DeepMind2026年11月6日，谷歌DeepMind宣布，其AI代理在人类密码学专家的引导下，仅用数周时间就发现了1024位RSA加密系统的两处弱点。这项研究揭示AI正在从根本上改变密码学研究的时间尺度。
两项具体发现
研究由DeepMind研究员Dj Dvijotham和Abhradeep Thakurta主导，合作方包括加州大学圣地亚哥分校及Inria研究院密码学家Nadia Heninger、Inria研究员Emmanuel Thomé。团队针对1024位RSA系统，找到了性质不同的两类弱点。
数字签名伪造是第一个方向。RSA签名前会给消息套上一层结构化的“填充数据”（padding）。AI代理发现，只要攻击者能控制签名块中大约半个块乃至更多内容，这层填充就基本起不到保护作用——伪造签名几乎和没有填充的裸RSA一样容易。反过来，如果攻击者只掌握一小段数据（比如32字节的数字指纹），AI代理给出的新算法在理论估算上比此前最优方法快出约1600倍。团队还在沙箱里对一个已有先例解的RSA-1024基准密钥做了验证，实现时消耗的CPU算力比此前学术成果少3.5倍。
第二个方向是批量分解算法。RSA的根基在于大整数分解很难算。DeepMind的AI代理找到一种批量算法，渐进复杂度优于所有已知方法，每多分解一个1024位密钥，平均成本下降约30倍。
两项发现都只涉及1024位RSA。DeepMind说得很明确：用2048位或更长密钥的现代系统不受影响，而网络银行、加密通信、软件更新签名这些主流场景基本都落在这一范围内。
被废弃十年的标准
1024位RSA并非无辜受害者。美国国家标准与技术研究院（NIST）早在2010年发布的SP 800-131A中就将其列为“不建议使用”，到2013年正式禁止用于新签名和加密。NIST将1024位RSA的安全强度评估为80位——低于其要求的112位最低标准。公共证书颁发机构在数年前就停止签发1024位证书。
全球还有数量难以精确统计的嵌入式设备、工业控制系统、老旧服务器和老旧软件在跑1024位RSA，这些系统的更新周期按年甚至按十年算。DeepMind的框架原话是：“AI可以将原本需要数年的密码分析工作压缩到数周内完成”。
时间窗口正在收窄
过去密码学研究自带一层安全缓冲：理论弱点被发现后，往往要过好几年才会出现能实际使用的攻击工具。DeepMind这次实验给了一个新数据点：有专家引导时，AI代理能高度并行地测试数学假设，速度远非人类数学家团队可比。研究团队花数周就做完了过去可能要数年的探索。2026年同期，研究人员还公开了针对后量子密码候选方案HAWK的攻击研究，密码学领域正同时承受压力。
也就是说，密码标准迁移计划得按更激进的威胁时间线重新评估。NIST在2026年10月27日发布的最终版IR 8547中，已把所有RSA和椭圆曲线密码（ECC）的废弃日期定在2030年、禁用日期定在2035年。这份时间表假设密码分析由人工推进。假如AI把这个速度提高一个数量级，2030年的时间表还够不够用，就需要重新讨论。
AI代理在密码学研究中的真实角色
DeepMind的表述是“AI代理在人类引导下加速了密码分析研究”。Pushmeet Kohli在公告中使用的表述是“stress-testing cryptographic systems”（对密码系统进行压力测试），Heninger和Thomé这样的顶级密码学家扮演的是方向引导者的角色，AI负责的是繁重的探索性计算。
密码分析里很大一部分工作是“假设验证”——先提出一条数学路径，再穷举验证。这种事对人来说费时费力，却正好是当前AI代理擅长的类型。理论上的瓶颈不在AI的理解力，而在人类专家能不能提出正确的研究方向。这是一种“杠杆放大”：一个优秀的密码学家团队配上AI代理，产出可能接近一个大型研究机构数年的工作量。
这同时意味着，密码学的进攻性研究和防御性研究会以同样的速度加快。国家级攻击研究能力与学术级攻击研究能力之间的差距，可能因为AI工具普及而收窄。
谁应当立即行动
对仍在运行1024位RSA的系统运营方来说，这项研究其实没有制造新威胁——只是把一个早已存在的理论威胁变得更可量化、更具体。真正的问题在于：这类系统的清查和迁移，有没有被排进优先级？
对密码标准制定机构来说，AI加速密码分析的能力意味着要建立持续性的AI辅助压力测试机制，而不是等标准暴露出被动弱点再作反应。DeepMind此次把研究框架定位为“贡献给密码学社区的压力测试方法论”。
对后量子密码迁移计划来说，这项发现让迁移更显紧迫：原因不是RSA-2048明天就会被破解，而是AI工具正在压缩“理论弱点”到“实际攻击”之间的时间差，而现有迁移时间表是按过去的研究速度假设制定的。
独立判断
把这次发现说成“破解RSA”是夸大，当成只针对已废弃标准的学术练习又属低估。DeepMind这项工作最有价值的贡献不在1600倍这个数字本身，而在于它给出了一个可量化的基准：有专家引导时，AI代理能把密码分析的时间尺度从年压到周。
真正要纳入密码安全规划的变量，是这个压缩效应。任何建立在“这类攻击太耗时，实际上不可行”之上的安全设计，都该重新看看这个前提还成不成立。
