人工智能正在压缩量子计算的发展时间表。安全研究人员和协议开发者表示，这种组合迫使加密行业从根本层面重新思考加密的运作方式。
Project Eleven的首席执行官Alex Pruden表示，人工智能已经被用来改进量子纠错。纠错是量子计算中最大的未解决工程难题之一。该问题的进展直接加速了与密码学相关的量子计算机投入运行的速度。
NEAR Protocol联合创始人、前谷歌人工智能研究员Illia Polosukhin表示，早在2016年，机器学习系统就已被用于发现新材料。他认为，人工智能驱动的科学研究速度正在上升，而非停滞。波洛苏欣说：“下一代量子计算机可能会用人工智能和这一代量子计算机来构建。”“它在自我滋养。”#quantum #AI
现在收获，后解密威胁
研究人员表示，最紧迫的风险之一不是未来的攻击，而是当前的攻击。对手今天已经开始收集加密的互联网流量。人们期望未来的量子计算机能够强大到解密这些存储的数据。
波洛苏欣表示，他认为这一策略已经被用于针对可识别目标。“我们发布在互联网上的所有内容，如果你是可识别的关注对象，可以假设两年内会被解密，”他说。这对敏感通信和金融数据的影响非常严重。
大多数区块链网络使用椭圆曲线密码学来保护钱包和交易。这也是保护大多数更广泛互联网的标准。理论上，足够强大的量子计算机可以从公开可见的钱包地址中推导出私钥，从而使资金面临盗窃风险。
人工智能在量子风险之上增加了另一层压力。普鲁登表示，人工智能模型在发现密码代码实现缺陷的能力日益增强。他还表示，他预计人工智能最终会挑战加密本身的数学原理。“我预计人工智能的出现会加速更多黑客攻击，”普鲁登说。
开发者们也在防御性地部署人工智能。形式验证是一种用于证明软件按预期行为的数学方法，是人工智能辅助工具被应用的一个领域。普鲁登表示，如果正确实施，这种方法可以加强后量子系统。
已有多个生态系统开始准备。以太坊（ETH）、索拉纳（SOL）、Zcash（ZEC）、瑞波和NEAR都在研究或实施后量子迁移策略。NEAR宣布计划将后量子密码学直接嵌入其账户层。用户可以轮换加密方案，而无需将资产转移到新钱包。Polosukhin 表示，自2018年起，NEAR架构中就已设计出这种设计，以简化这种过渡。
当前的后量子密码标准也面临自身挑战。它们的文件体积明显更大，处理速度也比它们将要替代的方案慢。普鲁登将这一更广泛的转变描述为对安全维护方式的永久性改变。系统不能每十年升级一次而不变。“未来不会像以前那样静止不变，”他说。
