Claude 发现密码学算法深层弱点：从实现缺陷到数学漏洞的突破
Anthropic 的研究人员利用其前沿 AI 模型 Claude Mythos Preview，在密码学领域取得两项重要发现：一是改进了对后量子数字签名方案 HAWK 的攻击，二是找到了一种针对轮数缩减版 AES 的新型攻击方法。这些发现属于研究层面的重大进展，目前尚未影响任何生产系统。该成果标志着 AI 从发现代码实现错误向发现算法本身数学缺陷的跃迁，对后量子密码标准化和对称密码安全性评估具有深远意义。
从软件漏洞到数学弱点
此前，Claude Mythos Preview 已展示出自主发现并利用软件漏洞的能力，包括多个主流密码学库中的实现错误。而本次突破在于，Claude 首次能够发现 算法本身的数学缺陷，而非仅仅代码层面的实现错误。密码学算法是数字安全的基石，例如数字签名方案用于验证网站身份，对称密码用于加密通信内容。一旦这些算法存在根本性弱点，可能危及数十亿用户的数据安全。
两项关键发现
1. 改进攻击：后量子签名方案 HAWK
HAWK 是一种为后量子时代设计的数字签名方案，旨在抵御量子计算机的攻击。2022 年，美国国家标准与技术研究院（NIST）曾公开征集能够抵抗量子计算的额外密码系统。Claude 发现的改进攻击显著削弱了 HAWK 的安全性，尽管目前该方案尚未广泛应用于生产环境，但这一发现为后量子密码标准化工作提供了重要警示。
2. 新型攻击：轮数缩减版 AES
AES 是使用最广泛的对称密码算法。Claude 识别出一种针对轮数缩减版 AES 的新攻击方法。轮数缩减版通常用于学术研究或轻量级场景，但这一发现可能推动对完整 AES 算法安全边界的再评估。
行业影响与展望
这两项成果目前均为研究性质，不直接影响任何实际系统。然而，它们明确展示了 强大 AI 模型在密码分析中的潜力：AI 不仅能发现已知算法的实现漏洞，还能主动探索算法结构的数学弱点。随着后量子密码标准化进程加速，AI 辅助的密码分析可能成为评估新算法安全性的常规手段。Anthropic 表示，将继续与密码学界合作，确保这些发现能提升而非削弱整体安全水平。