Claude Mythos, Anthropic के नए AI रिसर्च प्रीव्यू ने, एक ही रन में दो क्रिप्टोग्राफिक कंस्ट्रक्शन (cryptographic constructions) में गंभीर कमियों को उजागर किया। HAWK-256 सिग्नेचर स्कीम में, मॉडल ने एक लैटिस सिमिट्री (lattice symmetry) की पहचान की जो सैद्धांतिक सुरक्षा स्तर को 2⁶⁴ से घटाकर 2³⁸ कर देती है, और AES-128 के 7-राउंड वेरिएंट में इसने एक "Mobius Bridge" तकनीक लागू की जिससे हमलों की गति लगभग 200-800 गुना बढ़ जाती है।

ये निष्कर्ष क्यों महत्वपूर्ण हैं

दोनों सिफर (ciphers) सुरक्षा स्पेक्ट्रम के विपरीत छोरों पर स्थित हैं। HAWK-256 को एक पोस्ट-क्वांटम सिग्नेचर एल्गोरिदम के रूप में तैयार किया जा रहा है जो भविष्य के संचार को क्वांटम कंप्यूटरों से सुरक्षित रख सकता है। इसके विपरीत, AES-128 बैंकिंग से लेकर क्लाउड स्टोरेज तक, आज के इंटरनेट ट्रैफिक के बड़े हिस्से को एन्क्रिप्ट करता है।

खोज का मार्ग

मानव शोधकर्ताओं ने बिना किसी खामी की रिपोर्ट किए दो साल तक HAWK का परीक्षण किया। उन्होंने एल्गोरिदम के लैटिस-आधारित गणित (lattice-based math) पर ध्यान केंद्रित किया, जिसे पूरी तरह से जांचना बेहद कठिन माना जाता है। Claude Mythos ने लैटिस संरचना में एक गणितीय सिमिट्री खोजी जिसे इंसान नहीं देख पाए थे। वह सिमिट्री एक की-रिकवरी अटैक (key-recovery attack) को सक्षम बनाती है, जिससे सिग्नेचर को जाली बनाने के लिए आवश्यक प्रयास लगभग 2⁶⁴ ऑपरेशन्स से घटकर लगभग 2³⁸ रह जाता है—जो वर्तमान हार्डवेयर की पहुंच से अभी भी बाहर है, लेकिन एक नाटकीय सैद्धांतिक गिरावट है।

AES-128 का परिणाम अधिक सीमित दायरे का है। शोधकर्ता इसके आंतरिक कामकाज का अध्ययन करने के लिए नियमित रूप से AES के राउंड्स को कम करते हैं; 7-राउंड वाला संस्करण एक सामान्य टेस्टबेड है। Claude Mythos ने एक नया "Mobius Bridge" तरीका पेश किया जो विभिन्न राउंड्स के बीच बीजगणितीय गुणों (algebraic properties) को जोड़ता है, जिससे उसी कम किए गए सिफर पर अब तक के सबसे अच्छे ज्ञात हमलों की तुलना में 200-800 गुना की कमी आती है। AI ने AES के पूर्ण संस्करण को नहीं तोड़ा है।

इन दोनों सफलताओं के कारण API उपयोग में प्रोजेक्ट को छह अंकों (six-figure sums) की लागत आई, और मानव विश्लेषकों ने AI द्वारा दिए गए संकेतों को सत्यापित करने के लिए सैकड़ों घंटे लगाए, विशेष रूप से AES के मामले में जहाँ हमले को फिर से दोहराना पड़ा और उसकी गति वृद्धि को मापना पड़ा।

किसे लाभ होगा, किसे चिंता होगी

  • शोधकर्ताओं को एक नया विश्लेषणात्मक उपकरण मिलता है। AI संभावित पैटर्न तैयार करता है, जिससे विशेषज्ञ प्रमाण कार्य (proof work) पर ध्यान केंद्रित करने के लिए स्वतंत्र हो जाते हैं और खोज की प्रक्रिया तेज हो जाती है।
  • मानक समितियों (Standards committees) को समय रहते चेतावनी मिल जाती है। हालांकि HAWK अभी भी मूल्यांकन के अधीन है और AES हमला एक कमजोर संस्करण को लक्षित करता है, लेकिन ये निष्कर्ष दिखाते हैं कि एल्गोरिदम संबंधी धारणाएं नाजुक हो सकती हैं।
  • विक्रेता और उपयोगकर्ता फिलहाल राहत की सांस ले सकते हैं। इनमें से कोई भी भेद्यता (vulnerability) तैनात सिस्टम को प्रभावित नहीं करती है; HAWK को अभी तक लागू नहीं किया गया है, और AES हमला केवल एक शोध-आधारित संस्करण पर लागू होता है।

छिपी हुई लागतें

लैटिस संरचनाओं और AES राउंड ट्रांसफॉर्मेशन की जांच के लिए आवश्यक पैमाने पर Claude Mythos को चलाने के लिए पर्याप्त कंप्यूट खर्च की आवश्यकता थी—प्रति खोज छह अंकों की लागत। यह खर्च, हालांकि उच्च-प्रभाव वाले शोध के लिए उचित है, बड़े पैमाने पर AI-सहायता प्राप्त क्रिप्टोएनालिसिस (cryptanalysis) के अर्थशास्त्र पर सवाल उठाता है।

मानव सत्यापन अभी भी एक बाधा (bottleneck) बना हुआ है।

प्रति-तर्क: यह घबराने की बात नहीं है

आलोचकों का तर्क है कि परिणामों को बढ़ा-चढ़ाकर पेश किया जा रहा है क्योंकि वे किसी भी प्रोडक्शन एनवायरनमेंट को प्रभावित नहीं करते हैं। जब तक किसी लाइव सिस्टम के खिलाफ कोई ठोस शोषण (exploit) सामने नहीं आता, तत्काल जोखिम सैद्धांतिक ही बना रहेगा।

आगे क्या देखने की आवश्यकता है

  • अन्य पोस्ट-क्वांटम उम्मीदवारों के और अधिक AI ऑडिट।
  • AES-128 अनुसंधान प्रथाओं का पुनर्मूल्यांकन।

निष्कर्ष: AI उन क्रिप्टोग्राफिक कमजोरियों को सामने ला सकता है जिन्हें मानवीय आँखें नहीं देख पातीं, लेकिन एक संकेत को पुष्ट खामी में बदलने के लिए अभी भी अनुभवी विश्लेषकों की आवश्यकता होती है। Claude Mythos की दोहरी खोजें मशीन-प्रथम सुरक्षा अनुसंधान (machine-first security research) की संभावनाओं और सीमाओं, दोनों को रेखांकित करती हैं।