Der renommierte Wissenschaftsautor Simon Singh steht neben einer originalen Enigma-Maschine und erläutert die atemberaubenden 15.354.393.600 Passwortvarianten, die diese deutsche Verschlüsselungsmaschine durch ihre Kabelverbindungen, Pseudozufallsrotoren und rekonfigurierbaren Steckbretter ermöglicht. Er beschreibt die streng geheime Arbeit in Bletchley Park: die Grundlagen der polnischen Mathematiker, Alan Turings Bombe und jahrelange frustrierende Bemühungen bis zum entscheidenden Durchbruch.
Hinter ihm demonstriert ein Bildschirm, wie eine Künstliche Intelligenz den Code in nur 13 Minuten geknackt hat.
Diese beeindruckende Demonstration stammt von der Datenanalysefirma Enigma Pattern. Sie präsentiert ihr Toolset für maschinelles Lernen in einer Live-Demo und stellt sich der stärksten Verschlüsselung der 1930er Jahre. Mit Python hat Enigma Pattern eine moderne Version von Turings Bombe nachgebaut, die alle möglichen Kombinationen einer Marinenigma mit vier Rotoren testet. Unterstützt durch Cloud-Computing von DigitalOcean nutzt das System bis zu 2.000 virtuelle Server und durchläuft 41 Millionen Kombinationen pro Sekunde.
Diese Brute-Force-Methode ist jedoch nur der erste Schritt. Die Ausgaben der Bombe – mögliche Buchstabensequenzen – werden in ein neuronales Netz eingespeist, das mit einem Datensatz der Brüder-Grimm-Märchen trainiert wurde. So erkennt es wahrscheinliche deutsche Wörter und filtert automatisch sinnvolle Kombinationen heraus. Statt die Eingabe einzuengen, reduziert es die Flut an Ausgaben auf eine kohärente Nachricht.
In diesem Fall ergab sich: „Deutsch ist eine schöne Sprache“.
"Wichtig ist, dass aus diesen Wörtern kein Wörterbuch zusammengestellt wurde"
„Wichtig ist, dass aus diesen Wörtern kein Wörterbuch zusammengestellt wurde“, erklärt Mike Gibbons, Mitgründer von Enigma Pattern. „Die KI hat gelernt, dass deutsche Wörter oft lang sind, zwei- oder dreisilbig oder dass auf ein ‚S‘ häufig ein ‚T‘ folgt. Sie baut so linguistische Regeln auf, statt festgelegte Wörter zu suchen.“
Diese Technik dient als Referenz für die Skalierbarkeit, die Enigma Pattern Finanz- und Medizinunternehmen bietet. „Geben Sie uns Ihre Daten – wir extrahieren die Insights“, lautet das Versprechen. Obwohl neuronale Netze selten für WWII-Verschlüsselung eingesetzt werden, illustriert die Demo eindrucksvoll, wie KI und Rechenpower die Datensicherheit revolutionieren.
„Das ist ein unfairer Kampf“, gibt Gibbons zu. „Die Enigma-Erfinder kannten die Schwächen und entwarfen sie davor. Heutige Verschlüsselung berücksichtigt KI-Attacken – und Regierungen mit noch größerer Power.“
(Simon Singh mit originaler Enigma-Maschine)
Siehe dazu: Ehemaliger GCHQ-Chef: Ende-zu-Ende-Verschlüsselung ist eine „überwältigend gute Sache“
Während die KI den deutschen Satz rasch entschlüsselte, hat Enigma Patterns Ansatz Grenzen. Das Grimm-Training eignet sich nur für Deutsch; bei anderen Sprachen versagt es. Zudem besteht das Black-Box-Problem: Die Entscheidungsprozesse von ML-Algorithmen sind undurchsichtig – kritisch für Anwendungen im Gesundheitswesen oder Rechtssystem.
„Du sagst schließlich zu einer Maschine: Das ist mir zu komplex, du kümmerst dich darum.“
„Wir delegieren an Maschinen, weil sie übermenschliche Kapazitäten haben“, sagt Gibbons. „Aber Erklärbarkeit ist essenziell – etwa bei US-KI in der Bewährungsentscheidung, wo Berufungsrechte gelten. Es braucht ‚Explainable AI‘.“
Zurück bei der Enigma-Maschine wirkt sie greifbar. Ich fragte Singh nach dem Unterschied zu immaterieller KI: „Wir zeigen sie in Schulen – Kinder verstehen die Mechanik, das Klappern. Digitale Verschlüsselung ist erklärbar, aber physisch faszinierend“, sagt er und dreht einen Rotor.