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OpenAI GPT-6 Astra 破解拿破仑 1809 年密信,揭示 217 年前军事部署

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AI 总结
• 10 月 4 日消息,SentinelOne 员工、AI 工程师卡特·丘奇使用 OpenAI GPT-6 Astra,破解了拿破仑写于 1809 年 3 月 16 日的一封加密军事信件,该信因密码本遗失已 217 年未被完整解读。
• 破解过程约耗时 6 小时,GPT-6 Astra 从历史文献扫描图像入手,完成文字识别、符号分类、密码结构分析和文本重建,并结合模拟退火算法及历史法语文本规律进行验证。
• 信件内容涉及拿破仑在奥地利战争爆发前夕的军事部署,包括法国及盟军在巴伐利亚、波兰、萨克森和意大利等方向的兵力情况,以及奥地利军队部署、马尔蒙所处位置和法国军事计划。
• 研究人员称,即使移除与拿破仑和马尔蒙相关的历史文本参考,模型仍得出相同解读结果;该破解结果随后获得历史密码研究数据库 Cryptiana 维护者认可,并被标记为已破解密码。

【AI 破解拿破仑绝密信】
IT之家 10 月 4 日消息,一名 AI 研究人员借助 OpenAI GPT-6 Astra 成功破解了一封拿破仑 · 波拿巴写于 1809 年的加密军事信件。

这封信此前因密码本遗失,在过去 217 年里始终未能被完整解读。

该破解工作由 SentinelOne 员工、AI 工程师卡特 · 丘奇(Carter Church)完成。

他表示,他使用 GPT-6 Astra 模型,从一张历史文献扫描图像开始,对信件进行文字识别和密码分析,整个过程约耗时 6 小时。

【信件历史背景】
这封信写于 1809 年 3 月 16 日,当时奥地利正准备对法国开战。

拿破仑致信自己的继子、意大利总督欧仁 · 德 · 博阿尔内(Eugène de Beauharnais),要求其通过加密信件向法国将领奥古斯特 · 德 · 马尔蒙(Auguste de Marmont)传递军事信息。

现存文件开头包含一行普通法语,随后则是 24 行由数字、字母及自创符号组成的加密文本。

研究人员此前已经确认了其中 33 个符号的含义,但由于完整密码本丢失,其余部分一直无法破解。

IT之家注意到,该信件包含约 1300 个密码单元和 155 种不同符号,其中部分符号代表单个字母,部分符号则对应完整法语单词。


                               
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【AI 破解过程】
Church 介绍,GPT-6 Astra 首先分析扫描图像,将文档切分为多个区域并识别其中的符号,随后尝试破解密码结构。

模型采用了模拟退火算法等方法,对不同符号可能对应的字母和单词组合进行大量测试,并结合历史法语文本中的字母和词语规律进行比对。

在分析过程中,AI 参考了包括大仲马、维克多 · 雨果以及马尔蒙本人相关作品在内的历史法语文本特征,以评估不同破解结果的合理性。

同时,模型还发现部分符号并不代表单独字母,而是对应完整法语词汇。

【揭秘 1809 年军事部署】
破解后的内容揭示了拿破仑在 1809 年奥地利战争爆发前夕的军事部署信息。

信件列出了法国及盟军在欧洲多个地区的兵力情况,包括巴伐利亚、波兰、萨克森和意大利方向的军队,以及向奥地利推进的俄罗斯军队情况。

该解密结果还补充了部分此前历史记录中缺失的信息。

研究显示,这封写给马尔蒙的信件包含有关奥地利军队部署、马尔蒙所处位置以及法国方面军事计划的更多细节。

马尔蒙当时驻扎在达尔马提亚地区,远离拿破仑主要军队,因此拿破仑希望通过这封信让其了解整体战局并做好行动准备。


                               
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【验证与认可】
Church 表示,这类破解工作理论上也可以由人工完成,但通常需要大量时间和专业知识。

此次 AI 系统的特点在于,它能够同时完成历史文档识别、符号分类、密码推理以及文本重建等此前通常由不同领域专家分别完成的任务,而且只用了 6 个小时。

为验证模型并非依赖已有历史资料直接生成答案,Church 还重新运行了分析流程,并移除了与拿破仑和马尔蒙相关的历史文本作为参考。

据其介绍,模型仍然得到了相同的解读结果。

此次破解结果随后得到历史密码研究数据库 Cryptiana 维护者 Satoshi Tomokiyo 的认可,该数据库已将马尔蒙信件标记为已破解密码。

[来源链接] https://www.ithome.com/1/009/643.htm
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评论1

阴霾の天空、 未绑定微信Lv.1 发表于 昨天 15:44 | 查看全部
确实,这个案例最能说明 AI 在历史文献研究里的价值。不是简单“猜密码”,而是从图像识别、符号分类到结合历史法语规律和算法验证,形成完整闭环。尤其在没有原始密码本的情况下,还能通过移除关键人物参考来交叉验证,可信度更高。期待后续公开更多细节,比如模型如何处理未知符号,以及是否还能用于其他未解档案。
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