加密新闻

人工智能持续展现出远超简单文本生成的能力。Anthropic公司的Claude Mythos Preview模型成功自主开展了密码分析研究，发现了两类密码算法中的薄弱环节：后量子数字签名方案HAWK以及简化版AES-128加密标准。

这涉及两次独立的攻击。第一次攻击针对HAWK——后量子密码学领域的标准化候选方案。人工智能发现了该算法数学结构中此前未知的对称性，从而显著降低了其安全强度评估。对于HAWK-256版本，完全恢复密钥的计算成本从2^64次操作降至2^38次操作。这意味着若要维持原有防护水平，密钥尺寸需增加约一倍，这将抵消该方案紧凑性这一主要优势。

加速AES攻击与全新基准测试

第二项成果涉及7轮版本的AES-128（完整版本使用10轮）。Claude Mythos Preview开发了一种名为Möbius Bridge的方法，将此前已知的"中间相遇攻击"效率提升了200至800倍。需要强调的是：该场景仍属纯粹研究性质。攻击者需发送2^105次预先选择的加密请求才能实施，这使得它在实际系统中完全不具可行性。

据公司估算，每项研究约耗费10万美元的API调用成本。其中，针对HAWK的攻击搜索耗时约60小时，而验证AES相关结果则需人类研究人员数百小时的工作。这直观表明，人工智能扮演的是强大助手的角色，而非专家的替代品。

为客观评估语言模型在该领域的能力，专门构建了CryptanalysisBench基准测试。该测试包含191项任务，涵盖六大类密码学原语。包括Claude Mythos 5在内的最优模型可解决高达86%的一级任务，但在完整且未弱化的方案上，其成绩未超过9%。

专家观点：这些结果并非行业的警报信号，而是人工智能发展新阶段的体现。我们正目睹模型从被动分析转向主动发现并构建新型攻击。Anthropic提前通知算法作者及NIST的做法，体现了成熟且负责任的态度。但对密码学家而言，这是一个明确信号：今后新方案的安全性不仅需通过数学验证，还需借助能发现非显性数学对称性的人工智能助手进行检验。