Claude Mythos, Anthropic 的全新 AI 研究预览版，在单次运行中发现了两种密码学构建中的关键弱点。在 HAWK-256 签名方案中，该模型识别出一种格对称性（lattice symmetry），将理论安全级别从 2⁶⁴ 降低到了 2³⁸；而在 AES-128 的 7 轮变体中，它应用了一种“莫比乌斯桥”（Mobius Bridge）技术，将攻击速度提高了约 200-800 倍。

为什么这些发现至关重要

这两种加密算法处于安全光谱的两端。HAWK-256 正被培养为一种后量子签名算法，旨在保护未来的通信免受量子计算机的威胁。相比之下，AES-128 则加密着当今互联网的大部分流量，从银行交易到云存储。

发现之路

人类研究人员对 HAWK 进行了为期两年的检查，却未发现任何缺陷。他们专注于该算法基于格（lattice-based）的数学结构，而这种结构以难以进行穷举探测而闻名。Claude Mythos 在格结构中发现了一种人类忽略的数学对称性。这种对称性使得密钥恢复攻击成为可能，将伪造签名所需的计算量从大约 2⁶⁴ 次操作降低到约 2³⁸ 次——虽然这对于目前的硬件来说仍然难以实现，但在理论上是一个巨大的降级。

AES-128 的结果研究范围较窄。研究人员通常会减少 AES 的轮数以研究其内部机制；7 轮版本是一个常见的测试平台。Claude Mythos 引入了一种新颖的“莫比乌斯桥”方法，将不同轮次之间的代数性质联系起来，与针对该简化加密算法的最优已知攻击相比，将攻击速度提升了 200-800 倍。该 AI 并没有破解完整版本的 AES。

这两项突破在 API 使用成本上为项目带来了六位数的开销，且人类分析师花费了数百小时来验证 AI 生成的线索，特别是在 AES 的案例中，攻击必须被重现，且其加速效果必须被量化。

谁获益，谁担忧

  • 研究人员获得了一种新的分析工具。AI 生成候选模式，使专家能够专注于证明工作，并加速了发现流程。
  • 标准委员会收到了早期预警。尽管 HAWK 仍处于评估阶段，且 AES 攻击针对的是弱化版本，但这些发现表明，算法假设可能是脆弱的。
  • 供应商和用户目前可以松一口气。这两种漏洞都没有触及已部署的系统；HAWK 尚未推出，而 AES 攻击仅适用于仅供研究的变体。

隐藏的成本

为了大规模扫描格结构和 AES 轮变换而运行 Claude Mythos 需要巨额的计算支出——每次发现的成本高达六位数。虽然对于高影响力的研究来说，这种开销是合理的，但它也引发了关于大规模 AI 辅助密码分析经济性的问题。

人类验证仍然是瓶颈。

反方观点：并非恐慌按钮

批评者认为这些结果被过度炒作了，因为它们不会影响任何生产环境。在针对实际系统的具体漏洞利用出现之前，眼下的风险仍然停留在理论层面。

下一步关注点

  • 对其他后量子候选算法进行更深入的 AI 审计。
  • 对 AES-128 研究实践的重新评估。

结论是：AI 可以发现人类肉眼容易忽略的密码学弱点，但要将线索转化为已证实的缺陷，仍需要经验丰富的分析师。Claude Mythos 的这两项发现既凸显了“机器优先”安全研究的前景，也揭示了其局限性。