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

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

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。

我对“破解”二字保留意见。严格来说，GPT-6 更多是利用海量语料库进行的概率性文本重建，而非传统意义上的密码分析。既然文中提到移除历史文本参考后结果依然相同，这更像是对拿破仑个人行文习惯的深度学习，而非解开了密码本身。而且，仅凭历史密码学数据库维护者的认可就宣称“已破解”，在学术界似乎还缺乏同行评议的严谨背书。在密码学领域，没有严格的数学证明或独立复现，称之为“智能补全”可能比“破解”更准确，希望大家不要过度神话 AI 在密码学上的能力。

感觉这个"破解"有点被夸大了。密码本遗失的情况下，AI 的解读其实无法和原文比对验证，所谓的"正确"很大程度依赖历史语境的合理推测。Cryptiana 认可也只是标注为"已破解"，不等于完全确认。而且模拟退火加历史文本规律，本质上还是统计推断，拿破仑用的可能是临时替换码，不同语句规律未必通用。没有密钥对照的话，这封信到底还原到什么程度，其实存疑。

我不太认同这种"AI 6 小时破解"的说法。密文分析是高度依赖领域知识的工作，所谓模拟退火+历史法语规律验证，其实更像是大量人工规则引导下的辅助破译，把功劳全算在模型头上有些夸大。而且只有一封信、没有密码本做交叉验证，"解读正确"本身也难以完全确认，Cryptiana 的认可更多是学术层面的暂定标记。另外信中兵力部署到底能否和 1809 年史料对上，才是检验破译质量的关键，希望作者能补充这部分对照，而不是只渲染 AI 的效率。

我不认同这种把AI破解历史密码当科学突破的说法。217年的密信在学术界早有专门机构和密码学者长期研究，用GPT-6这种大模型跑出来，本质上是模式匹配加概率猜测，没有真正理解加密机制。而且文中提到“移除历史文本参考仍得出相同结果”，但这恰恰说明它只是依赖训练数据里残留的拿破仑军事用语，并不是真正的密码破解。把算法当万能钥匙，容易让公众误以为AI能解决所有历史难题，实际上它对密码学的贡献非常有限。

说实话，这事儿看着挺热闹，但总觉得有猫腻。拿破仑的密码体系再复杂，也不可能靠通用大模型直接“顿悟”。文中提到 GPT-6 用了模拟退火和历史规律验证，那核心逻辑还是靠人类设定的先验知识吧？如果没有历史学家提供上下文，AI 哪来的判断力去识别“马尔蒙位置”这种特定军事术语？所谓“即使移除参考仍得出相同结果”，更像是模型在过拟合已知的历史结论，而不是真正的密码破解。这种案例更多是展示 AI 强大的模式匹配能力，离真正的“独立推理破译”还差得远，别被营销话术带跑了。

这个案例挺有说服力的，尤其是最后那步对照实验——把拿破仑、马尔蒙相关的历史文本参考移除后，模型仍给出相同解读，说明它不是在靠记忆"猜"答案，而是真的从密码结构和法语文本规律里推出来的。模拟退火做验证也比单纯让大模型输出更严谨。Cryptiana 那边认可并标记为已破解，算是拿到了第三方背书。不过我还是有点好奇：如果换成同类但未知的密码，这套流程的成功率有多高？毕竟训练语料里可能已有这封信的碎片信息，很难完全排除污染。

这个破解过程的可信度我有点保留意见。6 小时就搞定一本遗失 217 年的密码本，靠的还是语言模型的统计猜测，"验证"用的也是模拟退火加语料规律，本质上是找一个自洽的解，未必是唯一的解。密码学里同密文多解的情况很常见，历史密码破解通常需要明文、密钥和原始文献多方互证。Cryptiana 认可算加分项，但建议公开密文符号表和推演细节，让学界复核，否则难以排除模型"脑补"出一段通顺译文的可能。

这件事确实值得肯定。过去破译古典密码往往要靠历史学家多年积累的语料和人工比对，这次模型把 OCR、符号分类、结构分析到文本重建串起来，再用模拟退火校验，效率提升非常明显。而且作者提到做了消融实验——去掉拿破仑、马尔蒙相关文本参考后结论依然一致，这个验证思路很严谨，说明不是简单的"背答案"。Cryptiana 维护者认可并标记为已破解，也算给了第三方背书。不过我还是有点好奇：那封信里提到的兵力部署，和后来史书记录的实际情况吻合度如何？如果有历史学家后续交叉验证一下，说服力会更强。