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BTC Anthropic AI 揭开 NIST 椭圆曲线种子来源之谜
由 Anthropic 开发的名为 Claude 的人工智能模型，为密码学界长期争论的一个问题提供了突破性的答案。根据 Anthropic 于 10 月 16 日发布的研究报告，Claude 在大约半小时内成功复现了五个由美国国家标准与技术研究院（NIST）标准化的广泛使用的椭圆曲线种子的起源。这一发现重新引发了围绕这些参数创建的怀疑和辩论。
Ripple 高管持谨慎乐观态度
Ripple 的首席工程官 J. Ayo Akinyele 认为这一发现意义重大。鉴于密码学发展对全球安全交易的深远影响，Ripple 密切关注相关动态。Akinyele 不仅强调了这项创新，还指出了 Claude 得出结论所采用的方法相对简单。
Akinyele 表示：“AI 揭示 NIST EC 种子起源的过程令人惊叹。了解到这些参数是使用由 Unix 时间戳驱动的 lrand48 随机数生成器生成的，这提供了一个极具说服力的解释。”
他强调，这一突破为理解加密标准的起源提供了更稳健、可验证的依据。Akinyele 还建议，AI 在解决密码学中其他未解的历史问题方面可能至关重要。
NIST 曲线为何备受争议？
这项研究的核心在于由美国国家标准与技术研究院（NIST）标准化的椭圆曲线参数。多年来，这些参数一直饱受争议，主要原因是美国国家安全局（NSA）在引入种子值时未能提供充分的解释。一些研究人员推测，这些曲线是否包含故意设置的弱点或隐藏的后门。
Claude 的研究结果表明，用于 P-192、P-224、P-256、P-384 和 P-521 曲线的种子是由旧版 C 编程语言库中的 lrand48 伪随机数生成器产生的。这些曲线构成了椭圆曲线数字签名算法（ECDSA）标准的关键组成部分。
术语注释：lrand48 是旧版 C 库中使用的简单伪随机数生成器。ECDSA 是一种加密标准，广泛用于众多软件和基础设施中的数字签名生成与验证。
对加密货币安全的影响
这项研究并不代表对 ECDSA 的成功攻击，也不意味着使用椭圆曲线密码学的加密资产存在新的漏洞。相反，其主要成果是：那些认为特定 NIST 曲线被故意削弱理论的可能性看起来已大大降低。
Anthropic 的一份官方声明承认，虽然这些发现并未完全解释整个选择过程，但关于为何选择某些基点以及为何拒绝某些数学上可行的候选曲线的问题仍未得到解答。
尽管如此，一些问题依然存在。Anthropic 指出，原始选择过程的完整细节仍不清楚，特别是关于为何选择某些基点以及为何驳回有效的替代曲线。
这一进展凸显了人工智能在内容创作或自动化之外的潜力。它展示了 AI 解决未决技术和历史挑战的能力。对于密码学研究人员而言，这一结果标志着一个新工具的出现，使得重新审视既定信念成为可能。
