大语言模型生成密码安全性存疑
AI安全公司Irregular最新研究揭示，由Claude、ChatGPT和Gemini等主流大语言模型生成的密码虽看似复杂，实则存在可利用的模式漏洞。这些密码在配备二十年前硬件的攻击者面前，可能在数小时内被破解。
测试数据揭示关键问题
研究人员对Anthropic开发的Claude Opus 4.6进行了50次独立测试，结果发现仅有30组密码是唯一的，其中18组重复出现相同字符串。分析显示，16字符长度的模型生成密码熵值约20至27比特，而真正随机密码应达到98至120比特的保障强度。
该漏洞表明当前大模型在密码生成任务中存在系统性缺陷，其输出模式可能被恶意工具逆向利用。Irregular建议用户避免完全依赖大模型生成密码，同时呼吁开发者改进算法随机性机制。
编辑点评
此项研究揭示了AI技术在安全领域的潜在风险。大语言模型被广泛应用于自动化生成敏感信息，但其输出模式的可预测性可能威胁全球数字基础设施安全。从地理影响看，美国主导的AI技术生态直接影响国际网络安全标准，相关漏洞可能引发跨国连锁反应。
当前参与者包括顶尖AI公司和安全研究机构，涉及层级较高。事件的严重性在于，若攻击者掌握破解方法，可能对金融、通信等关键行业造成系统性冲击。经济层面，该发现或推动AI安全市场的规范化发展，促使企业投入更多资源完善算法熵值控制。
此项研究的长期意义在于警示人工智能的双刃剑效应：技术进步若缺乏安全考量，可能反噬数字化进程。未来需建立更严格的安全验证体系，同时推动密码学与AI技术的深度整合，这将对全球网络安全治理产生深远影响。