Anthropic 宣佈，其 AI 模型 Claude Mythos Preview 成功發現了支撐數字安全的密碼學演算法中的數學弱點。據 Anthropic 稱，該模型對後量子簽名方案 HAWK 開發了一種改進攻擊，並對簡化版的 高階加密標準（AES） 實現了新攻擊。AES 是全球最廣泛使用的對稱加密標準，保護著人們在網上的幾乎所有活動。Anthropic 強調，這兩項發現目前均不影響實際使用的系統：HAWK 僅是美國國家標準與技術研究院（NIST）正在進行的一項標準化流程的候選方案，而 AES 攻擊針對的是僅使用完整方案 10 輪中 7 輪的修改版本。儘管如此，這些結果顯示了 AI 模型如何挑戰網際網路安全背後的核心假設。

Mythos 在 60 小時 內以約 10 萬美元 的 API 成本發現了 HAWK 攻擊。HAWK 是 NIST 第三輪額外後量子簽名競賽中剩餘的方案之一，旨在即使面對未來量子計算機也能保持安全。人類專家已對 HAWK 進行了超過兩年的審查，但 Mythos Preview 發現了一種改進攻擊。該攻擊利用了 HAWK 安全所依賴的數學格中一個先前未被檢測到的對稱性。Mythos 在一個多智慧體系統中半自主地工作，一個智慧體最初試圖認為該想法不可行，但第二個智慧體找到了充分利用它的方法。據 Anthropic 稱，人類研究員具有理論電腦科學背景，但並非格基密碼學專家，其角色主要限於專案管理。

Mythos 還幾乎完全自主地發現了對簡化版 AES-128 的攻擊。一位研究員構建了一個框架，允許 Claude 形成假設並通過實驗進行測試。Mythos 隨後開發了一種名為 “Möbius Bridge” 的新指紋識別方法，該方法消除了攻擊者必須做出的一個猜測，並將最佳已知攻擊的效果提高了 200 到 800 倍。人類提示在此過程中作用很小：模型最初拒絕處理該問題，認為進一步改進不可能，寫道“如果你想要不同的結果，目標必須改變……AES-128 r5/r6 確實很難。”在研究員鼓勵其尋找“真正新穎的想法”後，Mythos 才開始探索更具創造性的方法。在三天內，該模型生成了數億個 token，僅收到了三個實質性提示，其中一個只是“重申我們不是在尋找容易的成果，我們想要真正的研究來找到真正困難的發現”。這次執行也花費了約 10 萬美元 的 API 費用，處理了約 10 億個 token。隨後，非密碼學專家的人類研究員花費了數百小時驗證結果。

Anthropic 已提前與美國政府和行業合作伙伴分享了這些發現，並與 HAWK 方案的作者協調披露了該弱點。Mythos Preview 目前仍未向公眾開放。此外，Anthropic 與蘇黎世聯邦理工學院、特拉維夫大學和海法大學的研究人員共同開發了一個名為 CryptanalysisBench 的基準測試，允許其他人系統地評估語言模型的密碼分析能力。