量子计算机 · 211
投入八年突然转向，以太坊为何放弃Poseidon？

投入八年突然转向，以太坊为何放弃Poseidon？

作者：ChandlerZ，Foresight News原标题：八年投入急转弯，以太坊为何突然放弃Poseidon？8 月 13 日，以太坊研究员 Justin Drake 在 X 发文称，以太坊基金决定在 L1 层放弃 SNARK 友好型哈希算法 Poseidon，转而采用 SHA2 或 BLAKE2 等传统哈希函数。这个决定背后是八年研究、数千万美元投入的积累，以及对后量子密码学路线图的一次重大修正。Poseidon 自 2019 年推出以来，一直被视为 zkRollup 与 zkVM 等应用的理想哈希方案，它的结构使其在 SNARK 电路中比传统的基于二进制运算的哈希函数更便宜、更高效。但当后量子安全成为以太坊的硬性要求时，Poseidon 的局限性开始暴露。Justin Drake 表示，这一转变得益于突破性的 SNARK 设计进展，即通过「二进制域」运算方式，使传统哈希函数在 SNARK 电路中的性能可媲美此前专为 SNARK 优化设计的 Poseidon，单台笔记本电脑每秒可完成约 100 万次传统哈希调用验证。文中介绍，Poseidon 自 2019 年推出以来一直是主流的 SNARK 友好型哈希方案，为 zkRollup 与 zkVM 等应用提供安全保障。Justin Drake 称，规划显示生产级 leanVM 预计将于 2027 年推出，共识层、数据层与执行层的相关部署预计在 2028 年完成，以太坊基金会后量子团队也在加速推进二进制域相关研究。为什么是现在？传统哈希长期难以进入 SNARK，主要障碍来自计算语言差异。SHA2、BLAKE2s 和 Keccak 大量使用异或、移位等布尔运算，传统 SNARK 通常在大素数域上处理算术，模拟每一项位运算会产生高昂约束成本。Poseidon 直接围绕素数域算术设计，以更少约束换取更高证明速度，代价则是算法历史较短，需要持续密码分析。二进制域把底层数学切换到仅含 0 和 1 的最小素域，并用二进制扩域承载更大数据。位运算因此可以直接进入证明系统，SNARK 开始适配传统哈希，技术重点从设计 SNARK 友好型哈希转向设计哈希友好型 SNARK。Jim Posen 与 Benjamin Diamond 2023 年提出的 Binius 展示二进制塔域 SNARK 路径，Benedikt Bünz、Ron Rothblum 与 William Wang 的 Flock 论文于 2026 年 7 月 29 日上传 arXiv，其 M4 Max 基准为单核每秒证明 8.2 万次 BLAKE3 压缩、4.2 万次 SHA-256 压缩和 3 万次 Keccak 置换，10 核 BLAKE3 吞吐量超过 66 万次。Drake 称，笔记本电脑每秒可证明约 100 万次传统哈希调用，开销约为原生 CPU 布尔计算的 100 倍；SNARK.fast 数日前在 M3 Max 上达到每秒 180 万次 BLAKE3。2027 年 leanVM，2028 年三层部署Poseidon 被放弃的另一个关键原因是后量子安全的时间表正在加速，Project Eleven 发布的《The Quantum Threat to Blockchains - 2026 Report》指出，量子计算机的快速发展正对区块链安全构成严重威胁。一旦出现「密码学相关量子计算机」（CRQC），Shor 算法可快速破解 ECDSA（比特币及多数公链采用）和 RSA 等非对称加密，预计 Q-Day（量子破译日）可能在 2030 至 203...

5天前Foresight News#L1 #以太坊

量子攻击初期或表现为无迹可寻的钱包被盗，Tether 铸币密钥或成高价值目标

比推消息，区块链初创公司 Quantus 创始人 Christopher Smith 表示，首次量子攻击可能表现为一连串无法解释的加密钱包失窃，而非直接窃取 Satoshi Nakamoto 预计价值约 630 亿美元的沉睡比特币。他指出，足够强大的量子计算机可从链上暴露的公钥推导私钥，使攻击者无需入侵钱包、设备或交易所内部系统即可转移资金。在高度安全机构的失窃事件中，唯一取证证据可能是不存在入侵痕迹。Smith 表示，量子攻击的首批目标可能是军事系统和国家机密；在区块链领域，稳定币发行方 Tether 的铸币密钥或更具价值。攻击者可通过管理钱包凭空铸造代币，并在发行方响应前抛售。谷歌已将后量子迁移时间表加速至 2029 年；Smith 认为量子计算机在 2028 年前后破解现代密码学的概率为“50-50”。相关区块链已开始迁移至后量子签名。

12天前

Starknet 完成抗量子签名转账测试，探索无需迁移的钱包升级路径

比推消息，Starknet 宣布已完成抗量子签名转账测试，一个采用抗量子签名机制的钱包账户在 Starknet 主网上完成真实转账，交易手续费约 6 美分，并可通过区块浏览器查询。该账户目前为实验性、未经审计版本，主要用于研究测试。StarkWare 表示，此次转账得益于 Starknet 账户模型设计。 不同于将签名算法固定在协议层的多数区块链，Starknet 每个账户均为智能合约，可自主定义接受的签名方案，因此用户能够在无需硬分叉、无需迁移资产、无需更换地址的情况下，将钱包从传统椭圆曲线签名升级至抗量子签名。StarkWare 指出，大多数区块链面临量子计算风险，原因在于钱包签名和底层验证系统均依赖椭圆曲线密码学。一旦大规模量子计算机出现，运行 Shor 算法可能破解相关加密体系。目前，Starknet 生态已支持基于 Falcon-512 的抗量子签名方案，该方案处于 NIST 后量子密码标准化体系中，相关实现已由生态团队和 OpenZeppelin 等机构推动。 本文由GENG赞助，Build Your Fortune on GENG (https://geng.one)

15天前burnking

Jim Cramer 称将清仓比特币，担忧量子计算 3 年内威胁其安全

比推消息，前对冲基金经理、CNBC 节目主持人 Jim Cramer 表示，由于担忧量子计算威胁比特币安全，他计划出售所持全部 BTC。其表态源于对 IBM 董事长兼 CEO Arvind Krishna 的采访，后者称，投资者应警惕量子计算在未来 3 至 4 年内对现代密码学构成挑战。Cramer 认为，量子计算可能在相近时间内威胁比特币网络。不过，目前尚无人独立确认其持有多少 BTC，或其是否已经完成出售。其表态后，比特币仍在 63,764 美元附近正常交易，部分市场参与者则再次将其观点视为反向 Cramer信号。比特币使用基于 secp256k1 曲线的 ECDSA 签名机制，理论上，足够强大的量子计算机可利用 Shor 算法从公钥推导私钥。风险主要集中在已暴露公钥的地址，包括重复使用地址、早期钱包格式，以及交易广播后尚未确认的短暂时间窗口。研究人员估计，约 600 万至 700 万枚 BTC、占供应量约 30%，可能处于该类别。Google Quantum AI 今年 3 月估计，破解相关密码机制可能需要少于 50 万个物理量子比特，较此前预测降低约 20 倍。但当前量子系统通常仅拥有数百至数千个物理量子比特，具备更高可靠性的逻辑量子比特数量更少。多数研究人员预计，真正具备密码破解能力的量子计算机可能要到 2030 年代甚至 2040 年代出现，因此 Cramer 的 3 年预测明显早于多数技术预期。

18天前

Stacks 联创总结 Coldcard 安全事件教训：不要把所有 BTC 放在一个篮子里

比推消息， Stacks 联创 Muneeb 针对 Coldcard 钱包事件发表看法，总结了比特币存储、量子计算威胁以及生态安全建设三方面教训，在比特币存储策略方面，指出许多行业安全专家甚至不了解 Coldcard，而顶级安全研究机构可能也没有对其代码进行充分审计。Muneeb 认为，未来最佳方案应是资产分散，而不是将所有资金集中在单一方案中并建议：1、20%-30%的 BTC 配置于 ETF，例如 BlackRock 旗下比特币 ETF IBIT，以获得专业托管和监管保护；2、40%-50%的 BTC 采用类似 Casa 多签方案，例如三钥匙模式，将密钥分散存放于安全公司、移动设备和硬件钱包；3、20%-30%的 BTC 用于更高级的自主管理方案，结合不同硬件钱包和不同熵源。针对量子计算威胁，Muneeb 表示量子计算机未来突破现有加密体系后，比特币用户可能会经历类似“冷钱包中的 BTC 突然被转走”的冲击，量子威胁是真实存在的，行业应提前准备，而不是低估技术进展，尤其是在大语言模型加速科学研究突破的背景下。

20天前

Vaulted CEO：量子计算或在未来 4 年终结比特币

比推消息，据《福布斯》报道，黄金投资应用 Vaulted CEO David McAlvany 表示，他认为比特币可能在未来 4 年内因量子计算而消失。他称，一旦量子计算机能够快速解决保护比特币私钥的数学问题，那将是比特币的终结。不过，McAlvany 随后承认，自己无法确定相关突破究竟会在 4 年、5 年后，还是两个月后出现。截至 2026 年中，尚不存在能够破解比特币加密算法的量子计算机。其观点主要基于对量子计算未来发展速度的担忧，而非已经发生的安全事件。Galaxy Digital 估计，约 700 万枚 BTC 所在地址已在链上暴露公钥，价值约 4700 亿美元；Glassnode 的估计为 604 万枚，占比特币供应量的 30.2%。公钥暴露并不等同于资产已被盗，只有当量子计算机能够根据公钥反推出私钥后，这些地址才可能面临实际盗取风险。McAlvany 还将比特币与黄金进行比较，并质疑比特币能否持续存在 5000 年。他表示，自己相对确信黄金届时仍会存在，但比特币可能存在，也可能不存在。比特币开发者目前对解决方案存在分歧。BIP-360 提议增加抗量子地址类型；BIP-361 则计划分阶段停止支持旧式签名，未及时迁移的资产可能被永久冻结，其中包括被认为属于中本聪的比特币。支持者认为，冻结资产优于让量子攻击者盗取并抛售，批评者则将其视为没收。BOLTS Technologies、American Fortress 等公司也在开发跨链抗量子方案。American Fortress 于 5 月完成 800 万美元种子轮融资，并声称其技术无需用户迁移地址即可保护资产，但相关技术论文尚未公布，设计也未接受公开审计。

20天前

Claude 开始挑战全球加密系统，但互联网暂未失守

比推消息，据监测，Anthropic 让 Claude Mythos Preview 自主查论文、提假设、写代码和跑实验，寻找密码算法的数学弱点。它提出两种新攻击：一种针对尚未部署的后量子签名方案 HAWK，另一种针对简化版 AES。前者约 60 小时完成，后者的核心思路主要由模型提出。HAWK 可以理解为给数字文件盖章，设计目标是抵抗未来的量子计算机。Claude 攻破的是专门用于测试的 HAWK-256，并下调了更大参数的安全估算。它的价值是提前找出候选算法的问题，不是破解已经上线的系统。AES 才是网站、银行等广泛使用的加密标准，但完整 AES 没有被攻破。实验只针对删去 3 轮保护的 7 轮版本，还需要约 2^105 组特制输入。所谓提速 200 至 800 倍，只是让一种原本就无法实际执行的理论攻击变快。Claude 已经能参与密码学研究，但还不能独立完成研究。它几天找到 AES 的关键思路，Anthropic 研究人员仍花了数百小时、近一个月核验。现阶段，Claude 能加快研究，不能替代专家，更不能直接攻破现实系统。

24天前

Claude 发现加密算法弱点，对后量子安全构成理论威胁

比推消息，Anthropic 宣布 Claude Mythos Preview 模型在密码学研究中取得突破，发现针对后量子数字签名候选方案 HAWK 的改进攻击方法。HAWK 是 NIST 为对抗量子计算机攻击而征集的后量子签名候选方案，此前已通过两轮专家审查，但 Claude 仅用 60 小时就将 HAWK-256 的有效密钥强度从 2^64 降至 2^38，大幅降低理论破解成本。HAWK 尚未被实际部署，该攻击目前不影响任何生产系统。Claude 还发现针对 7 轮 AES 的改进攻击，速度提升 200 至 800 倍。研究过程中，Claude 在密码学家有限指导下自主完成文献综述、数学推理和实验验证。HAWK 攻击约 60 小时、API 成本约 10 万美元；AES 攻击由 Claude 自主完成，生成约 10 亿 token 后提出核心创新思路。Anthropic 研究人员随后花费数百小时验证结果。Anthropic 表示，AI 模型已能帮助发现重要密码算法缺陷，密码学界可能面临类似软件漏洞领域的瓶颈——AI 产生的研究成果远超人类验证能力。Anthropic 已与学术机构合作推出 CryptanalysisBench 基准，并与 NIST 作者及政府伙伴协调披露。研究团队已在 LEA、Serpent-128 等算法上取得初步成果。Anthropic 警告，随着 AI 能力提升，未来可能发现对已部署系统的实际攻击，需提前建立应对机制。

24天前

英伟达发布量子计算 AI 校准模型：实现量子计算机自动调优，推动 AI+量子融合

比推消息，英伟达发布开源 AI 模型 NVIDIA Ising Calibration 1.5，用于自动分析量子处理器（QPU）诊断数据，并自主判断设备调校方案，实现量子计算机校准流程自动化。英伟达表示，Ising Calibration 1.5 是专为量子计算校准场景设计的视觉语言模型（VLM），能够理解量子芯片实验数据，并在缺少历史案例时完成零样本分析，同时可结合相关实验样本进行上下文学习（ICL），帮助量子设备持续优化运行状态。在 QCalEval 量子校准基准测试中，Ising Calibration 1.5 在零样本推理能力上平均领先同规模开源模型约 10%，在使用相关实验案例进行上下文学习时，相比上一代模型性能提升约 86.5%，并超过多款开源模型，接近顶级闭源大模型水平。该模型拥有 310 亿参数，支持英伟达 Grace Blackwell 和 Vera Rubin 等数据中心 GPU 运行，同时推出 NVFP4 量化版本，可在单张消费级 GPU 或 NVIDIA DGX Spark 上部署，大幅降低量子实验室使用门槛。英伟达称，Ising Calibration 1.5 训练数据来自多种量子比特架构，包括超导量子比特、量子点、离子、中性原子以及氦表面电子等，为不同类型量子计算设备提供校准能力。业内认为，自动化校准是量子计算规模化发展的关键瓶颈之一。英伟达此次推出 AI 驱动的量子校准工具，意味着 AI 模型开始从传统计算领域向量子硬件控制层延伸，可能成为未来量子计算产业基础设施的重要组成部分。

26天前