AI恐比量子更快破解加密錢包？V神：風險是真的，但別急著搬幣 | BitMart 幣市資訊

人工智慧下一個可能衝擊的領域，或許不只是程式設計與內容生成，而是支撐整個加密貨幣產業安全性的密碼學。

Ethereum 共同創辦人 Vitalik Buterin 近日示警，產業應認真看待「AI 加速數學研究（AI-accelerated math）」可能帶來的密碼學風險。隨著人工智慧協助研究人員尋找新的數學演算法與攻擊方法，現有密碼系統的實際安全壽命，可能比過去預期更短。

不過，Vitalik 同時強調，目前沒有證據顯示 Bitcoin 或 Ethereum 所使用的錢包簽章已遭 AI 破解，因此現階段並不需要恐慌性轉移資產。

Vitalik：風險值得準備，但現在不用恐慌搬幣

Vitalik 是在回應 Ethereum Foundation 研究員 Justin Drake 對密碼學安全的警告時提出上述看法。

Drake 認為，人工智慧快速提升數學研究效率後，未來真正對現有密碼學造成威脅的技術突破，未必需要等到大型量子電腦成熟才會出現。

Vitalik 對此表示，這類風險確實值得認真看待，但不建議使用者現在急著把所有資產轉移至新錢包。

如果資產轉移本身非常容易，將部分資產放在從未發送過交易的新地址，可以作為額外安全措施；但他也提醒，錢包遷移本身存在操作風險，一旦地址填錯、私鑰備份失誤或簽署錯誤交易，同樣可能造成永久損失。

AI 不是直接「猜出私鑰」

不是指 ChatGPT 或其他大型語言模型能直接計算出使用者的私鑰，真正需要關注的是，AI 可能加速數學研究與演算法發現。

Bitcoin 與 Ethereum 目前廣泛使用橢圓曲線密碼學。這些技術之所以安全，是因為目前已知的演算法很難在合理時間內，從公開資訊反推出對應的私鑰。如果人工智慧未來協助研究人員找到前所未見的數學捷徑，降低破解這些問題所需的計算量，現有密碼系統的安全強度就可能受到影響，但目前並沒有公開證據顯示這樣的突破已經發生。

Ethereum 官方安全資料同樣指出，現階段量子電腦仍不足以破解 Ethereum 所使用的主要密碼學，因此一般用戶目前不需要採取緊急措施。

AI 可能比量子電腦更早帶來威脅？

過去談到 Crypto 的密碼學風險，市場通常把焦點放在量子電腦。理論上，大型且具備錯誤修正能力的量子電腦，可以利用 Shor 演算法破解目前廣泛使用的橢圓曲線密碼系統（ECDSA）。問題在於，真正達到這種能力的量子電腦何時出現，目前仍存在極大不確定性。

Justin Drake 提出的另一種可能性是，產業或許還沒等到量子電腦成熟，AI 就已經透過數學研究找到降低破解成本的新方法。 Drake 甚至提出較激進的風險情境，認為產業不應完全排除相關突破在「數月而非數年」內出現的可能。

不過，這屬於風險推演，而不是已被證實的時間表。目前沒有任何公開研究證明 ECDSA 已經接近可以被現有 GPU 大規模破解的程度。

連「抗量子密碼」也未必能高枕無憂

Vitalik 此次談話中更值得注意的一點，是他不只擔心目前使用的橢圓曲線密碼學。他同時提到，原本被視為重要後量子方案的「格基密碼學（lattice-based cryptography）」，未來也可能因 AI 加速數學研究而重新面臨安全性評估。

格基密碼學目前是全球後量子密碼學的重要研究方向，美國國家標準暨技術研究院（NIST）已經正式標準化部分相關演算法。這些方案的目的，是讓密碼系統即使面對未來成熟的量子電腦，也能維持安全。

但 Vitalik 的提醒在於，任何密碼系統最終仍依賴某些數學問題足夠困難的假設。如果 AI 能大幅提升人類尋找新演算法的速度，部分被認為相對安全的數學假設也可能重新接受檢驗。

因此，未來 Crypto 產業面對的問題，可能不只是「如何抗量子」，而是如何建立對不同數學突破都更具韌性的密碼學架構。

為什麼未使用過的新地址相對安全？

Vitalik 與 Drake 都提到「未使用過的新地址」，背後涉及公鑰是否已經曝光。

以 Ethereum 一般帳戶為例，地址是由公鑰經過雜湊後產生。如果一個地址從未發送過交易，鏈上通常只會看到地址本身，而不會直接公開完整公鑰。一旦該地址發送交易，簽章資料就會出現在鏈上，外界可以透過簽章恢復出公鑰。因此，在假設未來真的出現能有效從公鑰推算私鑰的新技術時，從未發送交易的地址會多一層雜湊保護。

這也是部分密碼學研究人員建議高資產使用者，可以考慮將長期冷儲存資金放在未曾發送交易的新地址。但這仍然屬於防禦性準備，不代表現有錢包已經不安全。