Anthropic 宣布，其 Claude Mythos Preview 模型在 HAWK——一個已通過兩年專家審查的格狀後量子數位簽章方案——中發現了先前未知的數學弱點。該研究耗時約 60 小時的運算，花費約 100,000 美元的運算成本。雖然這項發現不影響比特幣、以太坊或目前保護網際網路基礎設施的加密技術，但它展示了 AI 正成為壓力測試密碼學系統的重要工具，而這些系統可能將用於保障未來的數位經濟安全。

這項發現與由美國國家標準暨技術研究院（NIST）主導的後量子審查過程密切相關。NIST 已經發布了第一批後量子標準——FIPS 203、204 和 205——但仍持續透過補充輪次評估其他數位簽章候選方案，以擴大其密碼學組合的多樣性。HAWK 是該持續進行的工作的一部分，目標是在候選演算法大規模部署之前識別並消除其弱點。

針對的是未來的加密技術，而非現在的

HAWK 是目前透過 NIST 後量子密碼學標準化過程評估中的多個數位簽章方案之一。它從未在實際金融系統或區塊鏈網路中部署。

數位簽章是一種數學機制，用於在某人發送加密貨幣、登入網路銀行或存取安全網站時驗證其真實性。目前的簽章演算法對傳統電腦仍然有效，但足夠強大的量子電腦最終可能解開許多現行加密方法所依賴的數學問題——這一威脅具體來自 Shor 演算法，它針對的是 RSA 和 ECDSA 等廣泛使用的方案背後的因式分解和離散對數問題。這就是研究人員多年來致力於開發能夠抵禦此類攻擊的後量子演算法的原因。

根據 Anthropic 的研究結果，Claude 找到了一種更快的方法來攻擊 HAWK 的最小挑戰參數，將估計的運算工作量從約 2⁶⁴ 次運算降至 2³⁸ 次。作為參考，2⁶⁴ 次運算接近資源充足的組織使用傳統硬體在一段時間內可能達到的上限，而 2³⁸ 次運算則在普通運算資源的範圍之內。這代表了密碼分析的重大進展。然而，該演算法並未在任何生產環境中被攻破，因為它從未保護過真實用戶。較大的安全參數在運算上仍然難以攻擊。

對比特幣或以太坊不構成威脅

比特幣使用橢圓曲線數位簽章演算法（ECDSA）來保護交易，而非 HAWK。以太坊同樣依賴不同的密碼學方法。Anthropic 發現的弱點對這兩個區塊鏈目前的安全模型沒有任何影響。

然而，這項研究與比特幣相關，因為 ECDSA 本身就是 Shor 演算法在足夠強大的量子電腦上最終可能攻破的演算法之一，開發者一直在積極討論網路應如何以及何時遷移到抗量子密碼學。一項提案 BIP-360 建議支援多種標準化的後量子簽章演算法，而非依賴單一替代方案。另一項提案 BIP-361 則概述了整合抗量子交易類型的具體框架。Anthropic 的發現強化了這種多元化方法的邏輯：如果某個提案演算法後來被證明比預期更弱，開發者仍有其他經過審查的替代方案可用。

正如 The Street 報導，這項發現驗證了比特幣的謹慎策略，而非暴露了網路本身的漏洞。

AI 作為密碼分析工具

也許最重要的啟示超越了比特幣或任何單一區塊鏈的範疇。

數十年來，新的加密系統幾乎完全由數學家和安全性研究人員組成的團隊進行測試。審查通常需要數年時間，因為每個潛在的弱點都必須手動探索。

根據 Anthropic 的說法，Claude Mythos 最初拒絕了其中一個密碼學挑戰，認為問題太過困難。在額外的提示和數天的運算之後，該模型在找到新的數學捷徑之前生成了超過十億個輸出 token。人類研究人員隨後花了數週時間驗證結果，然後才透過負責任的揭露程序將其告知 HAWK 團隊和 NIST。

這種工作流程可能會變得越來越普遍。AI 並非取代密碼學家，而是能夠快速探索數學可能性，同時由人類專家確認這些發現是否經得起審查。對於 NIST 等組織而言，這最終可能強化審查過程，確保未來的密碼學標準不僅需要承受多年的人類分析，還需要在進入生產環境之前通過 AI 輔助測試。

CoinDesk 指出，比特幣的量子遷移策略已經假設某些候選演算法可能會被攻破，這使得 AI 輔助密碼分析成為一個有價值的預警系統。

全行業的量子準備

在為量子電腦可能威脅當今密碼學的未來做準備方面，比特幣絕非孤軍奮戰。整個區塊鏈行業的開發者一直在研究抗量子升級，一些專注於隱私的網路已經開始引入旨在使未來遷移更加順利的功能。

各國政府和大型科技公司也在向後量子標準過渡。Google 先前已宣布一項路線圖，將其部分基礎設施遷移至量子安全密碼學，這表明該問題已超越學術討論的範疇。

PostQuantum 等專業公司也一直在分析 AI 在密碼學評估中日益顯著的角色。

對比特幣而言，最新的研究支援的是審慎而非倉促的方法。開發者始終青睞那些經過廣泛公開審查的演算法，而非那些在未經證實其韌性的情況下承諾速度或便利性的方案。

未來展望

未來數年，關注焦點可能集中在三個領域。

首先是 AI 在密碼分析方面的改進速度。Anthropic 自身注意到，語言模型已經從難以應付基本的密碼學任務，進展到發現多年專家審查都未曾發現的弱點。

其次是 NIST 對後量子演算法的持續評估。每個新獲批准的標準在大規模採用之前，可能都將面臨越來越精密的 AI 輔助測試。

第三是比特幣自身的量子路線圖。圍繞 BIP-360 和 BIP-361 等提案的討論預計將繼續進行，開發者將權衡網路最終應如何以及何時過渡到抗量子簽章。

雖然實際的量子攻擊目前仍是未來的擔憂而非眼前的威脅，但提前數年進行規劃被普遍視為最審慎的做法。