後量子密碼×人工智慧：設計、實現與安全分析

量子計算距離真正破解主流密碼體系仍有距離，但密碼遷移不能等到攻擊發生後才啟動。與此同時，AI正在加速算法分析、安全評估和漏洞發現，讓過去以年計算的研究周期不斷縮短。

9月23日，在2026上海區塊鏈國際周暨第十二屆區塊鏈全球峰會上，上海交通大學計算機學院教授、華東師範大學密碼學院院長郁昱發表題為《後量子密碼×人工智慧：設計、實現與安全分析》的演講。他圍繞量子計算對區塊鏈的潛在威脅、後量子密碼遷移、AI輔助密碼分析，以及密碼學如何保障AI可信運行等問題進行了分享。

郁昱認為，區塊鏈的後量子遷移不是簡單替換籤名算法，而是涉及帳戶、隱私交易、承諾機制和底層協議的系統工程。隨著AI能力提升，區塊鏈安全也將進入一個漏洞加速暴露的窗口期。

以下為演講實錄整理。

量子威脅正從遠景變成遷移議題

郁昱：後量子密碼簡稱PQC，它要解決的是如何讓現有資訊系統在未來抵抗量子計算機攻擊。這個問題並不新，但今年量子計算明顯升溫，相關研究對破解RSA和橢圓曲線密碼所需資源給出了更低的估算。

以比特幣和以太坊所使用的橢圓曲線簽名為例，有研究認為，破解256位橢圓曲線離散對數問題所需的邏輯量子比特已經可以壓縮到約1200個，物理量子比特仍然需要更大的規模。量子計算機還沒有發展到可以實際完成這類攻擊的階段，但資源估算正在下降，AI智能體也開始參與量子電路的優化。

這意味著，不能只拿RSA-2048討論量子威脅。對於區塊鏈行業來說，更直接的問題是橢圓曲線簽名以及由它保護的鏈上資產。

區塊鏈遷移不是換一套簽名

郁昱：區塊鏈遷移到後量子密碼體系，是一個系統性工程，不是把現有簽名算法替換掉就結束了。

區塊鏈中還有隱私交易、承諾機制、配對運算等大量密碼組件，它們並不天然具備抗量子能力。帳戶簽名遷移了，不代表整條鏈已經安全。底層協議、錢包、隱私組件和相關應用都要重新審視。

全球多個國家和地區已經給出後量子密碼遷移計劃，時間表也在不斷提前。我國也開始在商用密碼領域推進相關算法工作。對行業來說，遷移既要解決算法選擇，也要解決協議兼容和工程落地。

「先截獲、後解密」倒逼提前部署

郁昱：很多人認為量子計算機還沒有造出來，現在不需要着急。但密碼遷移面對一個現實威脅：攻擊者可以先截獲並保存今天的加密流量，未來具備能力後再解密。

因此，具有長期保密價值的數據不能只看今天是否會被破解。瀏覽器、通信產品和雲服務已經開始部署後量子密碼，保護的正是那些未來仍然敏感的數據。

我們需要理性看待量子計算，既不能認為現有密碼會在明天全部失效，也不能等到真正可用的量子計算機出現後再遷移。大型系統的改造周期很長，算法、協議、硬體和業務都需要提前準備。

LWE連接機器學習與後量子密碼

郁昱：當前一類重要的後量子密碼建立在格困難問題之上，其中LWE可以直觀理解為帶噪聲的線性方程組求解問題。它的全稱是Learning With Errors，本身就帶有「學習」的含義。

密碼學利用的是這類問題對經典計算機和量子計算機都足夠困難的特性。在理論結構之外，還需要進行代數和工程優化，使算法能夠在現實系統中高效運行，並把解密失敗機率控制在極低水平。

AI、量子計算和密碼學在這裡產生了直接交集。如果AI或新的量子算法能夠顯著提高求解能力，現有安全估計就需要重新評估；反過來，AI也可以幫助研究人員分析參數、尋找攻擊路徑和改進實現。

AI正在加速密碼分析

郁昱：AI對密碼學的影響至少有兩面。一方面，它可能降低攻擊成本，加快密碼分析；另一方面，它也可以幫助我們驗證安全性、發現薄弱環節。

近期，AI模型參與分析後量子簽名候選算法HAWK，並發現了顯著削弱其安全性的攻擊。過去發現一個密碼算法問題可能需要多年，現在研究周期可能縮短到數天。這對密碼學研究和標準化提出了新的要求。

我們不僅要研究PQC算法，也要研究它們的安全性。團隊參與建設了PQMagic，這是國內較早支持後量子密碼標準和國產自研算法的開源算法庫，目前也在發展為開放社區。我們還在此基礎上開發AI智能體，用於分析現實密碼系統的安全問題。

區塊鏈漏洞進入集中暴露窗口

郁昱：AI越來越強，區塊鏈中的漏洞會更容易被發現。關鍵區別在於，漏洞究竟先被攻擊者發現，還是先被防守者發現。

我們曾利用自動化分析手段發現某區塊鏈項目的嚴重漏洞，該問題可能導致雙花攻擊。現實系統中的風險也不只來自數學算法，還可能來自協議設計和工程實現。例如，乘車碼協議可能存在可被利用的設計缺陷；硬體錢包則可能泄露功耗、電磁等微弱側信道資訊。

在一項實驗中，團隊通過採集晶片計算過程中的側信道資訊，在有限嘗試次數內恢復了部分硬體錢包的口令。這類結果說明，即使核心密碼算法沒有被攻破，實現層和設備層仍可能形成攻擊入口。

密碼學也在反過來保護AI

郁昱：前面討論的是AI如何影響密碼學。反過來，密碼學也能解決AI系統中的信任問題。

一個典型場景是隱私推理。用戶希望調用模型完成計算，但不願把原始數據直接交給模型服務商。密態計算等密碼技術可以讓模型在不直接獲得明文數據的情況下完成推理。

另一個場景是可驗證AI。雲服務商可能提供不同成本、不同能力的模型，用戶如何確認服務商確實使用了承諾的模型完成推理？密碼學可以為推理過程生成可驗證證明。對於AI智能體，也可以藉助密碼機制證明它按預定規則執行，沒有篡改流程或實施違規操作。

沒有哪條PQC路線絕對安全

郁昱：後量子密碼包括基於格、基於哈希和基於編碼等多條技術路線。目前沒有任何一條路線可以被認為絕對安全，它們都需要更長時間的分析和檢驗。

基於格的方案目前具有較高效率；基於哈希的數字簽名則與區塊鏈應用較為接近。但算法從論文走向現實系統，仍離不開大量工程實現和生態建設。

我們推動PQMagic開源社區，就是希望把算法、實現和應用連接起來，吸引更多國內密碼算法團隊和廠商參與。接下來，區塊鏈會進入一個安全漏洞加速暴露的窗口期。漏洞既可能被壞人發現，也可能被好人提前發現，行業必須把安全遷移和主動防禦放在更重要的位置。

本文為現場演講實錄整理，僅作交流學習用途；個別技術表述以演講者原意及相關技術標準為準。

來源：金色財經

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