Исследователи Anthropic с помощью модели Claude Mythos обнаружили математические уязвимости в криптографических алгоритмах, что знаменует переход ИИ от поиска ошибок реализации к обнаружению фундаментальных математических слабостей.
Что произошло
Модель Claude Mythos выявила симметрию в решётке постквантовой схемы цифровой подписи HAWK, что сокращает эффективную длину ключа HAWK-256 с 2^64 до 2^38 операций. Кроме того, был разработан метод «моста Мёбиуса» (Möbius Bridge) для атаки на 7-раундовую версию AES-128, позволяющий ускорить атаку в 200–800 раз за счет использования алгебраической структуры S-блока.
Контекст
Данное открытие демонстрирует способность LLM проводить высокоуровневый математический анализ и криптоанализ, выходя за рамки простого поиска программных багов в коде.
Почему это важно для индустрии
Находки могут потребовать экстренного пересмотра стандартов постквантовой криптографии (PQC), разрабатываемых NIST, и изменения размеров ключей для сохранения стойкости. Это также стимулирует рост спроса на специализированных ИИ-агентов для автоматизированного аудита безопасности и Red Teaming.
Почему это важно для пользователей
Для пользователей это означает, что ИИ становится серьезным инструментом в криптоанализе. Хотя основные стандарты, такие как полный AES, остаются надежными, автоматизация поиска уязвимостей может создать «кризис верификации», когда эксперты-люди не будут успевать проверять и исправлять новые находки ИИ.
Что пока неизвестно / ограничения
Существует расхождение в оценке последствий: если разработчики продуктов видят в этом возможности для создания новых инструментов верификации, то системные архитекторы фокусируются на рисках и необходимости защиты от автоматизированных атак.
Источники
- Anthropic Research
- Cryptanalysis of 7-Round AES via the Algebraic Structure of its S-box (Möbius Bridge)
Автор
Look at AI, редакция