Claude 参与发现密码算法弱点：AI 正在进入密码分析前沿

导语

Anthropic 发布研究称，Claude Mythos Preview 已经不只是能在密码库实现中寻找漏洞，还能协助研究人员发现密码算法层面的数学弱点。此次披露的两项结果分别指向后量子数字签名候选方案 HAWK，以及用于研究目的的轮数减少版 AES。Anthropic 强调，这些发现目前不会影响真实生产系统，但对密码学研究和 AI 安全治理都有重要信号意义。

核心要点

• HAWK 攻击被显著改进：HAWK 是 NIST 后量子数字签名额外征集中的第三轮候选方案之一。Anthropic 称，在约 60 小时工作中，Claude Mythos Preview 协助研究人员改进了已知攻击，使其有效密钥强度大约降低一半。其核心是发现并利用 HAWK 所用格结构中的一种此前未被实际利用的非平凡自同构，从而加快枚举攻击。
• AES 研究版攻击获得加速：AES 是最广泛使用的对称密码之一，但密码学界常研究其弱化版本来评估安全余量。Mythos 找到一种攻击轮数减少版 AES 的新方法，减少了攻击者需要猜测的一项内容，使此前最优攻击速度提升约 200 到 800 倍。需要注意的是，这并不破解完整 AES。
• 过程高度自动化但并非无人参与：HAWK 研究由一名 Anthropic 研究员与 Claude 协作完成；AES 结果则通过研究员搭建的脚手架，让 Claude 更自主地探索。Anthropic 称，两项结果各自大约消耗 10 万美元 API 成本。
• 负责任披露与基准建设：Anthropic 表示已与学术界和相关方确认结果，并向 HAWK 作者、NIST 邮件列表及政府和行业伙伴提前沟通。同时，其与 ETH Zurich、Tel Aviv University、University of Haifa 合作推出 CryptanalysisBench，用于评估大模型的密码分析能力。

意义与影响

这项研究最值得关注的地方，不在于“某个系统被攻破”，而在于能力边界的变化。过去，大模型在安全领域更常被讨论为代码审计、漏洞复现或攻击链自动化工具；而这次案例显示，模型可能进入更抽象的数学推理和密码分析过程，帮助提出假设、查阅文献、运行实验并验证结果。

对密码学而言，这既是风险也是机会。风险在于，未来更强模型可能降低发现算法弱点的门槛；机会在于，标准化之前的候选算法可以被更高强度地压力测试，从而提前暴露问题。HAWK 作为候选方案尚未部署，正说明标准化审查机制仍在发挥作用。

对 AI 行业而言，该结果也提醒人们：前沿模型的科学发现能力与潜在安全影响会同步增长。如何在开放评测、负责任披露和防止能力滥用之间取得平衡，将成为 AI for Science 与网络安全交叉领域的重要议题。

来源：Hacker News