7月28日，Anthropic宣布其旗舰模型Claude Mythos Preview在密码学领域取得两项突破性发现——改进了对后量子数字签名方案HAWK的攻击方法，并大幅提升了针对简化版AES的攻击效率。

这不是一次普通的算法优化。HAWK是美国国家标准与技术研究院（NIST）后量子签名征集的第三轮候选方案，已经受住了人类专家长达两年的审查。而Mythos仅用60小时就找到了人类专家未曾发现的数学弱点，把HAWK的有效密钥强度直接砍掉了一半。

一、攻破HAWK：利用数学格中“从未被使用的对称性”

HAWK是一种基于数学格（Lattice）的后量子数字签名方案，旨在抵御传统计算机和未来量子计算机的双重攻击。它的核心卖点是轻量、紧凑——但在Mythos面前，这个卖点开始松动。

Anthropic的研究发现，HAWK的格结构中存在一个此前未被使用的对称性——密码学上称为“非平凡自同构”（nontrivial automorphism）。此前理论曾指出这种对称性可能实现更快的攻击，但无人能证明HAWK设计中确实存在这种结构。Mythos不仅找到了它，还利用它开发出了改进型的密钥恢复攻击。

以最小的HAWK-256为例，完整密钥恢复攻击的预期成本从2⁶⁴次操作降至2³⁸次操作。通俗地说，破解成本被降到了原来的约六百万分之一。虽然攻击仍然是指数级的，对大参数无法在实用时间内完成，但要修复这个弱点，就必须把密钥长度加倍——而这恰恰会抵消HAWK作为紧凑型后量子方案的最大优势。

Mythos在多智能体半自主系统下运行了约60小时，API成本约10万美元。人类研究者提供了项目方向指导和计算资源，但真正的攻击路径发现，是由AI自主完成的。

二、攻破简化版AES：Möbius Bridge让攻击提速200到800倍

第二项成果针对的是AES（高级加密标准） ——全球应用最广泛的对称加密算法，2001年被NIST采纳，保护着从网上银行到加密网络流量的一切。

完整AES-128使用10轮加密，目前仍然安全。为了研究加密算法的安全边际，密码学界长期研究简化版7轮AES作为测试基准。

Mythos发明了一种名为“莫比乌斯桥”（Möbius Bridge） 的指纹识别技术，消除了此前攻击中需要检查256个值的一个猜测步骤。结合其他优化，它将针对7轮AES-128的攻击速度，较此前最佳方法加快了200到800倍。这是密码学界自2013年以来未曾突破的7轮AES攻击纪录。

与HAWK攻击不同的是，AES攻击几乎完全由Mythos自主完成。过程中，模型起初甚至判定“不可能”改进而拒绝动手，研究员仅以三则简短提示推动它继续——其中一则直白地要求模型“像顶尖研究员一样去找出新的攻击”。在这样引导下，Mythos产出了约10亿个Token，最终找到了新解。

三、人机分工的翻转：验证比发现更难

比成果本身更值得关注的，是这些攻击的产出方式。

Mythos花约一周构思出AES攻击，但两名研究员却花了将近一个月才确认这套方法正确无误。验证的时间远长于发现的时间。

Anthropic因此提出了一个警示：当语言模型自主产出研究成果的速度超过人类查核与验证的能力时，人类研究员本身正逐渐成为瓶颈。这在密码学领域尤其值得警惕——这个领域的进展建立在“有人能看懂并验证新攻击”的前提之上。

四、两项发现均不影响任何生产系统

Anthropic在公告中反复强调：这两项发现目前都不影响任何实际运行的系统。

HAWK仍只是NIST的候选方案，尚未部署在任何生产系统中。针对AES的攻击只作用于简化版7轮版本，并未攻破完整的10轮加密标准。

Anthropic已在公开前将结果分享给算法作者、NIST以及美国政府与产业伙伴，并联合苏黎世联邦理工学院等机构推出了CryptanalysisBench基准测试，用于评估AI系统的密码分析能力。

五、一个动摇行业假设的信号

Mythos的成果之所以重要，在于它动摇了业界长期以来的一个假设：在量子计算机成熟之前，强加密不会在有意义的时间内被攻破。

现在，挑战密码安全的力量可能不再只有量子计算。AI本身正在成为密码学安全的“新变量”——而且它已经到来了。

正如Anthropic在官方博客中所说，这些发现“标志着AI能够发现算法本身的数学缺陷，而不仅仅是实现中的编码错误”。当AI不仅能找到代码里的Bug，还能攻破算法背后的数学结构时，互联网安全的基础假设正在被重新审视。