Claude 做了一周密码分析，人类花近一个月确认它没算错

Anthropic 7 月 28 日公布一组很硬的结果：Claude Mythos Preview 帮研究人员改进了对 HAWK 后量子签名方案的密钥恢复攻击，还找到针对 7 轮 AES-128 的新攻击方法。

先把边界说死。它没有破解今天生产系统里使用的完整 AES，也没有让互联网加密一夜失效。真正值得盯的，是科研速度和验证速度第一次拉开这么大。

HAWK：从 2^64 降到 2^38

HAWK 是后量子数字签名候选方案。Claude 在其使用的格结构里找到一个非平凡自同构，由此加速枚举式密钥恢复攻击。

对 HAWK-256，攻击的预期成本从约 2^64 降到 2^38。差距不是小修小补。有效安全强度几乎被砍了一半。

不过攻击仍是指数时间，也不影响其他 NIST 后量子签名候选，更不能顺手推翻整个格密码学。HAWK 还没部署到生产系统，研究本来就承担「标准化之前尽量把坑挖出来」的任务。

研究过程很有意思：多个 worker agent 在沙箱里协作，能调用 Python、Sage 和密码学文献。一个 worker 觉得关键思路不可行，过早放弃；另一个继续追，找到了完整利用路径。来回交换后，两边才收敛。约 60 小时。

这不是把同一个模型复制十份就自动涌现真理。分歧、记录、复核和继续探索的机制，才是多 Agent 真正的产能。

AES：Möbius Bridge 把一段工作量压低 256 倍

第二项研究针对 7 轮 AES-128。完整 AES-128 有 10 轮，所以这是密码分析中的 reduced-round 研究对象。

Claude 提出名为 Möbius Bridge 的指纹方法，把原本要枚举 256 个值再查找的阶段，改成对猜测不变的指纹。该步骤工作量下降 256 倍，结合其他优化，整体比此前最佳攻击快约 200 到 800 倍。

数字很唬人，现实攻击性却很低：它需要约 2^105 个选择明文，完全不实用，也不适用于完整 10 轮 AES。

模型一开始还拒绝干这活，理由是 AES 分析已经成熟，很难再有进展。研究人员连续纠偏，让它别转向低垂果实。三天内模型产出数亿 Token，约一周形成结果，累计接近 10 亿 Token。单项发现的 API 成本大约 10 万美元。

真正的瓶颈变成了「人类确认」

Anthropic 的两位研究人员为了验证 AES 结果，花了数百小时补密码学知识。Claude 一周做出攻击，人类接近一个月才敢相信。

这句话比 benchmark 分数更重。

AI for Science 常被描述成「模型帮助科学家」，默认科学家始终掌握判断能力。可当模型跑进人类知识边界外，研究者要同时验证正确性、新颖性和现实影响。生成速度继续涨，验证队列会先爆。

Anthropic 已与学界合作做 CryptanalysisBench，并遵循负责任披露，与 HAWK 作者、NIST 相关社区及政府和行业伙伴提前沟通。方向没错，但还远远不够。未来若模型发现的是生产密码系统里的实用漏洞，发布、复现和修补的节奏必须事先约定，不能临场拍脑袋。

我的结论很简单：这次没有「破解互联网」，却证明前沿模型已经能在专家审了多年的数学对象里找到新东西。研究 Harness 成熟了。接下来卡住行业的，会是验证 Harness。

原始来源

• Anthropic 研究原文：https://www.anthropic.com/research/discovering-cryptographic-weaknesses
• 技术演示仓库：https://github.com/anthropics/cryptography-research-demo
• 相关报道：https://the-decoder.com/anthropic-says-its-mythos-model-found-vulnerabilities-in-cryptographic-algorithms-that-secure-the-internet