SPECK-32/64

大型语言模型未能改进加密分析鉴别器，但异或运算有帮助

研究人员探索了使用大型语言模型（LLMs）来增强神经网络鉴别器，这是一种用于对称密钥密码学的密码分析技术。他们在SPECK-32/64密码上的实验显示，与ResNet等现有方法相比，LLMs并未提高这些鉴别器的性能。研究还发现，对于基于LLM和ResNet的鉴别器，明文和密文差异在更高轮次时效果会减弱。然而，将异或运算结果纳入提示设计，显著提升了基于LLM的神经网络鉴别器的性能。