今さらだけどChatGPT使ってTOTPについて調べてみた

こんにちは。@Esperna です。
今さらですが、chatGPT使って遊んでみました。

# 背景

前回、自身の理解を深めるためTOTPについて書きましたが、チャットGPTに聞いたらどうなるのかなと思いchatGPT使ってみました。

# chatGPTとのやり取り
```
私：TOTPを使ってパスワードを生成するgolangのコード例を書いて下さい
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```
chatGPT:以下は、golangでTOTPを使ってパスワードを生成する例です。この例では、github.com/pquerna/otpパッケージを使用しています。
```

```go
package main

import (
    "fmt"
    "time"

    "github.com/pquerna/otp/totp"
)

func main() {
    // TOTPの秘密鍵をランダムに生成する
    key, _ := totp.Generate(totp.GenerateOpts{
        Issuer:      "MyApp",
        AccountName: "example@example.com",
    })

    // TOTPを生成する
    password := totp.GenerateCode(key.Secret(), time.Now())

    fmt.Println("Your TOTP password:", password)
}
```

```
chatGPT:
この例では、totp.Generate関数を使用して、TOTPの秘密鍵を生成します。秘密鍵はkey.Secret()で取得できます。
その後、totp.GenerateCode関数を使用して、現在の時刻に対応するTOTPを生成します。これにより、パスワードが生成されます。
注意：この例ではエラー処理が省略されています。実際のコードでは、エラーを適切に処理する必要があります。
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```
私:totp.GenerateCodeって何をやってるのですか
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chatGPT:
totp.GenerateCodeは、与えられた秘密鍵と現在の時刻から、TOTPを生成する関数です。この関数は、RFC6238で規定されたアルゴリズムに基づいてTOTPを計算します。TOTPは、時間ベースのワンタイムパスワード（Time-based One-Time Password）の略であり、固定の秘密鍵と現在時刻から計算される一時的なパスワードのことです。TOTPは、ユーザーが複数のシステムで同じパスワードを使用することを避けることができ、セキュリティを向上させるために広く使用されています。
totp.GenerateCode関数は、以下の2つの引数を受け取ります。

secret []byte：TOTPの秘密鍵
t time.Time：TOTPを生成する時刻
関数は、この2つの引数を使用して、現在の時刻に対応するTOTPを計算し、6桁の数字文字列として返します。この文字列が、TOTPに対応する一時的なパスワードとなります。
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```
私：TOTPのアルゴリズムをもう少し詳しく知りたいのですが教えてもらえますか
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```
chatGPT:
はい、TOTPのアルゴリズムについて詳しく説明します。
TOTPのアルゴリズムは、RFC6238で定義されています。以下は、その概要です。
1. 共通鍵を生成する
 TOTPを使用するシステムは、事前に共通の秘密鍵を生成する必要があります。この鍵は、ランダムなバイト列で構成されます。
2. TOTPを生成する
 ユーザーがログインを試みたとき、TOTPを生成する必要があります。
TOTPは、共通鍵と現在時刻から計算されます。
 計算には、以下の手順が必要です。
 現在時刻をUnix時間（1970年1月1日からの秒数）に変換する。
 Unix時間を30秒で割り、整数部分をTOTPの「時間」部分とする。
 共通鍵をHMAC-SHA1関数にかける。
 HMACの出力から、TOTPの「値」部分を計算する。
 TOTPの値を、指定された桁数（通常は6桁）の数字文字列に変換する。
以上の手順により、現在時刻に対応するTOTPが生成されます。
ユーザーは、生成されたTOTPをパスワードとして使用します。
3. TOTPの検証
 サーバー側は、クライアントが提供したTOTPを検証する必要があります。
 検証の手順は、以下の通りです。
  サーバー側でも、共通鍵と現在時刻からTOTPを生成する。
  サーバーが生成したTOTPと、クライアントが提供したTOTPを比較する。
一致していれば、認証成功。一致していなければ、認証失敗。
以上が、TOTPのアルゴリズムの概要です。TOTPは、共通鍵と現在時刻から計算されるため、パスワードとして使用されるときは、一定時間で期限切れになります。また、共通鍵が漏洩した場合でも、一時的なパスワードとしてしか機能しないため、セキュリティのリスクを最小限に抑えることができます。
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私：HMAC-SHA1関数の詳細も知りたいです
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chatGPT:
HMAC-SHA1関数は、RFC2104で定義されている鍵付きハッシュ関数の一種であり、秘密鍵を用いてデータの整合性を検証するために広く使用されています。
以下は、HMAC-SHA1関数の概要です。

1. パディング
 入力データをパディングする。パディングには、メッセージダイジェストアルゴリズムで使用される方法と同様の方法が使用されます。
2. キーの調整
 共通鍵を、特定の長さに調整します。調整には、以下の手順が必要です。
 共通鍵が指定された長さよりも短い場合、0x00で埋めます。
 共通鍵が指定された長さよりも長い場合、ハッシュ関数にかけて指定された長さに短縮します。
3. 内部ハッシュ
 パディングされたデータと、調整された共通鍵を組み合わせて、内部ハッシュを計算します。
4. 外部ハッシュ
 内部ハッシュに、調整された共通鍵を再度組み合わせて、外部ハッシュを計算します。
5. 出力
 外部ハッシュが計算されたら、それを出力します。
以上が、HMAC-SHA1関数の概要です。HMAC-SHA1関数は、ハッシュ関数と共通鍵を組み合わせた強力な認証手段として広く使用されています。なお、HMAC-SHA1関数は、SHA-1ハッシュ関数の脆弱性が指摘された現在では、より強力なハッシュ関数（たとえば、SHA-256やSHA-512）と組み合わせて使用することが推奨されています。
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私:メッセージダイジェストアルゴリズムって？
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chatGPT:メッセージダイジェストアルゴリズムは、任意の長さのデータ（メッセージ）を入力として受け取り、固定長のバイト列（メッセージダイジェスト）を出力するハッシュ関数の一種です。メッセージダイジェストアルゴリズムは、データの整合性を検証したり、データの一意性を確保するために使用されます。

メッセージダイジェストアルゴリズムは、以下のような特徴を持ちます。

固定長の出力
 メッセージダイジェストアルゴリズムは、入力データの長さに依存せず、固定長の出力を生成します。
ハッシュ値の一意性
 異なる入力データから生成されるハッシュ値は、ほとんどの場合、一意であるため、メッセージダイジェストアルゴリズムは、データの一意性を確保するために使用されます。
メッセージダイジェストから元のデータを復元することはできない
 メッセージダイジェストアルゴリズムから生成されるハッシュ値は、元のデータから逆算することはできません。
代表的なメッセージダイジェストアルゴリズムには、MD5やSHA-1、SHA-2（SHA-224、SHA-256、SHA-384、SHA-512など）があります。ただし、MD5やSHA-1は現在ではセキュリティ上の脆弱性が指摘されているため、より強力なSHA-2などのアルゴリズムが推奨されています。また、メッセージダイジェストアルゴリズムを改良したHMAC（Keyed-Hash Message Authentication Code）や、パスワードのストレッチングに用いられるPBKDF2（Password-Based Key Derivation Function 2）などもあります。
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私:ハッシュ関数の一種なんですね。
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chatGPT:
はい、正確にはメッセージダイジェストアルゴリズムは、ハッシュ関数の一種です。ハッシュ関数は、任意の長さのデータを入力として受け取り、固定長のデータ（ハッシュ値またはダイジェスト）を出力する関数のことを指します。メッセージダイジェストアルゴリズムは、このハッシュ関数の一種であり、入力されたメッセージから固定長のメッセージダイジェストを生成する機能を持ちます。つまり、メッセージダイジェストアルゴリズムは、ハッシュ関数の一種として、より具体的な機能を持っていると言えます。
```

# 所感

* ググるよりメチャクチャ効率いいですね
  * 何かを調べる際に今までキーワードを複数入れて色々なページをクロールして調べてたのが１回で一般的な（と思われる）回答が返ってくるので調査の時間が短縮できそうですね
* とはいえ、内容の妥当性はチェックしないといけないですね
  * 入力したテキストに近しい内容を出力してるだけに見えるし
  * バイアスがかかってるかもしれないし
  * 出典も不明だし
* センター試験の問題とか解かせたら偏差値高そう
  * これでなくなる仕事は確実にありますね 
  * （自分が書いた記事も含め）下手なQiitaの記事よりchatGPTの出力の方が価値がありそう（怖っ）
* こういうメッセージ来たらこう回答するみたいなルールはありそう
  * 計算量が多いと回答しないとか
  * chatGPT自身のアルゴリズムの詳細については回答しないとか

# 追記

* ちなみに生成されたコードはコンパイルエラーになりました。
  * totp.GenerateCodeの戻り値は2つであるためです
  * フィードバックをしてもなかなか思うように直してもらえず
  * 最終的に「ちなみに標準ライブラリのみでgolangでTOTP実装できますか」としたら動作するコードになりました