Storici per statistica: 217 anni dopo, l’IA legge la lettera segreta di Napoleone

L'ingegnere Carter Church di SentinelOne ha utilizzato GPT-6 Astra per decifrare una lettera militare inviata al generale Auguste de Marmont nel 1809, ordinata da Napoleone Bonaparte. L'IA ha trasformato in sei ore una vecchio scansione del documento in una trascrizione, recuperando gran parte della chiave e ottenendo un testo francese coerente.

L’ingegnere di SentinelOne Carter Church ha utilizzato GPT-6 Astra per decifrare una lettera militare rimasta illeggibile per 217 anni. Il messaggio fu inviato al generale Auguste de Marmont alla fine di marzo 1809 su ordine di Napoleone Bonaparte, e il modello trasformò in circa sei ore la vecchia lettera in una trascrizione, recuperò gran parte delle informazioni contenute nel testo in un francese coerente.

L’IA, tuttavia, non è partita da zero. Prima del lavoro di Church, i ricercatori avevano già stabilito i valori di 33 simboli che coprivano 435 dei circa 1300 elementi del testo cifrato, ovvero circa un terzo del messaggio. I restanti due terzi andavano ricostruite a partire dal documento stesso.

Il 16 marzo 1809, Napoleone ordinò al suo figliastro Eugène de Beauharnais di inviare a Marmont una descrizione cifrata della disposizione delle armate francesi e alleate. Marmont comandava un corpo isolato in Dalmazia, separato dal territorio austriaco dalle forze principali della Francia. La lettera conservata segue quasi esattamente l’ordine di Napoleone e elenca le truppe in Baviera, Polonia, Sassonia, Germania e Italia.

L’autore del messaggio esortava Marmont a non lasciarsi intimidire da pochi reparti. La lettera indicava anche i luoghi di concentrazione delle truppe austriache, tra cui Lubiana, Klagenfurt, Villach e Salisburgo. Il testo decifrato è interessante anche perché mescola informazioni piuttosto precise sul nemico con un messaggio chiaramente politico. Le posizioni indicate degli austriaci corrispondevano bene alle direzioni dell’offensiva iniziata ad aprile. Tuttavia, la frase sul movimento delle truppe russe contro l’Austria non rifletteva la situazione reale: pochi giorni prima dell’invio della lettera, Napoleone aveva ordinato di diffondere l’idea di un’imminente azione russa, anche se non sapeva ancora se la Russia avrebbe agito. 

Lo stesso cifrario complicava l’analisi. Per una lettera comune, lo scrivano poteva scegliere diversi simboli. Inoltre, i 29 simboli rappresentavano intere parole, e alcuni segni non avevano significato e servivano da ostacolo per il crittanalista. Il lavoro era complicato anche dal documento stesso. La fonte era una riproduzione della lettera da una pubblicazione del 1969, e non esisteva una trascrizione separata pronta. GPT-6 Astra divise inizialmente l’immagine in 24 righe e registrò 175 segni manoscritti visivamente diversi. Successivamente, il sistema abbinò le varianti di scrittura e ridusse l’insieme finale a 155 segni.

Dopo il riconoscimento, Church fece scrivere al modello un programma per trovare la chiave mancante. Il programma utilizzava il metodo dell’imitazione dell’anneal: modificava ripetutamente le corrispondenze ipotizzate tra simboli e lettere e verificava quanto il testo risultante somigliasse a un francese normale. Per la valutazione furono utilizzate combinazioni di tre, quattro e cinque lettere raccolte anche da opere di Victor Hugo, Alexandre Dumas e memorie di Marmont.

L’uso delle memorie dello stesso destinatario poteva far sorgere il sospetto che il programma stesse semplicemente adattando il risultato a testi familiari. Pertanto, Church ripeté la ricerca, escludendo le opere di Marmont e altri testi dell’epoca napoleonica. L’algoritmo recuperò nuovamente la stessa lettura, rafforzando la fiducia nella chiave trovata.

La decifrazione ha aiutato a chiarire un altro dettaglio storico.

Carolina Vivianti

Carolina Vivianti è consulente/Advisor autonomo in sicurezza informatica con esperienza nel settore tech e security. Ha lavorato come Security Advisor per Ford EU/Ford Motor Company e Vodafone e ha studi presso la Sapienza Università di Roma.

Aree di competenza: Cybersecurity, IT Risk Management, Security Advisory, Threat Analysis, Data Protection, Cloud Security, Compliance & Governance