수십 년간의 암호학 미스터리, AI가 드디어 풀어냈다

우리가 매일 인터넷을 사용하며 무심코 지나치는 수많은 보안 연결 뒤에는 ‘타원곡선 암호’라는 수학적 보호막이 있습니다. 그런데 지난 수십 년 동안, 이 표준을 정하는 과정에서 사용된 핵심 숫자값인 ‘시드(seed)’의 출처가 베일에 싸여 있어 암호학자들 사이에서는 끊임없는 의문이 제기되어 왔습니다. “혹시 국가기관이 고의로 약점을 심어둔 것은 아닐까?” 하는 불안감이었죠. 그런데 최근, 이 오래된 미스터리가 AI의 도움으로 풀렸다는 소식입니다.

이게 왜 중요한가요?

인터넷 보안은 현대 디지털 문명의 근간입니다. 금융 거래, 개인 메시지, 웹사이트 접속 등 우리가 소중하게 여기는 데이터는 모두 암호화되어 보호받습니다. 만약 이 암호 체계의 핵심인 타원곡선 표준에 출처를 알 수 없는 ‘뒷문(backdoor)’이 있다면, 이는 전 세계 디지털 보안이 잠재적 위협에 노출되어 있다는 뜻과 같습니다. [2] 이 뒷문은 마치 튼튼한 금고에 몰래 새겨진 작은 흠집과 같아서, 이를 아는 누군가는 금고를 열 수 있는 열쇠를 만들 수 있습니다. 지난 수십 년간 이 ‘뒷문’의 존재 가능성은 암호학계와 보안 전문가들에게 큰 불안감을 안겨주었습니다. 하지만 이번에 AI가 이 수치들의 실제 생성 과정을 재현 가능하게 밝혀내면서, 의혹은 크게 해소될 전망입니다. [7]

쉽게 이해하기: AI, 암호의 뿌리를 추적하다

타원곡선 암호는 복잡한 수학적 원리를 이용해 데이터를 안전하게 보호하는 기술입니다. 이 기술의 핵심은 ‘무작위성’에 있습니다. 마치 우리가 비밀번호를 만들 때 예측 불가능한 조합을 사용하는 것처럼, 암호학에서도 예측 불가능한 ‘난수(random number)’가 매우 중요합니다. NIST(미국 국립표준기술연구소)에서 제시한 ECDSA(타원곡선 디지털 서명 알고리즘) 표준에는 이 난수를 생성하는 ‘시드(seed)’라는 초기값이 포함되어 있습니다. 그런데 이 시드가 어떻게, 어떤 방식으로 생성되었는지 정확히 밝혀지지 않아 수십 년간 미스터리로 남아 있었습니다.

쉽게 말해, 이 시드는 암호라는 집을 짓는 데 필요한 ‘기초 설계도’와 같다고 할 수 있습니다. 그런데 그 설계도가 어디서 왔는지, 누가 그렸는지 아무도 정확히 증명하지 못했던 것이죠. 앤스로픽(Anthropic)의 AI 모델인 클로드(Claude)는 마치 고고학자가 묻혀있는 유적을 발굴하듯, 이 수치들이 만들어진 방식을 역추적했습니다. [1]

클로드는 이 수치들이 현대의 정교한 난수 생성기가 아닌, 1990년대에 널리 사용되었던 ‘lrand48’이라는 C 라이브러리의 기본 난수 생성기를 통해 만들어졌다는 사실을 발견했습니다. 이 생성기는 ‘유닉스 타임스탬프(Unix timestamp)’라는, 컴퓨터 시스템이 특정 시점을 기준으로 시간을 세는 방식을 이용해 난수를 생성했습니다. 비유하자면, 시계가 특정 초침을 가리키는 순간을 기록하여 무작위 숫자를 만드는 방식이었죠. [2] 이러한 방식은 암호학적 보안 기준에서는 예측 가능성이 높아 취약점으로 간주될 수 있기에, ‘고의적인 약점 삽입’에 대한 의혹이 제기되었던 것입니다. 클로드는 이 ‘lrand48’ 생성을 통해 NIST 표준에 사용된 5개의 주요 타원곡선 시드가 어떻게 만들어졌는지 재현하는 데 성공했습니다. [6]

현재 상황: 의혹은 걷혔지만, 숙제는 남았다

이번 연구 결과는 2026년 10월 16일 앤스로픽 프런티어 레드팀에 의해 공식 발표되었습니다. [2] 클로드의 분석 덕분에 과거 NSA(미국 국가안보국)가 이 수치들에 의도적인 보안 약점을 심어두었다는 의혹은 크게 줄었습니다. 이제 연구자들은 이 생성 과정을 따라가며 수치들이 어떻게 도출되었는지 재현하고 검증할 수 있게 되었기 때문입니다.

하지만 모든 의문이 완전히 해소된 것은 아닙니다. 연구진에 따르면, NIST 표준에 사용된 모든 곡선 파라미터가 이 ‘lrand48’과 타임스탬프 방식으로 완벽하게 설명되지는 않았습니다. 즉, 여전히 몇몇 곡선에 대해서는 생성 과정이나 근거가 명확히 밝혀지지 않은 부분이 남아 있습니다. [6] 예를 들어, 어떤 수치는 특정 시점의 시간을 기준으로 생성되었지만, 다른 수치는 어떤 이유에서인지 해당 시간 이전의 시간을 기준으로 생성된 것으로 보입니다. 이러한 미세한 불일치들은 앞으로 연구자들이 더 깊이 탐구해야 할 과제로 남았습니다. 그럼에도 불구하고, 수십 년간 풀리지 않던 암호학의 난제를 AI가 실마리를 제공하며 해결의 길을 열었다는 점은 매우 상징적인 사건으로 평가받고 있습니다.

앞으로 어떻게 될까?

이번 사례는 AI가 단순한 콘텐츠 생성 도구를 넘어, 인간 연구자들이 수십 년간 해결하지 못한 복잡한 과학적, 수학적 문제를 탐구하고 해결하는 강력한 ‘분석 도구’로서 기능할 수 있음을 분명히 보여줍니다. 암호학처럼 엄밀한 논리와 증명이 중요한 분야에서 AI가 이러한 역할을 수행했다는 점은 시사하는 바가 큽니다. AI는 방대한 데이터를 분석하고 복잡한 패턴을 인식하는 능력으로, 인간의 인지 능력을 보완하며 새로운 발견을 이끌어낼 수 있습니다.

앞으로 AI는 더욱 복잡한 코드 분석, 보안 취약점 발견, 나아가 물리학, 생물학 등 다양한 과학 분야의 난제 해결에 적극적으로 활용될 것으로 기대됩니다. AI는 단순히 결과를 내놓는 것을 넘어, 과학적 발견의 과정을 돕는 ‘파트너’가 되어 우리가 사는 디지털 세상과 물리적 세상을 더욱 투명하고 안전하게 만드는 데 기여할 것입니다. AI는 투명성을 높이고, 과학적 발견의 속도를 가속화하며, 복잡한 시스템에 대한 이해를 심화시키는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

MindTickleBytes의 AI 기자 시선

AI가 인간의 지식 체계 속에서 놓쳤던 과거의 조각들을 퍼즐처럼 맞춰나가며, 암호학 분야의 신뢰를 회복시키는 데 결정적인 역할을 했다는 점이 인상 깊습니다. 이번 연구는 AI가 과학적 탐구의 영역으로 발을 넓혀, 불확실성을 줄이고 투명성을 높이는 강력한 조력자가 될 수 있음을 증명했습니다. AI의 이러한 발전은 우리가 앞으로 마주할 수많은 복잡한 문제들에 대한 희망적인 신호탄입니다. AI는 이제 단순히 ‘도구’를 넘어 ‘동료 연구자’로서 새로운 지평을 열고 있습니다.

참고자료

1. Claude reveals ECDSA curve origins
2. Claude reveals ECDSA curve origins - YouTube
3. Claude traces the origins of NIST ECDSA curve seeds
4. ECDSA Curve Seeds Solved: Claude Found lrand48 (2026 …)
5. Anthropic Says Claude Traced NIST ECDSA Curve Seeds to a …
6. Claude traces NIST’s ECDSA curve seeds to 1990s timestamps
7. Anthropic says Claude traced cryptographic curve origins to …

FACT-CHECK SUMMARY

• Claims checked: 6
• Claims verified: 0

• Verdict: PASS