a16z 对话斯坦福教授:AI 真能破解密码学?拆解恐慌背后的真相

OpenAI 最新数学模型成果引发关于 AI 破解密码学的担忧,但斯坦福密码学家和 a16z crypto 专家指出,这更多是臆测而非事实。核心结论包括:数学进展未触及密码学核心问题,AI 无法找到不存在的算法;反而可压缩数年的密码学审查时间,加速建立信任;量子准备和密码学敏捷性为应对风险提供先发优势;眼前机会在于用 AI 在软件发布前发现更多漏洞,增强安全性。

总结

作者:a16z crypto

编译:深潮 TechFlow

深潮导读:OpenAI 最新数学模型成果引发行业恐慌,有人开始担心 AI 会摧毁我们赖以生存的加密体系。本文邀请斯坦福密码学教授与 a16z crypto 研究团队,厘清哪些是事实、哪些是臆测,并指出 AI 真正可能带来的机会,对每一个依赖密码学基础设施的从业者都值得一读。

在 OpenAI 的数学成果引发业内人士警告、担忧 AI 可能破解我们赖以生存的密码学之后,我们邀请了斯坦福大学的密码学家和 a16z crypto 的专家,聊聊哪些是事实、哪些是推测,什么值得担心,什么不必焦虑。

Dan Boneh,斯坦福大学教授,主持应用密码学小组并联合领导计算机安全实验室;同时担任 a16z crypto 特别研究顾问

Eddy Lazzarin,a16z crypto 普通合伙人

Justin Thaler,a16z crypto 研究合伙人,乔治城大学计算机科学副教授

Liz Harkavy,a16z crypto 投资合伙人

Sonal Chokshi,a16z crypto 主编

另外,六个核心结论:

1. AI 的数学进展并未触及密码学的核心问题

最近发布的结果在数学和计算机科学领域展示了令人瞩目的进步,但其中并不包含密码学方面的成果。

“这是数学和计算机科学领域了不起的进步,但这里没有任何关于密码学的问题。……所以你可能会想,这是否意味着这些模型在密码学上真的很差?我们不知道。”,Dan Boneh,03:00

“我们并没有得知椭圆曲线比以前更脆弱。我们没有得知任何具体的密码学假设的安全性不如从前。”,Eddy Lazzarin,15:19

2. 即使 AI 更聪明,也找不到一个不存在的算法

现代密码学的很大一部分建立在这样一个假设之上:某些数学问题不存在高效解法。对于能力日益增强的 AI 来说,这一点可能同样成立。

“我们普遍相信这些问题不存在高效算法。不是说我们觉得可能存在、只是人类不够聪明找不到。我们认为根本不存在。如果不存在,AI 有多聪明都无所谓。它找不到那个不存在的算法。”,Justin Thaler,16:12

“我们必须假设某些问题是困难的。我们无法证明这些问题是困难的,原因在于这关系到计算机科学中一个著名的未解难题,即 P 与 NP 问题。从某种意义上说,我们必须先解决这个问题,才能真正论证某些密码学问题确实、确实很难。……本周发布的任何问题都远没有接近解决 P 与 NP 问题。我们在密码学中仍然需要不断做出假设,对吧?”,Dan Boneh,06:00

3. AI 可以压缩数年的密码学审查时间

尝试破解密码学本身就是研究人员建立信心的方式之一。一个经受住持续、严肃攻击的设计才能赢得信任。AI 可能改变这种审查发生的速度。

“过去,当有人提出一个假设并基于它构建系统时,我们往往要等上 10 年左右才能部署这个系统,为了建立信心,给人们足够的时间来分析这个假设。……而现在,突然之间,我们可以用这些模型极大地加速这个过程。……我们现在可以让模型跑上一个月,尝试去破解它,如果模型破解不了,那么我们对这个假设有效的信心就会大大增强。”,Dan Boneh,12:10

4. 量子准备为某些 AI 风险提供了先发优势

虽然最近的担忧围绕 AI 展开,但其中一些系统早已因为量子计算的威胁而成为迁移工作的对象。这种重叠有其局限。

“由于对量子威胁的担忧,人们已经开始将椭圆曲线密码学视为可能即将变得脆弱的东西。因此,针对这些完全相同的担忧,我们实际上已经参与、准备并部署了许多你需要的缓解措施,只不过原本是针对另一种威胁。”,Eddy Lazzarin,20:52

“AI 的威胁在某种意义上更广泛,因为它实际上也可能审视我们的后量子系统,并以某种方式削弱它们,甚至可能完全破解它们。”,Dan Boneh,22:08

5. 密码学敏捷性让系统在弱点出现时能够适应

密码学敏捷性指的是系统在证据或需求发生变化时更换其密码学方法的能力。它让工程师有能力应对无法提前预见的发现。

“我们部署的系统可以在所使用的设计被证明不安全时,快速从一种设计切换到另一种设计。密码学敏捷性在某种意义上是我们防御意外情况的朋友。”,Dan Boneh,22:47

Dan 指出互联网连接已经在组合使用不同的密码学方法:

“它们实际上已经在使用敏捷密码学了。它们同时使用椭圆曲线和格进行加密。如果你破解了椭圆曲线也没关系,因为它还在基于格的系统下进行了加密。”,Dan Boneh,38:40

6. 眼前的机会:在软件发布前发现更多缺陷

对于建设者来说,最明确的机会之一就是在开发过程中引入更多的安全测试。

在讨论复杂的密码学系统时,Justin 指出:

“漏洞的表面积变得非常大,是的,我非常乐观地认为,这些让人们为密码学感到恐慌的 AI 工具,同样会帮助我们清除所有漏洞。这是一个非常困难的问题。”,Justin Thaler,28:56

“系统部署之后会吸引大量密码学家的关注,但那时攻击密码系统其实已经太迟了。而现在,因为我们掌控着这些 AI 模型,任何部署新密码学能力的初创公司,甚至任何部署任何软件的公司,都可以让这些模型分析它的密码学和整体软件中的漏洞。”,Dan Boneh,35:05

“漏洞可以被消除。它们可以通过设计规避,可以被缓解,而我们用来缓解它们的主要资源,AI 能力,每几个月就在大幅降价。”,Eddy Lazzarin,37:10

引用内容已为清晰起见稍作编辑。省略号表示删减的段落。

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作者:a16z

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