DeepMind用AI智能体找出1024位RSA两处弱点，现代加密不受影响

11月6日，Google DeepMind 通过官方渠道宣布，在顶尖人类密码学家的指导下，其 AI 智能体在短短数周内发现了遗留加密标准 1024 位 RSA 的两个此前未知弱点。这是密码分析领域首次出现由智能体在受控环境下大规模加速完成的突破性进展，也被外界视为 AI 辅助科研走向实战的标志性案例。

据 DeepMind 科学副总裁 Pushmeet Kohli 介绍，研究团队由 Dj Dvijotham 与 Abhradeep Thakurta 领衔，并邀请了加州大学圣地亚哥分校的 Nadia Heninger 与法国国家信息与自动化研究所（Inria）的 Emmanuel Thomé 两位知名密码学家参与。两项成果分别以工作论文《Modular Roots from a Restricted Oracle》和《Fan Factories》于 11 月 5 日、6 日公布，目前尚未经过同行评审。

第一项弱点针对数字签名。RSA 签名前通常会加入填充（padding）结构以防伪造，但智能体的研究发现，当攻击者能够控制签名数据块中约一半以上内容时，填充几乎不再提供额外保护。在沙箱复现的实验中，智能体生成的新算法在较难场景下，理论上比此前最佳方法快约 1600 倍。第二项弱点代号 Fan Factories，提出了一种新的批量分解算法，可将额外破解每个 1024 位密钥的平均成本降低约 30 倍。

需要强调的是，上述 1600 倍与 30 倍均为理论估算，并非端到端实测。真正跑通的实测结果是：智能体在 3.2 天内、动用最多约 30 万颗 CPU 核心，以 391 个 CPU 核年的代价复现了一个已知的 1024 位攻击基准，相比原团队的 1380 核年节省了 3.5 倍时间。DeepMind 明确澄清，RSA-2048 及更大密钥不受影响，日常使用的网银、聊天软件与系统更新均安全无虞。

真正的隐患藏在被遗忘的角落。1024 位 RSA 早在 2013 年就被美国国家标准与技术研究院禁止用于新签名，公共证书机构也已多年停发，但它仍潜伏在大量嵌入式设备、老旧智能卡、工业控制设备、归档证书以及长期代码签名根证书中。对安全团队而言，此次事件的核心启示并非加密已破，而是密码分析这类慢功夫正被 AI 压缩到以周计，资产盘点与后量子迁移的节奏都需要相应提速。