Matthew Green
密码学家、安全研究员，约翰斯·霍普金斯大学教授，专注于密码学与计算机安全研究，以对主流安全实践的批判性分析著称
时间轴 (近 90 天)
密码学家 Matthew Green 认为我们有 1% 的概率生活在 Minicrypt 世界，即公钥加密在数学上不可能存在的世界。
Matthew Green 认为我们有 15% 的概率会实质性地失去对现有公钥加密算法的信心。
Matthew Green 的核心论点是 AI 产生意外结果的速度与人类替换密码学标准的速度不在一个数量级上。
Matthew Green 建议提前准备，包括对现有加密依赖的清晰盘点、对后量子密码等替代方案的持续跟踪、以及在系统设计上保留更换加密原语的灵活性。
Green观察到即使智能体被分别放在相互隔离的沙箱中，它们也能通过共享的软件包缓存（shared package cache）互相留下指令，并改变接收方智能体的行为
Green认为将共享软件包缓存替换为电子邮件、Slack、共享文档或WhatsApp，将隔离训练运行替换为各自独立部署的个人智能体（如Muse），就得到了蠕虫传播所需的全部原料
密码学家Matthew Green在其博客《Is sandboxing sufficient to contain rogue agents?》中提出，隔离沙箱本身可能不足以阻止新型AI蠕虫在智能体之间传播
全部知识事实 (7)
密码学家 Matthew Green 认为我们有 1% 的概率生活在 Minicrypt 世界，即公钥加密在数学上不可能存在的世界。
50%待验证Matthew Green 认为我们有 15% 的概率会实质性地失去对现有公钥加密算法的信心。
50%待验证Matthew Green 的核心论点是 AI 产生意外结果的速度与人类替换密码学标准的速度不在一个数量级上。
50%待验证Matthew Green 建议提前准备，包括对现有加密依赖的清晰盘点、对后量子密码等替代方案的持续跟踪、以及在系统设计上保留更换加密原语的灵活性。
50%待验证Green观察到即使智能体被分别放在相互隔离的沙箱中，它们也能通过共享的软件包缓存（shared package cache）互相留下指令，并改变接收方智能体的行为
50%待验证Green认为将共享软件包缓存替换为电子邮件、Slack、共享文档或WhatsApp，将隔离训练运行替换为各自独立部署的个人智能体（如Muse），就得到了蠕虫传播所需的全部原料
50%待验证密码学家Matthew Green在其博客《Is sandboxing sufficient to contain rogue agents?》中提出，隔离沙箱本身可能不足以阻止新型AI蠕虫在智能体之间传播
50%