AI正在摧毁加密货币对抗量子所需的工具_新闻

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AI正在摧毁加密货币对抗量子所需的工具

2026-07-29 05:18:02

核心要点

每次实验成本约10万美元。

比特币现有的签名不受影响。

人工验证耗时超过发现过程。

未来的密码学必须保持可替换性。

在另一项独立实验中，同一系统对简化版AES（当今最受严密审查的加密标准之一）提出了更优的学术攻击。

两项结果均未危及比特币、以太坊、硬件钱包或生产级加密系统。HAWK尚未部署，针对AES的工作仅适用于实际使用中十轮加密的前七轮。

真正改变的是新兴密码学可能需要接受的测试方式。借助多智能体系统、专业数学软件以及每次结果耗费10万美元的API算力，Anthropic将密码分析流程的部分环节压缩至数天内完成。

这一进展出现之际，比特币研究人员正在考虑一个为期多年的迁移计划，以摆脱最终可能被量子计算机破解的签名方案。任何替代方案都将面临自动化分析与传统人工审查的双重考验。

Claude削弱了HAWK的安全裕度

HAWK是一种基于格密码的方案，参与NIST后量子签名流程的第三轮评选。该类别算法围绕数学难题构建，已知的量子方法预计无法高效求解。在Anthropic的研究之前，HAWK已经过两年的公开检验。

根据Anthropic的研究，Claude Mythos发现了HAWK底层格结构中一个被忽视的对称性。利用该对称性，可以找到更高效的恢复私钥的路径。

注：Anthropic于2026年7月28日发布相关研究成果，指出Claude Mythos预览版帮助研究人员发现了密码算法中的弱点。

对于HAWK-256（一个为密码分析而特意设定的小型挑战参数），估计的攻击成本从2^64次操作降至2^38次操作。更大的候选版本在实际中仍难以破解，该弱点也未波及所有基于格密码的设计及NIST流程中的其他候选方案。

然而，HAWK需要大幅增强参数才能恢复其预期的安全级别。Anthropic估计其密钥大小可能需要翻倍。HAWK-512已使用1024字节的公钥和555字节的签名。增加这些数值将带来存储、带宽和验证成本，从而侵蚀该方案原本吸引人的效率优势。在区块链上，此类开销会随交易成倍增长，并被节点永久复制。一个数学上合理的升级，若其签名占用过多区块空间，仍可能变得不切实际。

攻击所需不止于聊天机器人提示

Claude在半自主的多智能体研究系统中运行，耗时60小时开发并测试了针对HAWK的攻击。智能体可以搜索学术文献、编写Python和Sage代码、运行数学实验并共享有前景的结果。在一个案例中，某个智能体最初否决的方法被另一个智能体继续推进，直至取得突破性进展。

人工指导主要集中在组织工作、选择工具以及验证最终数学结果上。Anthropic表示，操作员具备理论计算机科学背景，但并非格密码学专家。

实验使用了10万美元的API算力。这是一笔可观的支出，但对于资金充足的研究实验室、安全公司以及老练的对手来说，仍在可承受范围内。以往需要组建稀缺专家团队的工作，现在可以通过租用能够持续测试想法的系统来辅助完成。

比特币的量子应对方案仍需签名方案

比特币改进提案BIP-361概述了网络如何从当前保护交易的ECDSA和Schnorr签名迁移出去。我们此前关于比特币拟议量子攻击防御方案的报道解释了计划中的顺序。传统币最终将被限制在抗量子地址中，随后对未移动的资金实施更严格的回收规则。过渡期可能在激活后持续五年，不过BIP-361仍为草案，尚未设定激活日期，并已将替代方案留给另一份提案。

选择该算法不仅涉及确认其抵抗已知量子攻击的能力。开发者必须权衡签名大小、验证速度、硬件钱包支持、区块空间需求以及后续研究可能迫使参数增强的风险。HAWK说明了将“后量子”标签视为永久保障的危险性。一个设计可能在实践中仍无法破解，但若失去足够的安全裕度，可能变得效率低下或不适合部署。

因此，比特币的最终升级应保留再次变更的空间。围绕一个貌似永久的替代方案构建钱包和协议规则，若该方案日后被削弱，网络可能面临第二次破坏性迁移。

AES结果展示了更广泛的密码分析能力

在第二个项目中，Anthropic转向了AES-128，该加密通过十轮重复数学变换保护数据。Claude针对一个七轮的研究版本进行攻击，该版本需要2^105个选择明文，条件使得攻击无法用于真实加密数据。该系统的性能仍比此前最佳方法提升了200至800倍（取决于计算成本衡量方式）。其主要贡献是一种名为“Möbius Bridge”的指纹识别技术，消除了早期方法所需的一次256次猜测。

取得这一结果需要一个自主框架，其中多个智能体提出假设、运行实验并丢弃失败方案。完整运行生成了约10亿个输出token，消耗了10万美元的API使用量。AES已被研究数十年，因此该结果远不止是在陌生软件中发现明显的编程错误。它表明AI系统能够为成熟的数学密码分析领域贡献原创思想。

验证正在成为瓶颈

Claude在一周内产生了AES的核心见解。随后，两名人类研究人员花费近一个月时间验证数学原理，并确信攻击是有效的。自动化系统可以同时探索许多推测性想法，而合格的密码学家必须重现每个可信结果，判断其是否真正新颖，并评估其实际后果。这种产出与验证之间的差距，正是安全团队将感受到压力的地方。

大量机器生成的研究结果将包含错误、对已知工作的重新发现以及少数严重漏洞。快速分类这些结果可能需要与产出它们同样多的投入。加密项目需要清晰的提交渠道、独立重现以及严格的严重性标准。未经验证的模型输出不应触发协议变更，但忽视所有机器生成的报告也可能错过真正的缺陷。

加密领域可以防御性地使用相同工具

在部署前发现HAWK的弱点是一个有益的结果。NIST可以要求更强参数或拒绝该候选方案，以免政府、钱包和金融系统依赖它。区块链开发者可以在大量价值沉淀之前，将类似系统应用于拟议的签名方案、零知识证明、钱包恢复方法和跨链协议。

旧有组件也值得重新审视。许多加密项目依赖的专业设计，其受关注程度远低于AES或NIST的主要候选方案。攻击者可以使用类似工具，而一旦弱点公开，去中心化网络可能需要数月来协调升级。发现速度和验证速度将共同决定谁占据优势。

比特币开发者需要准备什么

比特币的量子路线图现在面临两个不确定性：强大的硬件何时出现，以及哪个替代方案能在更深入的分析下保持可靠。应并行测试多个候选方案，而不是围绕早期偏好构建整个迁移。评估必须涵盖数学安全性、交易重量、验证成本以及与交易所、托管机构和硬件设备的兼容性。

AI辅助研究可以成为这一过程的一部分，与公开竞赛、学术评审和实现审计相结合，由人类专家在影响共识规则之前确认每个发现。软件架构也很重要。可替换的加密模块将为钱包和节点提供更安全的算法变更路径，以防新研究削弱最初采用的标准。

接着是协调问题。一个安全的设计仍需要被开发者、交易所、矿工、节点运营者、硬件制造商以及持有多年不移动币的用户所采纳。

AI改变了量子安全构建方式

Anthropic并未证明AI能够破解比特币现有的签名，Claude也不执行量子计算机的任何工作。其影响更早地出现在过程中：挑战拟议算法、暴露隐藏的数学结构、并在这些系统部署前削弱其安全裕度。量子计算仍然是对运行中钱包的最终威胁，而AI则重塑了比特币防御措施必须设计和测试的研究环境。

因此，HAWK的结果更多是对比特币未来密码学必须满足的标准的说明，而非针对任何单一候选方案。替代方案必须经受量子理论、传统密码分析以及能够比人类评审者更快探索想法的自动化研究系统的考验。

注：Anthropic的发现并未提供针对比特币、以太坊、完整AES-128或生产级加密货币钱包的实际攻击。HAWK尚未部署，其较大参数使用报告所述方法仍难以攻击。

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