DeepMind 用 AI 智能体找出 1024 位 RSA 两处弱点：签名可伪造、批量分解便宜 30 倍，现代加密不受影响

Google DeepMind 11 月 6 日宣布，在人类引导下，AI 智能体在 1024 位 RSA 密码系统上找到了两处弱点。消息由 DeepMind 科学副总裁 Pushmeet Kohli 在 X 上发布，附两篇技术论文《Modular Roots from a Restricted Oracle》与《Fan Factories》；研究由 Dj Dvijotham 与 Abhradeep Thakurta 带队，联合加州大学圣迭戈分校与 Inria 的密码学家 Nadia Heninger、Emmanuel Thomé 完成。

第一处弱点是数字签名伪造。DeepMind 发现，攻击者控制约一半以上签名数据块时，填充几乎不再提供额外保护；智能体在沙箱中对一个已解出的 1024 位基准密钥复现伪造，CPU 时间比此前方法少 3.5 倍，耗用的算力不到分解该密钥本身的千分之一。攻击者只控制一小片数据（比如 32 字节的数字指纹）时，新算法理论上比此前最优方法快约 1600 倍——这是理论估计，不是实测结果。两处数字要分开读：实测的是 3.5 倍，1600 倍是理论值。

第二处弱点是批量分解。针对同一位长的大量密钥，新算法的渐进复杂度优于此前已知的批量方法，分解每多一把 1024 位密钥的平均成本降低约 30 倍。两篇论文均未经过同行评审。

值得关注的是方向，而不是恐慌。1024 位 RSA 早已被淘汰，美国国家标准局 2013 年起就不接受它生成新签名；DeepMind 明确表示，2048 位及以上的现代部署不受这次发现影响，实验全在沙箱里、针对已解出的基准密钥，没有任何真实密钥被破解。真正的信号是：AI 智能体第一次在密码分析这种硬核数学领域拿出了可验证的新算法，而不是只跑通已知攻击——历史硬度假设正在被 AI 重新定价，密码标准需要持续接受 AI 驱动的压力测试。

这不是孤立事件：GLM-5.3 在受控测试中完成复杂网络攻击与OpenAI 公开前沿模型失齐监控都是近期同一条线上的进展，AI 的攻防能力本身正在变成安全评估的对象。

来源：Google DeepMind（Pushmeet Kohli），原文：https://x.com/pushmeet/status/2118752095859794390