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OpenAI让密码学家开始警惕:AI会攻破互联网的加密系统吗?


速读:2026年10月13日18:23DeepTech深科技近日,知名硅谷风投a16z旗下的加密部门a16zcrypto发布了一场对谈,邀请斯坦福大学密码学家DanBoneh、乔治城大学计算机科学副教授JustinThaler等人,讨论人工智能数学能力突飞猛进对现代密码系统的潜在威胁。 Boneh指出,公开成果没有呈现对主流密码方案的实际破解。 这种关切与密码系统的建造方式有关。 为应对椭圆曲线密码技术可能遭到攻击的情形,以太坊基金会研究员JustinDrake提出“掩体模式”,建议大型持有者考虑将资金转向公钥尚未在链上暴露的地址。 AI数学突破如何影响密码与安全。
2026年10月13日 18:23

DeepTech深科技

近日,知名硅谷风投 a16z 旗下的加密部门 a16z crypto 发布了一场对谈,邀请斯坦福大学密码学家 Dan Boneh、乔治城大学计算机科学副教授 Justin Thaler 等人,讨论人工智能数学能力突飞猛进对现代密码系统的潜在威胁。

此前, OpenAI 一次性公开数百份由内部模型生成的数学研究手稿 ,在数学界引起轩然大波。数学难题接连出现新进展,也引发了新的担忧:如果 AI 能够不断攻克人类长期未解决的数学难题,那么支撑银行交易、私人通信和加密货币安全的密码学体系,是否也可能受到冲击?

Boneh 指出,公开成果没有呈现对主流密码方案的实际破解。 他认为,前沿实验室应当披露是否曾用最强模型检验已部署的系统,以及结果如何。

这种担忧还传导到链上资产的安全讨论。为应对椭圆曲线密码技术可能遭到攻击的情形,以太坊基金会研究员 Justin Drake 提出“掩体模式”,建议大型持有者考虑将资金转向公钥尚未在链上暴露的地址。不过,相关攻击何时可能出现、迁移应如何执行,业内仍有分歧。

除了数字资产管理的安全问题,对谈进一步讨论了 AI 与量子计算在破解密码学难题上的区别,以及后量子方案如何与现有系统并行部署。在 AI 既可能加快攻击探索、也被用于代码审查的当下,风险评估与安全工具的建设正在同步提速。

AI 数学突破如何影响密码与安全

OpenAI 发布的成果覆盖数学和计算机科学的多个方向,但没有列出密码学方面的结果。Boneh 读完研究清单后,对这处空白尤其在意。密码学同样有大量开放问题,所需的数学推理与部分已公布成果并不遥远。

空白可能有不同解释。模型也许尝试过,始终没有得到值得报告的结果。实验室也可能发现了涉及安全的内容,选择暂缓公开。 参加对谈的乔治城大学计算机科学副教授 Justin Thaler 认为,无论是哪种情况,研究者都需要知道测试过什么、投入了多少资源、结果如何处理。

这种关切与密码系统的建造方式有关。公钥密码方案通常以某些计算问题难以快速求解为前提。以椭圆曲线离散对数问题为例,用户可以公开一把供别人加密信息或核验签名的钥匙,同时保留另一把私钥。方案的安全性依赖攻击者难以从公开信息反推出秘密。

一项数学发现若要成为现实攻击,还要化为针对具体算法和参数的计算步骤,并在可承受的成本内完成。即使找到更快的方法,也须判断速度提升了多少。密码系统关心的是实际的时间与算力门槛,理论上的进展与窃取一把密钥之间还有距离。

要严格证明相关问题始终不存在高效解法,牵涉计算机科学中尚未解决的复杂性问题。于是,密码学界长期采用另一种检验方式,把方案公开,邀请研究者不断寻找更快的攻击算法,再根据多年累积的结果判断它是否足够稳健。

攻击尝试有时带来局部改进,有时以失败告终,两种结果都在帮助人们校准安全强度。Boneh 说,一套新方案过去可能要经历近十年的分析,才逐渐获得部署所需的信心。时间在这里并非等待本身,而是让足够多的人有机会检查同一项假设。

AI 可能压缩这段过程。模型若能持续搜索攻击路径,研究团队便可以在较短时间内对某项新方案开展密集测试。即使没有找到破解方法,结果也能为评估提供新证据。 它的分量取决于模型能力、测试范围和投入资源,这些条件需要一同公布。

要让密集测试成为可用的安全证据,报告就得交代被测算法、参数、算力预算和尝试过的攻击方向。一套方案经受过怎样的检验,直接关系到机构先升级什么、后升级什么。实验室若只公布数学成果,外界无法据此排列密码迁移的优先次序。

Thaler 关注的正是信息如何流动。传统密码研究常留下论文、会议讨论和公开的攻击记录,如今能力最强的模型集中在少数实验室,外界看不到它们是否检查过已经标准化、正在使用的方案。数学成果发布之后,密码学测试情况仍未披露,能力增长与公开信息之间出现了落差。

一旦广泛使用的假设受到冲击,影响也会越过区块链。Boneh 指出,椭圆曲线密码技术连接着银行、医疗、政府服务及私人通信。 行业需要具体的测试结果,才能判断是否该加快替换,单凭 AI 在其他数学问题上的表现,无法为每套系统排出迁移次序。

至于用户当下的选择,嘉宾们给出的答案相对克制:日常服务仍可照常使用,机构则应继续做好密钥管理和公钥暴露控制等既有工作。另外,资产迁移本身会带来操作风险,紧急行动需要与现实中的失误成本一并衡量。

密码学的信心从哪里来

衡量风险有待更完整的测试信息,系统升级却可以先行。倘若新的攻击方法出现,互联网和区块链需要能够及时换用密码方案。而量子计算带来的威胁,已经推动业界为这类迁移准备多年。

量子计算主要威胁椭圆曲线等现有公钥方案,业界因此开发基于其他数学问题的后量子密码技术。AI 的搜索范围更宽,它也可能检查这些候选方案所依赖的难题。两类风险在现有算法上有交集,已经开展的迁移工作可以提供起点,后量子方案本身仍需持续检验。

据美国国家标准与技术研究院(National Institute of Standards and Technology,NIST)公告, 2024 年获批的首批三项后量子密码标准覆盖基于格的密钥建立、基于格的数字签名和基于哈希的数字签名。格与哈希依赖不同的数学结构,为系统提供了不同的替代路径。

主题:安全|密码学|公开|结果