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AI破解公钥加密风波：从警告到澄清

密码学家 Matthew Green 一则关于 AI 或令公钥加密失守的言论引发密码学界广泛担忧，叠加 AI 接连攻克数学难题的讨论，恐慌迅速蔓延。随后 Green 亲自连发数帖澄清，强调担忧仅针对部分标准化方案，而非密码学的终结。

2026-10-08 ~ 2026-10-09 · 3 集 · 21 条

第 1 集 · 密码学家 Matthew Green 警告：AI 或令公钥加密失守(2026-10-08,12 条)

知名密码学家、约翰霍普金斯大学教授 Matthew Green 于 10 月 8 日至 9 日在与 kmad、Matthew Pines 等人的讨论中提出罕见而沉重的判断：随着 LLM 数学推理能力爆发，公钥密码学可能会失去作用。他随后澄清，所指主要是加密（encryption）本身，而非整个公钥密码体系。结合 OpenAI 大规模泄密文件引发的讨论，Green 指出文件中并无重大密码分析成果，但凡是押注「模型不行、人类智能才是上限」的人，判断基本都被打脸——前沿实验室一定在用内部模型持续攻关这些难题。当前讨论止于风险警告层面，尚无任何实际密码分析突破的证据。

已确认

  • Green 确认各大 AI 实验室确实雇佣了密码分析人员，并非对此领域不感兴趣；但他不确定这些实验室是否已产出新的密码分析结果。OpenAI 公开的泄密文件中也不包含重大密码分析成果。
  • 他认为未来在 module LWE、离散对数（含 ECDLP）乃至 RSA 等核心数学难题上，可能因攻击方法进步而损失足够的安全性余量，其中大数分解已呈亚指数复杂度。
  • 他提醒：如果真有 AI 辅助的密码学突破，披露时应当谨慎——一旦 LWE、ECDLP 等被破解，影响将极为深远。
  • 转述该讨论的 @burnytech 强调，这是对经典加密长期安全性的威胁警告；安全研究员 moyix 转发时引用 Vernor Vinge 1992 年科幻小说《深渊上的火》作对照，暗示科幻中的超智能破译场景与现实风险相呼应。

为什么重要

  • Green 反问：我们已经生活在机器在多年悬而未决的数学问题上超越人类的时代，凭什么笃定人类已把这些难题分析得滴水不漏——他认为这种确定性本身过于自信。
  • 他指出非机密领域的密码分析实际由二三十名顶尖人类承担，业界依赖其数十年研究得出的安全参数，隐含假设这些数字可靠、且「机器声称已到瓶颈、没有实验室能再推进」；但如果这些假设突然差了 26 bit 量级，整个前提就站不住脚。即便暂时选择相信「进展已经停滞」，一旦某个新内部模型出现阶跃式跃升，这些安全假设的可信度也会瞬间瓦解——最终除了「高到令人痛苦的」安全等级之外，可能在任何层级上都失去信心。
  • 若 AI 确实加速了对这些基础难题的攻击，整个互联网依赖的 TLS、加密通信等公钥体系都需要迁移到后量子方案，这一警告为密码学界和业界敲响了提前准备的警钟。

第 2 集 · AI接连攻克数学难题引发密码学界对公钥加密担忧(2026-10-08,2 条)

随着AI近期接连攻克数学难题,密码学界开始担忧可能已存在尚未公开的新型密码学攻击。AI Frontiers刊发研究员Govind Pimpale的评论文章指出AI模型对公钥加密数学根基构成潜在威胁,多位安全研究者如Matthew Green等表示认同并转发讨论。有观点建议业界密切关注美国国防部、NSA及NIST等机构的相关指导动向,以应对未来一年乃至五年可能出现的攻击能力演进。

第 3 集 · Matthew Green 澄清「公钥加密被破」恐慌：担忧的是标准化方案(2026-10-09,7 条)

密码学家 Matthew Green 因一条随手快速写就的推文引发「公钥加密可能被破」的广泛恐慌后，连发数帖澄清其真实含义。他明确表示：这不代表密码学终结、也不是进入 Minicrypt 世界，更不应因此停用 TLS、明文发比特币助记词或改用 Telegram——加密是好的，继续用。

已确认

  • Green 强调原推是随手快速写的，他并不担心全部公钥密码学或公钥加密的原理层面。
  • 他真正担心的是标准化的公钥加密及部分签名方案，因为它们几乎全部建立在少数几个困难问题上，目前主要是 MLWE 和 ECDLP，辅以其他格相关问题。
  • 他指出「失去公钥加密」的真实含义是：很快会出现新的密码分析成果，大幅提升对标准化方案（如 128 位安全级别）的攻击能力。
  • 更温和的后果是：一些此前公认「足够好」的 128 位安全级别方案实际不再达标，可能只有 96 位或 108 位实际安全性。
  • 在与学者 Stefano Tessaro 讨论 AI 对密码分析的影响时，Green 承认曾见过（号称）由 Claude 在「go break something dude!」这类提示下产生的对 AES 的攻击改进——约 10 比特，但离实用还很远。
  • 他进一步解释对 AI 冲击密码学的担忧：公钥加密体系本就运行在「我们所能论证的最低安全余量」上，而对称加密则如 Shannon 所言安全余量「多得用不完」，因此公钥体系最脆弱。
  • 他还认为前沿实验室的提问方向可能泄露了蛛丝马迹，并提到人类分析并非金标准。

为什么重要

  • 这为标准化密码方案的重新评估敲响警钟：整个公钥生态对少数数学难题的单一依赖意味着一处突破可能波及广泛部署的协议。
  • Green 的澄清有助于遏制过度反应（如弃用 TLS、转向不安全通讯方式），同时提醒社区关注后量子与格密码方案的多样性问题，以及 AI 辅助密码分析可能逐步侵蚀现有安全余量的趋势。