Zcash联合创始人警告AI对加密钱包的威胁

StarkWare 的联合创始人之一以及 Zcash 的开发者之一 Eli Ben-Sasson 警告称，使用人工智能进行网络攻击的风险正在增加。在 11 月 5 日的 X 平台帖子中，他指出，人工智能发展的加速可能会对保护数字资产、账户和机密数据的系统构成新的威胁。

根据 Ben-Sasson 的说法，行业需要为量子计算机的潜在能力做好准备，同时也要为使用现代人工智能工具寻找软件漏洞做好准备。

“你的加密货币密钥、你在互联网上的生活、任何存储对你重要事物的应用程序——所有这些都由密码学保护，”这位开发者写道。

他认为，随着人工智能能力的增长，网络攻击的强度不太可能减少。然而，Ben-Sasson 并未报告使用人工智能成功攻破现代密码算法的案例。

网络威胁统计数据显示了什么

根据 Google 威胁情报小组 9 月 30 日的研究，披露的软件漏洞的月度数量从 1 月的 5,045 个增加到 2026 年 8 月的 10,740 个。

同时，实际攻击中利用的漏洞的平均数量从 2025 年的每月 10.5 个增加到 2026 年前八个月的 18 个。

研究人员指出，人工智能有助于加速软件错误的检测，包括允许恶意代码执行的漏洞。然而，披露数量的整体增加不能完全归因于人工智能。漏洞注册程序的变化也会影响统计数据。

对于加密货币钱包，应用程序错误、硬件设备固件和密钥管理机制构成了特别的危险。人工智能可以促进发现这些缺陷，但其利用并不一定意味着破坏密码学本身。

Ben-Sasson 呼吁行业更加关注基于哈希函数的密码解决方案，特别强调 ZK-STARKs。这项技术允许在不透露所有原始数据的情况下验证计算的正确性，并依赖于不同于传统数字签名方案的密码假设。

然而，ZK-STARKs 本身并不能替代保护私钥的机制。钱包安全还取决于签名算法、软件实现和存储机密数据的条件。

这一警告是在 10 月 29 日对 Binance 的重大攻击之后发出的，该攻击影响了价值约 63.4 亿美元的数字资产。然而，没有证据表明攻击者使用人工智能来破解交易所的密码算法。

因此，人工智能的发展增加了对软件定期检查和改进保护措施的需求，但这并不意味着现代加密货币钱包已经失去了密码安全性。