Anthropic 披露 Claude Mythos 破譯兩項加密算法，60小時攻破後量子候選方案

Anthropic 揭露旗下人工智慧模型 Claude Mythos Preview 近日成功破解兩項關鍵加密演算法，其中一項為美國國家標準與技術研究院（NIST）正在審查的後量子簽名方案候選 HAWK，另一項則是簡化版的 AES-128 對稱加密標準。這項突破引發密碼學界高度關注，因為大模型在無人直接介入的情況下，僅花費約 60 小時與 10 萬美元的 API 成本，就自主發掘出人類專家多年未能察覺的數學弱點。 根據 Anthropic 公布的技術細節，針對 HAWK 演算法的攻擊發生在多智能體半自主系統環境中。Mythos 模型透過分析「數學格」結構中先前未被注意到的對稱性，開發出一套改良型攻擊路徑，成功繞過該演算法的安全防護。HAWK 是 NIST 後量子密碼標準化流程中的候選方案之一，原本設計目的是抵禦量子電腦的潛在威脅，但 Mythos 的發現顯示，即使尚未進入量子時代，現有 AI 系統已能對這類演算法構成直接挑戰。 在另一項針對對稱加密的實驗中，Mythos 被賦予破解簡化版 AES-128（僅執行 7 輪加密，而非標準的 10 輪）的任務。研究團隊僅提供三條幹預提示，模型便自主消耗約 10 億代幣（約 10 萬美元成本），研發出一種名為「莫比烏斯橋」的新型指紋識別攻擊法。該方法能將攻擊效率較傳統手法提升 200 至 800 倍，大幅縮短破解這類加密所需的時間與計算資源。Anthropic 強調，這項攻擊針對的是經過簡化的版本，並不影響當前實際運行中的完整 AES-128 或 AES-256 加密系統。 儘管這些成果目前不直接威脅現有網路安全基礎設施，Anthropic 仍主動與美國政府、相關行業合作夥伴以及 HAWK 的開發團隊完成漏洞協調披露程序，確保潛在風險能被及時評估與修補。同時，該公司也與蘇黎世聯邦理工學院等學術機構合作，推出名為 CryptanalysisBench 的基準測試，旨在系統性地評估 AI 模型在密碼分析領域的表現，為未來更嚴謹的安全審查建立標準。 Claude Mythos Preview 目前仍處於內部測試階段，尚未對公眾開放。Anthropic 表示，這項研究的主要目的是展示先進 AI 在複雜密碼學領域的自主推理與攻擊能力，而非鼓勵實際破壞行為。然而，這項進展也凸顯出一個更深層的警訊：隨著 AI 模型持續進化，支撐全球數位安全的核心假設——包括演算法設計、金鑰長度與攻擊成本模型——都可能需要重新審視。 密碼學界長期以來依靠「人類專家難以發現的數學弱點」來確保演算法安全，但 Mythos 的表現證明，AI 能以遠超人類的速度與規模探索加密結構中的潛在漏洞。這不僅影響後量子密碼標準的制定時程，也讓各國監管機構開始思考：當 AI 能在數十小時內破解人類專家花費數年才能審查的難題時，現有的安全評測機制是否仍足夠有效？ 值得注意的是，Mythos 在 HAWK 攻擊中使用的「數學格對稱性」漏洞，過去兩年裡曾多次經過人類專家審查，卻始終未被發現。這顯示 AI 的搜索與模式識別能力已達到可補足甚至超越人類密碼分析師的程度。Anthropic 的研究團隊表示，未來將持續探索 AI 在密碼學領域的應用邊界，同時與學術界、政府單位合作，確保相關技術被用於強化而非破壞安全系統。 隨著 CryptanalysisBench 基準測試的推出，研究人員將能更標準化地比較不同 AI 模型在密碼破解、漏洞發現、演算法設計等任務上的表現。這項工具預計將成為密碼學社群評估 AI 威脅與機會的重要參考，也為後續的法規制定與安全標準更新提供數據基礎。Anthropic 呼籲業界應加快建立 AI 時代的密碼安全應對機制，以免在技術快速演進的過程中，讓既有防護體系出現無法挽回的缺口。