加密行業多年來一直在討論量子計算是否對比特幣和以太坊等區塊鏈構成生存威脅。如今，研究人員和開發者認為，人工智慧可能正在加速這一時間表，並迫使人們對數位安全的運作方式進行更廣泛的重新思考。
致力於後量子密碼學和區塊鏈安全的專家描述了一個快速變化的環境，在其中人工智慧同時成為攻擊者的武器、開發者的防禦工具，以及量子計算研究的加速器。
「未來的安全格局將會不同，」Project Eleven 的執行長 Alex Pruden 表示，該公司專注於為加密貨幣打造抗量子基礎設施。
普魯登表示：「在量子計算與人工智慧之間，我們將進入一個安全領域——這不僅限於加密貨幣——你無法再依賴以往的做法。」
隨著主要科技公司和研究人員警告，具有密碼學相關能力的量子電腦可能比先前預期更早出現，人工智慧與量子計算的融合已變得日益迫切。儘管專家們對於能夠破解現代加密的量子電腦何時出現仍意見不一，但許多人認為人工智慧可能顯著縮短開發時間表。
普魯登表示：「AI 確實正在被用來加速量子計算的發展。」研究人員已經開始使用機器學習系統來優化量子錯誤校正，這是該領域最大的工程瓶頸之一。
NEAR Protocol 聯合創始人、前 Google AI 研究員 Illia Polosukhin 表示，AI 已經多年來加速科學發現。
「AI 正變得越來越像一個加速器，」波洛蘇欣表示，「研究的進展速度將從此加快，我們已經看到了人們未曾預期會這麼快到來的進展。」
波洛蘇欣提到他於2016年在谷歌工作時，機器學習系統已用於發現新材料。「下一代量子電腦可能會由本世代的AI和量子電腦建造，」他說，「這是在自我強化。」
對於安全研究人員而言，威脅已不再是單純的理論。日益增長的擔憂是，政府和複雜的行為者如今已開始收集加密的網際網路流量，期望未來的量子電腦最終能夠解密這些數據，這種策略通常被稱為「現在收集，日後解密」。「如果我知道幾年內量子電腦就會出現，我會開始試圖捕獲所有正在傳輸的數據，」波洛蘇欣說。
他補充道：「我們上網的每一件事，如果你被識別為關註對象，就可以假設兩年內會被解密，這很可能已經在發生了。」
加密貨幣的影響尤其嚴重，因為大多數區塊鏈網路都依賴於整個互聯網所使用的相同橢圓曲線加密技術。一臺足夠強大的量子電腦理論上可以從公鑰推導出私鑰，使攻擊者能夠入侵易受攻擊的錢包和系統。
但研究人員越來越認為，更重要的故事並非僅僅是量子技術，而是量子計算與人工智慧的結合所引發的永久性安全軍備競賽。
人工智慧已越來越有效地識別軟體漏洞和實現缺陷。普魯登表示：「我預期人工智慧的出現將加速……更多的駭客攻擊。」「這些人工智慧模型能夠發現底層密碼學的實現錯誤，或者越來越多地，我認為它們能直接破解密碼學本身。」
同時，開發者正積極運用 AI 進行程式碼審計、測試和形式驗證——這是一種用於證明軟體行為符合預期的數學技術。「AI 可協助對抗量子系統進行形式驗證，」普魯登表示，「這在理論上能讓它們更安全。」
研究人員表示，結果是未來的安全不能再被視為每十年升級一次的靜態基礎設施。「未來不會有任何事物像過去那樣靜態，」普魯登說，「要麼量子電腦上線並打破某些基本假設，要麼人工智慧變得足夠智能，也能打破這一假設。」
這種轉變 已開始迫使區塊鏈網絡 重新思考它們能夠多快地演進。包括以太坊、Zcash、Solana、Ripple 和 NEAR 在內的多個生態系統，正在積極研究或實施抗量子遷移策略。
NEAR 最近宣布了計劃，將後量子密碼學直接整合至其帳戶基礎架構中，讓用戶無需將資產遷移至全新錢包即可切換加密方案。「早在 2018 年，我們在設計 [NEAR] 時就想到：『嘿，量子計算遲早會來，我們應該提供一個簡單的方法來應對』，」波洛蘇欣表示。
然而，過渡過程在技術上仍具挑戰性。後量子密碼系統通常比現行標準大得多且速度更慢。「目前標準化的後量子密碼學非常龐大且緩慢，」波洛蘇欣表示。
研究人員表示，更廣泛的影響是，人工智慧和量子計算正在動搖數位時代的一項基本假設：加密長期以來都保持可靠。
相反，安全性將日益成為一種適應性、持續演進的過程，系統必須不斷升級才能生存。
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