2026年11月6日，谷歌DeepMind宣布，其AI代理在人类密码学专家的引导下，仅用数周时间就发现了1024位RSA加密系统的两处弱点。这项研究揭示AI正在从根本上改变密码学研究的时间尺度。
两项具体发现
该研究由DeepMind研究员Dj Dvijotham和Abhradeep Thakurta主导，与加州大学圣地亚哥分校及Inria研究院密码学家Nadia Heninger、Inria研究员Emmanuel Thomé合作完成。研究针对1024位RSA系统，发现了性质不同的两类弱点。
第一项涉及数字签名伪造。RSA签名机制在消息被签名前会添加一段结构化的“填充数据”（padding）。AI代理发现，当攻击者能控制签名块中约半个块或更多内容时，这层填充保护形同虚设——签名伪造的难度几乎等同于完全没有填充的裸RSA。在攻击者只控制一小段数据（如32字节的数字指纹）的场景下，AI代理生成的新算法在理论估算上比此前最优方法效率高出约1600倍。团队还在沙箱中对一个已有先例解的RSA-1024基准密钥进行了验证，其实现比此前学术成果少用了3.5倍的CPU算力。
第二项涉及批量分解算法。RSA的安全性建立在大整数分解的计算困难上。DeepMind的AI代理找到了一种在渐进复杂度上优于所有已知方法的批量算法，使每分解一个额外的1024位密钥的平均成本降低约30倍。
两项发现均只针对1024位RSA。DeepMind明确表示，使用2048位或更长密钥的现代系统不受影响，这覆盖了当前网络银行、加密通信、软件更新签名等几乎所有主流应用场景。
被废弃十年的标准
1024位RSA并非无辜受害者。美国国家标准与技术研究院（NIST）早在2010年发布的SP 800-131A中就将其列为“不建议使用”，到2013年正式禁止用于新签名和加密。NIST将1024位RSA的安全强度评估为80位——低于其要求的112位最低标准。公共证书颁发机构在数年前就停止签发1024位证书。
全球仍有数量难以精确统计的嵌入式设备、工业控制系统、老旧服务器基础设施和遗留软件运行着1024位RSA——这些系统的更新周期以年甚至十年计。DeepMind的框架表述是“AI可以将原本需要数年的密码分析工作压缩到数周内完成”。
时间窗口正在收窄
传统密码学研究有一种内置的安全缓冲：从理论弱点被发现到实际可用的攻击工具出现，往往需要多年时间。DeepMind的这次实验给出了一个新数据点：在专家引导下，AI代理能以高度并行的方式测试数学假设，速度远超人类数学家团队。研究团队用数周时间完成了此前可能需要数年的探索工作。2026年同期，研究人员还公布了针对后量子密码候选方案HAWK的攻击研究，密码学领域正在同步承压。
这意味着密码标准迁移计划需要在更激进的威胁时间线下重新评估。NIST于2026年10月27日发布的最终版IR 8547已将所有RSA和椭圆曲线密码（ECC）的废弃日期定为2030年、禁用日期定为2035年。这份时间表是在假设人工推进的密码分析速度下制定的。若AI将这一速度提升一个数量级，2030年的时间表是否还足够，需要重新讨论。
AI代理在密码学研究中的真实角色
DeepMind的表述是“AI代理在人类引导下加速了密码分析研究”。Pushmeet Kohli在公告中使用的表述是“stress-testing cryptographic systems”（对密码系统进行压力测试），Heninger和Thomé这样的顶级密码学家扮演的是方向引导者的角色，AI负责的是繁重的探索性计算。
密码分析中有大量工作属于“假设验证”——提出一个数学路径，然后穷举验证。这类工作对人类来说耗时费力，但恰恰是当前AI代理擅长的类型。理论上的瓶颈不在于AI的理解力，而在于人类专家能否提出正确的研究方向。这是一种“杠杆放大”——一个优秀密码学家团队使用AI代理，其产出可能接近于一个大型研究机构数年的工作量。
这同时也意味着，密码学进攻性研究和防御性研究将以同样的速度加速。国家级和学术级攻击研究能力的差距，可能会因AI工具的普及而缩小。
谁应当立即行动
对于仍在运行1024位RSA的系统运营方，这项研究实际上没有创造新威胁——只是让一个已存在的理论威胁变得更加量化和具体。真正的问题是：这类系统的清查和迁移工作，是否已经被列入优先级？
对于密码标准制定机构，AI加速密码分析的能力意味着需要建立持续性的AI辅助压力测试机制，而不是等到标准出现被动弱点后才响应。DeepMind此次将研究框架定位为“贡献给密码学社区的压力测试方法论”。
对于后量子密码迁移计划，这项发现强化了迁移的紧迫性：不是因为RSA-2048明天就会被破解，而是因为AI工具正在缩短“理论弱点”和“实际攻击”之间的时间差，而现有迁移时间表是以旧有的研究速度为假设前提制定的。
独立判断
将这次发现称为“破解RSA”是夸大，将其视为仅针对已废弃标准的学术练习则是低估。DeepMind这项工作最有价值的贡献不是1600倍这个数字本身，而是它提供了一个可量化的基准：在专家引导下，AI代理能将密码分析的时间尺度从年压缩到周。
这个压缩效应才是真正需要纳入密码安全规划的变量。任何基于“这类攻击太耗时，实际上不可行”假设的安全设计，都应当重新审视这个前提是否依然成立。
© 2026 Winzheng.com 赢政天下 | 转载请注明来源并附原文链接