来的安全风险，以及如何利用LLMs来增强安全性。

核心思路：该研究的核心思路是构建一个包含多样化明文和对应密文的基准数据集，并利用该数据集来评估LLMs在不同密码算法下的解密能力。通过分析LLMs的解密成功率和理解能力，可以深入了解LLMs在密码分析领域的优势和局限性。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 构建基准数据集，包含来自不同领域、长度和写作风格的明文，以及使用各种密码算法加密后的密文。2) 选择最先进的LLMs进行评估，包括但不限于GPT系列模型。3) 使用零样本和少样本设置，以及思维链提示等技术，评估LLMs的解密能力。4) 分析LLMs的解密结果，并讨论其在侧信道场景中的表现。

关键创新：该研究的关键创新在于首次系统性地评估了大型语言模型在密码分析领域的潜力。通过构建专门的基准数据集，并采用多种评估方法，该研究为理解LLMs在安全领域的应用提供了新的视角。此外，该研究还揭示了LLMs可能存在的泛化不足问题，为未来的研究方向提供了启示。

关键设计：该研究的关键设计包括：1) 基准数据集的多样性，确保能够覆盖各种密码算法和应用场景。2) 采用零样本和少样本设置，以评估LLMs的泛化能力。3) 使用思维链提示，以提高LLMs的推理能力。4) 详细分析LLMs的解密结果，包括成功率、错误类型等，以便深入了解其优势和局限性。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1

📊 实验亮点

实验结果表明，LLMs在某些密码算法下表现出一定的解密能力，但在其他算法下则表现不佳。研究还发现，LLMs在处理不同长度和写作风格的明文时，解密成功率存在显著差异。此外，思维链提示能够显著提高LLMs的解密能力，但仍无法完全克服泛化不足的问题。这些发现为进一步研究LLMs在密码分析领域的应用提供了重要依据。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于评估和提升密码系统的安全性，例如，利用LLM识别潜在的侧信道漏洞，或辅助密码算法的设计与分析。此外，该研究也为AI安全领域提供了重要参考，有助于更好地理解和防范LLM可能带来的安全风险，促进AI技术的安全可靠发展。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in large language models (LLMs) have transformed natural language understanding and generation, leading to extensive benchmarking across diverse tasks. However, cryptanalysis - a critical area for data security and its connection to LLMs' generalization abilities - remains underexplored in LLM evaluations. To address this gap, we evaluate the cryptanalytic potential of state-of-the-art LLMs on ciphertexts produced by a range of cryptographic algorithms. We introduce a benchmark dataset of diverse plaintexts, spanning multiple domains, lengths, writing styles, and topics, paired with their encrypted versions. Using zero-shot and few-shot settings along with chain-of-thought prompting, we assess LLMs' decryption success rate and discuss their comprehension abilities. Our findings reveal key insights into LLMs' strengths and limitations in side-channel scenarios and raise concerns about their susceptibility to under-generalization-related attacks. This research highlights the dual-use nature of LLMs in security contexts and contributes to the ongoing discussion on AI safety and security.