🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
и посмотреть медиа
📌 Fable 5.1 вскрыла шифр, который не поддавался 370 лет
Сотрудник ValsAI Геби Джафф несколько месяцев безуспешно пробовал натравливать модели на нерешённые исторические шифры.
Воодушевившись метриками Fable 5.1, он поставил ей задачу - найти шифр самой и решить его, но с условием не браться за те, где ответ уже известен или где возможно множество правдоподобных версий.
И ещё не лезть в совсем неподъёмное вроде Kryptos K4, над которым бьются лучшие умы и ЦРУ.
🟡Модель перебрала кандидатов и остановилась на криптограмме Томаса Эркарта
В конце его трактата Логопандектейсион 1653 года стоят две строки по 32 числа.
Загадку выносили как открытую проблему ещё в 1899 году, она попадала в криптографическую литературу XX века, а Клаус Шмее включил её в список пятидесяти нерешённых зашифрованных сообщений.
Fable потратила на неё 44 минуты и 176 тысяч токенов без вмешательства человека.
🟡Ключом оказалась сама книга
Криптограмма напечатана сразу после 32 разделов трактата, а в каждой строке шифра ровно 32 числа. Совпадение неслучайное, и Fable зацепилась именно за него.
Правило оказалось таким: i-е число в строке - это индекс слова внутри i-го раздела книги. Берём слово по индексу, берём его первую букву, собираем по порядку. Обычный поиск по смещению, только вместо массива текст.
Результатом расшифровки оказалась роялистская молитва: Господи, храни короля Карла Второго и сделай его верховным правителем этой земли.
Дальше Fable взялась за второй шифр Эркарта - Cyphral Octastich из трактата The Jewel 1652 года, 285 чисел, тоже нерешённый.
Тот же приём, только числа указывают на страницы книги, а не на абзацы. Из 285 букв сложились 276 - там тоже оказалась молитва. Девять букв дали бессмыслицу: либо Эркарт ошибся сам, либо наборщик переставил цифры при печати.
Шифр, безусловно, простой и другие модели, скорее всего, тоже справились бы, но этот случай не про способности Fable в криптоанализе, а в умении разглядеть среди десятков задач одну податливую и не бросить её на полпути.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml