256비트 보안은 얼마나 안전할까?: 영어 학습 노트

In the main video on cryptocurrencies,

암호화폐에 관한 메인 영상에서,

I made two references to situations

저는 어떤 보안을 뚫기 위해

where, in order to break a given piece of security, 문법

특정 256비트 문자열을 추측해야만 하는

you would have to guess a specific string of 256 bits. 문법

두 가지 상황을 언급했습니다.

One of these was in the context of digital signatures 표현 묶음

그 중 하나는 디지털 서명과 관련된 것이었고,

and the other in the context of a cryptographic hash function.

다른 하나는 암호학적 해시 함수와 관련된 것이었죠.

For example, if you want to find a message 문법

예를 들어, SHA-256 해시값이

whose SHA-256 hash is some specific string of 256 bits,

특정 256비트 문자열이 되는 메시지를 찾으려면,

you have no better method than to just guess and check random messages. 문법

무작위로 메시지를 추측하고 확인하는 것보다 더 나은 방법은 없습니다.

And this would require, on average, 표현 묶음

그리고 이를 위해서는 평균적으로

2 to the 256 guesses.

2의 256승 번의 추측이 필요합니다.

Now, this is a number so far removed from anything 문법

자, 이 숫자는 우리가 평소 다루는

that we ever deal with that it can be hard to appreciate its size.

그 어떤 것과도 너무 동떨어져 있어서 그 크기를 가늠하기 어려울 수 있습니다.

But let's give it a try. 표현 묶음

하지만 한번 시도해 보죠.

2 to the 256 is the same as 2 to the 32

2의 256승은 2의 32승을

multiplied by itself eight times.

8번 곱한 것과 같습니다.

Now, what's nice about that split is that 2 to the 32 is 4 billion, 문법

이 분할이 좋은 이유는 2의 32승이 40억이라는 점입니다.

which is at least a number we can think about,

이 정도는 적어도 우리가 상상할 수 있는 숫자잖아요?

right? It's the kind of thing you might see in a headline.

뉴스 헤드라인에서 볼 법한 그런 숫자죠.

So, all we need to do is appreciate what 문법

그러니 우리가 해야 할 일은

multiplying 4 billion times itself

40억을 자기 자신과

eight successive times really feels like.

8번 연속으로 곱하는 것이 과연 어떤 느낌일지 가늠해 보는 것입니다.

As many of you know,

많은 분들이 아시다시피,

the GPU on your computer can let you run a whole bunch of computations 어휘 쓰임

컴퓨터의 GPU는 엄청나게 많은 계산을

in parallel, incredibly quickly.

병렬로, 믿을 수 없을 정도로 빠르게 실행할 수 있게 해줍니다.

So, if you were to specially program a GPU to run a cryptographic hash function over and over, 해설

그래서 암호학적 해시 함수를 반복해서 실행하도록 GPU를 특별히 프로그래밍한다면,

a really good one might be able to do a little less than a billion hashes per second.

정말 좋은 GPU는 1초에 10억 번에 조금 못 미치는 해시 연산을 할 수 있을지도 모릅니다.

And let's say that you just take a bunch of those and 전개 흐름

그리고 그런 것들을 잔뜩 가져와서

cram your computer full of extra GPUs 표현 묶음

컴퓨터에 추가 GPU를 꽉 채워

so that your computer can run 4 billion hashes per second.

컴퓨터가 초당 40억 번의 해시 연산을 실행할 수 있게 만들었다고 가정해 봅시다.

So, the first 4 billion here is going to represent

그렇다면 여기서 첫 번째 40억은

the number of hashes per second per computer.

컴퓨터 1대당 초당 해시 연산 횟수를 나타내게 됩니다.

Now, picture 4 billion of these GPU-packed computers.

이제 이 GPU가 꽉 찬 컴퓨터가 40억 대 있다고 상상해 보세요.

For comparison, 전개 흐름

비교를 위해 말씀드리자면,

even though Google does not at all make their number of servers public,

구글이 자사의 서버 수를 전혀 공개하지 않고 있긴 하지만,

estimates have it somewhere in the single-digit millions. 문법

추정치는 수백만 대 수준입니다.

In reality, most of those servers are going to be much less powerful than our imagined GPU-packed machine.

현실적으로 그 서버들 대부분은 우리가 상상한 GPU 팩 머신보다 훨씬 성능이 떨어질 것입니다.

But let's say that Google replaced all of its millions of servers with a machine like this, 표현 묶음

하지만 구글이 수백만 대의 서버를 전부 이런 머신으로 바꿨다고 가정하면,

then 4 billion machines would mean about a thousand copies of this souped-up Google. 어휘 쓰임

40억 대의 머신은 성능이 업그레이드된 이 구글의 약 천 배 규모를 의미합니다.

Let's call that 1 kilo-Google worth of computing power. 해설

이 컴퓨팅 파워를 1 킬로-구글(kilo-Google)이라고 부르겠습니다.

There's about 7.3 billion people on Earth.

지구에는 약 73억 명의 인구가 있습니다.

So, next, imagine giving a little over half of every individual on Earth

다음으로, 지구상의 모든 사람 중 절반이 조금 넘는 인원에게

their own personal kilo-Google.

각자의 개인용 킬로-구글을 준다고 상상해 보세요.

Now, imagine 4 billion copies of this Earth.

이제, 이런 지구의 복사본이 40억 개 있다고 상상해 보세요.

For comparison,

참고로,

the Milky Way has somewhere between 100 and 400 billion stars.

우리 은하에는 1,000억에서 4,000억 개의 별이 있습니다.

We don't really know,

정확히는 모르지만,

but the estimates tend to be in that range. 표현 묶음

추정치는 대체로 그 범위 안에 있습니다.

So, this would be akin to a full 1% of every star in the galaxy 어휘 쓰임

즉, 이것은 은하계에 있는 모든 별의 정확히 1%가

having a copy of Earth

지구의 복사본을 가지고 있고,

where half the people on that Earth

그 지구 인구의 절반이

have their own personal kilo-Google.

자신만의 개인용 킬로-구글을 가지고 있는 것과 같습니다.

Next, try to imagine 4 billion copies of the Milky Way.

다음으로, 우리 은하의 복사본이 40억 개 있다고 상상해 보세요.

And we're going to call this

그리고 우리는 이것을

your giga-galactic supercomputer running about 2 to the 160 guesses every second.

매초 약 2의 160승 번의 추측을 실행하는 여러분의 기가 은하계 슈퍼컴퓨터라고 부를 것입니다.

Now, 4 billion seconds,

자, 40억 초는

that's about 126.8 years.

약 126.8년입니다.

4 billion of those,

거기에 40억을 곱하면,

well, that's 507 billion years,

음, 5,070억 년이고,

which is about 37 times the age of the universe.

이는 우주 나이의 약 37배에 해당합니다.

So, even if you were to have your GPU-packed kilo Google per person 문법

따라서 '1인당 GPU가 꽉 찬 킬로-구글을 가진

multi-planetary giga-galactic computer guessing numbers for 37 times the age of the universe,

다행성 기가 은하계 컴퓨터'가 우주 나이의 37배 동안 숫자를 추측한다고 해도,

it would still only have a 1 in 4 billion chance 표현 묶음

정확한 추측을 찾아낼 확률은

of finding the correct guess.

여전히 40억 분의 1밖에 되지 않습니다.

By the way,

참고로,

the state of Bitcoin hashing these days is that all of the miners put together 해설

요즈음 비트코인 해싱의 현황은 모든 채굴자를 합쳐서

guess and check at a rate of about 5 billion billion hashes per second. 표현 묶음

초당 약 500경(50억의 10억 배) 해시의 속도로 추측하고 확인하고 있다는 것입니다.

That corresponds to 1/3 of what I just described as a kilo-Google. 표현 묶음

이는 방금 제가 킬로-구글이라고 설명한 것의 1/3에 해당합니다.

This is not because there are actually billions of GPU-packed machines out there, 문법

이것은 실제로 GPU가 꽉 찬 기계가 수십억 대 있어서가 아니라,

but because miners actually use something that's about a thousand times better than a GPU.

채굴자들이 실제로 GPU보다 약 천 배 더 나은 것을 사용하기 때문입니다.

Application-specific integrated circuits. 문화 배경

주문형 반도체(ASIC) 말입니다.

These are pieces of hardware specifically designed for Bitcoin mining,

이것들은 비트코인 채굴을 위해 특별히 설계된 하드웨어로,

for running a bunch of SHA-256 hashes and nothing else.

오직 수많은 SHA-256 해시 연산만 실행하며 그 외에는 아무것도 하지 않습니다.

Turns out, there's a lot of efficiency gains to be had 해설

범용 컴퓨팅의 필요성을 버리고

when you throw out the need for general computation 구동사

집적 회로를 오직 단 하나의 작업만을 위해 설계할 때,

and design your integrated circuits for one and only one task.

막대한 효율성 향상을 얻을 수 있다는 것이 밝혀진 셈이죠.

Also, on the topic of large powers of 2 전개 흐름

아울러, 개인적으로도

that I personally find it hard to get my mind around, 관용구

가늠하기 어렵다고 느끼는 2의 큰 거듭제곱에 대한 주제와 관련하여,

this channel recently surpassed 2 to the 18th subscribers.

이 채널은 최근 구독자 수 2의 18승을 돌파했습니다.

And to engage a little more with some sub-portion of those 2 to the 18 people,

그리고 이 2의 18승 명의 구독자 중 일부와 조금 더 소통하기 위해,

I'm going to do a Q&A session.

Q&A 세션을 진행하려고 합니다.

I've left a link in the description to a Reddit thread

설명란에 Reddit 스레드 링크를 남겨 두었으니,

where you can post questions and upvote the ones that you want to hear answers to. 문화 배경

질문을 올리고 답변을 듣고 싶은 질문에 추천(upvote)을 눌러주세요.

And probably in the next video or on Twitter or something like that, 말투와 의도

아마 다음 영상이나 트위터 같은 곳에서,

I'll announce the format in which I'd like to give answers. 문법

어떤 형식으로 답변을 드릴지 공지하겠습니다.

See you then.

그때 뵙겠습니다.