V 神警告 AI 加速密码学破解，呼吁勿盲目迁移资产

据 Woofun AI 消息，人工智能驱动的数学进展正对比特币与以太坊的底层安全架构构成潜在威胁，以太坊联合创始人 对此发出明确警示。

尽管 AI 可能加速破解现有的加密货币签名机制及部分后量子防御手段，但他主张行业应保持冷静，反对在缺乏确凿证据的情况下急于将资产迁移至新钱包。Vitalik 认为，当前迁移操作本身带来的失误风险，远高于任何已知的密码学漏洞，持有者应在评估风险后采取审慎策略，而非盲目行动。

这一警示的直接诱因源于近期加密社区对 AI 技术突破的焦虑。10 月 7 日，Vitalik Buterin 在社交媒体上重申，虽然不应匆忙转移资金，但必须严肃对待 AI 加速数学发展所带来的密码学风险。此前不久，以太坊研究员 已呼吁业界进入"防御模式"，建议将资产转移至公钥从未在链上暴露的新地址，以应对 AI 可能加快针对比特币和以太坊所用椭圆曲线密码学的数学攻击速度。10 月 6 日， 公布了由其内部模型生成的新数学研究成果，其中包括用 语言形式化的机器生成证明，这一进展进一步加剧了市场担忧。

值得注意的是，OpenAI 并未报告任何针对区块链密码学的实际攻击事件，Vitalik Buterin 与 Justin 也未提供 ECDSA 已被实际破解的证据。

Woofun AI 整理数据显示，当前市场恐慌主要源于对技术潜力的预判，而非既成事实的安全事故，但业界对潜在风险的警惕性已显著提升。

从深层技术逻辑来看，Vitalik Buterin 的担忧不仅限于眼前的椭圆曲线危机，更指向基于格的密码学在未来两年内可能面临的侵蚀。基于格的密码学，包括 ML-DSA，是旨在替代易受量子计算机攻击技术的领先方案，美国国家标准与技术研究院在 2024 年已将其列为后量子数字签名算法并予以标准化。

然而，Vitalik Buterin 指出，支撑这类系统的底层数学结构可能存在未被发现的弱点。他将此风险类比于整数因式分解的历史：通用数域筛法的改进大幅降低了攻击 RSA 算法的工作量，迫使系统使用更大密钥。若人工智能能在两年内带来相当于 50 年的数学进步，则可能找到针对椭圆曲线或格问题的类似破解方法。这也解释了为何以太坊的"精简版"路线图正转向主要依赖哈希函数的系统，减少了对 ML-DSA、Falcon 及零知识证明中基于格承诺机制的依赖。WOTS 和 SPHINCS 等基于哈希的签名系统因较少依赖可被利用的数学结构而受到青睐。相比之下，椭圆曲线依赖的群运算和基于格系统的复杂问题，若被 AI 找到高效攻击路径，其防护能力将大幅下降。哈希函数旨在减少可被利用的结构信息，从而降低 AI 辅助发现捷径的可能性。

然而，哈希函数的优势并非万能，其影响范围远超区块链领域。安全消息系统、虚拟私人网络、、加密网页流量及隐私保护协议等依赖公钥加密的技术，通常需要"陷阱门"功能以实现解密，这离不开特定的数学结构。Vitalik Buterin 指出，若 AI 显著提升密码分析技术，这些系统可能需要将密钥尺寸提高十倍甚至更多，以平衡性能与安全。对于加密货币持有者而言，当前预防措施有限：将资金存放在从未发起过任何交易的地址中，可使公钥隐藏在哈希值后，避免暴露；多签账户管理者可通过链下收集签名并在操作后轮换签名者密钥，限制已暴露密钥的使用时长。