比特幣：人工智慧是否比量子計算更危險？兩位開發者告訴我們所有需要知道的事

人工智慧已經能夠找到更多的漏洞

人工智慧助手現在每天被開發者用來編寫、修正或檢查代碼。這種生產力的提升也影響到了網絡安全，這些模型可以增加測試的次數，並在開源項目或數字安全工具中尋找漏洞。

在七月底，Anthropic的Frontier Red Team宣布，Claude Mythos Preview發現了攻擊多種加密算法的新方法。

Claude Mythos似乎在HAWK中發現了一個漏洞，HAWK是一個未來可能成為抗量子計算標準的簽名候選者。儘管經過了兩年的人工審查，Mythos在60小時內找到了一種攻擊，將其密鑰的有效強度減半。這次實驗的成本約為10萬美元，主要用於API的使用。

然而，最近Coldcard用戶遭受的比特幣盜竊事件顯示了實施錯誤在比特幣生態系統中可能造成的後果。

2021年引入的一個錯誤減少了由多個Coldcard模型生成的某些種子的熵。根據多位專家的說法，攻擊者可能使用了一個大型語言模型（LLM）來生成自動化這些盜竊的腳本，並可能也利用它來發現漏洞。

為了理解這種加速對加密貨幣實際上改變了什麼，Cryptoast收集了以太坊開發者Amira Bouguera的證詞，以及一位希望保持匿名的比特幣核心開發者的意見。

在比特幣核心方面，這一變化已經顯而易見：

比特幣核心的開發者對這一變化非常了解。安全報告增多，許多貢獻者已經在使用人工智慧。

人工智慧特別增強了開發者的能力

根據被詢問的比特幣核心開發者的說法，錯誤在於將人工智慧呈現為一種必然優於人類研究者的自主智能。

一個不太專業的人只會產生10倍的錯誤代碼，但一個安全專家可以變得10倍更高效，找到更多的漏洞。

他認為，人工智慧主要作為一種倍增器，使得一位合格的開發者能夠檢查更多的代碼，測試更多的場景，並關注以前被認為過於不可能或過於昂貴的攻擊。

這位開發者還認為，當前的人工智慧模型主要帶來了「厚度而非深度」，增加了可完成的工作量，但不一定提高了其質量或相關性。

人工智慧和量子計算對比特幣的威脅並不相同

量子計算對加密貨幣，甚至整個金融界的風險是直接且潛在毀滅性的。然而，今天並不存在能夠進行這種攻擊的計算機。

至於人工智慧，風險已經存在。它無法破解ECDSA或Schnorr，但它已經能加速尋找客戶端、錢包、加密庫或未來旨在保護比特幣免受量子攻擊的標準中的錯誤。

Cryptoast訪問的加密學家和協議工程師Amira Bouguera因此排除了與Anthropic公告相關的任何即時威脅：

對於區塊鏈來說，今天的風險幾乎為零，至少在這一公告之後[Anthropic的公告]。但這顯示出事情正在迅速發展。我們必須開始使用這些工具來尋找漏洞，趁著其他人還沒有找到它們。

隨著 HAWK 的出現，人工智慧並未使用量子電腦來攻擊比特幣。相反，它能夠找到一種專門設計用來保護數位系統免受未來量子威脅的演算法缺陷。

人類仍然是瓶頸

人工智慧能力的增強不僅僅惠及攻擊者。在開發者方面，安全研究人員和比特幣的防禦者同樣擁有相同的工具來檢查代碼和修正漏洞。

<< 這並不是說只有攻擊者擁有更多的能力。防禦者也擁有更多的能力 >>，比特幣核心開發者強調。

主要的不平衡可能出現在開源項目的運作中，因為人工智慧可以在幾分鐘內生成大量代碼、開啟拉取請求或產生漏洞報告。檢查所提議變更的相關性、衡量其後果並決定是否值得項目關注，仍然需要經驗豐富的貢獻者花費時間。

受訪的開發者不僅擔心人工智慧突然能夠破解比特幣應用，還擔心其開發過程中的噪音增加：

在社會層面上，存在更多的不對稱性。維護者可能會因為不優先的變更請求而不堪重負，並分散對更重要議題的注意力。

人工智慧對比量子技術構成更直接的威脅，因為其影響已在漏洞研究和代碼生成中可見。然而，在這一階段，它對區塊鏈的加密技術並不構成更大的危險。

一台能夠破解比特幣簽名的量子電腦將代表更直接的威脅，而人工智慧則加速了一場攻擊者和防禦者目前擁有相同武器的競賽。