AI首次揭露两大未公开密码学弱点，威胁未来数字安全

Anthropic披露，其未对外发布的顶级语言模型在实验中识别出两种此前未知的密码算法攻击路径，其中一项直指正在角逐美国联邦标准的后量子数字签名方案HAWK。

后量子签名候选方案暴露致命对称性漏洞

该方案名为HAWK，是一种基于格理论的数字签名机制，旨在抵御未来量子计算带来的破解风险。目前，它已进入美国国家标准与技术研究院（NIST）后量子密码竞赛第三轮，是唯一幸存的格基候选者。

Claude通过分析其数学结构，揭示了一个隐藏的对称特性，人类研究者长期忽视了这一点。在最小部署场景下，恢复私钥所需计算量从2^64下降至2^38，效率提升超过六千七百万倍。

修复此漏洞需将密钥长度翻倍，但此举将显著削弱原方案在紧凑性和性能上的核心优势。对于依赖签名大小控制成本的区块链系统而言，这一权衡意味着更高的交易开销和更低的吞吐量。

尽管影响深远，但当前无需恐慌——HAWK尚未投入实际应用，而比特币仍采用传统的ECDSA签名算法，安全性不受此次发现直接影响。

AES研究版本被破：模型首创第六类攻击手法

另一项成果针对的是7轮简化版AES-128，这是自2013年以来无人能突破的极限。研究人员设定极严条件：禁止使用五种已知的密码分析技术，要求模型必须提出全新的攻击框架。

初始阶段，模型明确回应：“在低轮次的AES上无明显可利用漏洞，因该算法已被研究得极为深入。”随后，在连续三天内仅发出三条关键指令后，模型最终生成一种名为“莫比乌斯桥”的创新技巧，成功减少攻击中需猜测的密钥字节数量。

完善该策略耗时数日，并消耗十亿级输出token。最终结果开创了非传统差分分析的新范式，虽未攻破完整版加密，却为后续研究打开新路径。

轻量级加密标准遭突破，物联网面临潜在风险

最贴近现实应用的发现来自对韩国国家标准LEA的13轮攻击。该算法专为移动设备与物联网终端设计，以高效著称。在普通台式机上，攻击在不到一小时内完成，远优于此前2^98个明文对的最低要求。

然而，实际部署版本运行24轮，因此当前系统未受直接威胁。但这一进展表明，即便面向资源受限环境的加密方案也正变得不再绝对安全。

AI主导密码分析，人类角色转向验证与引导

关于HAWK的研究论文坦承：大部分数学突破由AI独立完成，人类主要承担方向指导、逻辑组织与结果验证工作。

Claude仅用数日便提出攻击思路，而团队成员则耗费数百小时学习相关知识以确认其有效性。同一模型在内部测试中还曾发现Firefox浏览器中的271个安全缺陷。

Anthropic警告称，现有漏洞管理流程已难以应对AI产生的高密度发现，人类研究者正成为瓶颈。为此，他们构建了CryptanalysisBench基准测试平台，涵盖191个密码破解任务，全部以自动化形式评估，拒绝任何形式的人工评分。

在该平台上，Mythos 5模型在已有解法的任务中成功率高达85.7%，而最弱模型仅为65.3%；面对无公开解法的全强度密码，所有模型得分均低于9%。