Anthropic 前沿红队公布一项研究称，其内部模型 Claude Mythos Preview 找到了两个密码学弱点。不过，这两项发现都没有破解现实中正在使用的加密系统：其中一项针对尚未部署的候选方案，另一项针对刻意弱化的实验版本。
HAWK 候选方案出现新弱点
第一项发现指向后量子密码学中的 HAWK。这是一种正在接受美国国家标准与技术研究院（NIST）审查的后量子数字签名候选方案。
Anthropic 表示，Claude Mythos Preview 在 HAWK 的格结构中找到了一个此前未知的数学对称性，技术上属于非平凡自同构。基于这一点，模型提出了改进攻击方法，将有效密钥强度大幅压低。以 HAWK-256 为例，攻击成本从原本的 2 的 64 次方降到 2 的 38 次方。
整个研究过程由模型自主运行约 60 小时，API 用量成本约为 10 万美元。由于 HAWK 目前仍是候选方案，尚未进入实际部署，这项攻击目前仍停留在理论层面。
缩减轮数 AES-128 被加速攻击
第二项发现针对的是 7 轮版本的 AES-128，而完整 AES 为 10 轮。Anthropic 称，模型开发出一套名为“ Möbius Bridge ”的指纹识别算法，通过省去一个枚举步骤，让攻击速度比此前的中间相遇攻击快 200 到 800 倍。
这项结果同样是在近乎自主的条件下完成。根据披露，模型先提出假设，再进行实验并持续修正，历时约 3 天，生成数十亿个 token 后得出结论，人类仅提供最低程度的引导。
Anthropic 同时强调，这一结果只适用于缩减轮数、被弱化后的 AES 变体，对完整 AES 不构成现实威胁。
重点在于 AI 具备密码分析研究能力
Anthropic 认为，这两项成果的意义主要在研究方法本身。该公司为 Claude 搭建了一套能够提出假设、执行实验并逐步修正的环境，使模型可以自行完成较完整的密码分析流程，而人类研究员主要负责验证和项目管理，而不是直接提供技术方向。
按 Anthropic 的说法，这说明 AI 已具备开展密码分析研究的能力，但这并不等于 Claude 已经破解现行加密系统。原因在于，两项攻击的对象分别是尚未部署的 HAWK 候选方案，以及人为弱化的缩减轮数 AES，都不会影响现实世界的安全。
Anthropic 还提到一个细节：人类研究员用于验证模型数学主张的时间，比 AI 找到这些结果所花的时间更久。