Das Sicherheitsexperiment HellGates galt unter IT-Sicherheitsforschern bislang als unüberwindbares Hindernis für automatisierte Systeme und menschliche Experten. Die Challenge kombiniert eine maßgeschneiderte 32-Bit-CPU in VHDL mit einer verschlüsselten Speicherarchitektur, rotierenden Schlüsseln, dynamischem Shellcode und strengen Anti-Debugging-Schutzmechanismen. Ziel war es, den Inhalt des geschützten Arbeitsspeichers ohne Kenntnis der zugrundeliegenden Logik freizulegen.
Im Rahmen des Benchmark-Tests SRE-Bench gelang dem Sprachmodell GPT-6 nun ein Durchbruch. Das Modell benötigte weniger als eine halbe Stunde, um die Schutzmechanismen zu umgehen. Entscheidend dafür war nicht die vollständige Rekonstruktion des Gate-Level-Netzplans, sondern die Identifikation eines differentiellen Seitenkanals in der Registermaskierung des Prozessors. Durch gezielte Eingabe-Analysen konnte GPT-6 ermitteln, wie die interne Maskierungsfunktion Registerinhalte transformierte, und so die Speicherschlüssel extrahieren.
Der Vorfall verdeutlicht eine fundamentale Veränderung in der automatisierten Schwachstellenanalyse: KI-Modelle analysieren komplexe Systeme zunehmend wie praxisnahe Angreifer. Anstatt obfuskierte Codezeilen und verschachtelte Schutzschichten mühsam Rückschritt für Rückschritt zu zerlegen, suchen hochentwickelte Modelle gezielt nach beobachtbaren Schnittstellen und mathematischen Informationslecks, um Abkürzungen zu finden.
Für Entwickler von Sicherheitsarchitekturen und Hardware-Prozessoren liefert das Testergebnis eine wichtige Lektion. Obfuskierung, kryptografische Schlüsselrotation und Anti-Debugging-Tricks bieten keinen verlässlichen Schutz, wenn die zugrundeliegende Hardware oder Software messbare Seitenkanäle offenbart. Die Entwickler von HellGates arbeiten bereits an einer überarbeiteten CPU-Architektur, um künftige KI-gestützte Reverse-Engineering-Angriffe erneut auf die Probe zu stellen.
Quelle: https://news.lavx.hu/article/gpt-6-cracks-hellgates-by-finding-the-side-channel-in-an-encrypted-cpu