AI发现两大密码漏洞：量子安全方案遭重创

核心提要：Anthropic披露其最强AI模型Claude发现两种新型密码攻击，其中针对后量子签名方案HAWK的突破可能削弱其部署前景，同时在AES与LEA加密算法上也取得关键进展，引发对人类研究能力瓶颈的深度反思。

AI揭示密码学新威胁：两大高阶攻击被成功验证

Anthropic近日公布其未公开的顶级语言模型在密码分析领域实现双重突破，识别出两种此前未知的算法攻击路径，其中一项直指当前美国联邦标准竞标中的核心候选方案。

量子抗性签名系统暴露致命结构缺陷

该系统名为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。它已被NIST纳入后量子签名竞赛第三轮，是目前唯一存活的格基方案。然而，Claude在分析过程中揭示了其数学结构中隐藏的对称性，使密钥恢复所需计算量从2^64骤降至2^38，效率提升逾六千七百万倍。

修复此漏洞需将密钥长度翻倍，但此举将严重削弱该方案在紧凑性与性能上的核心优势。对于依赖签名体积控制成本的区块链生态而言，这意味着更高的交易开销和更低的吞吐效率。

非部署状态确保现有资产安全

尽管攻击结果令人震惊，但实际风险极低——HAWK尚未投入任何生产环境，而主流链如比特币仍采用传统ECDSA签名机制，不受此次影响。

攻克7轮简化版AES：开创性方法问世

在另一项实验中，模型挑战的是经过7轮加密的简化版AES-128，这一版本自2013年以来长期保持无有效攻击纪录。研究人员设定严格限制，禁止使用所有已知密码分析技术，并要求模型自主提出全新攻击范式。

初始阶段模型拒绝响应，表示“目标过于复杂，无明显突破口”。但在持续引导下，三天内生成了名为“莫比乌斯桥”的创新技巧，成功消除攻击中一个关键的密钥字节猜测环节，最终完成完整攻击链构建，耗时数日及十亿级输出token。

轻量级加密协议亦现破绽

最贴近现实应用的成果来自对韩国国家标准LEA的攻破。模型在13轮版本上实现快速破解，台式机环境下不足一小时完成，远超此前需要2^98个明文对的极限。尽管实际部署版本为24轮，尚不构成直接威胁，但表明潜在风险正在逼近边缘设备。

AI主导发现，人类转为验证者

相关论文坦承，多数数学突破由AI独立完成，人类角色集中于方向指引、流程组织与结果验证。模型仅用数日即形成攻击思路，而研究人员则耗费数百小时学习专业知识以确认可行性。

此外，公司构建了名为CryptanalysisBench的标准化评测框架，涵盖191项任务，覆盖多个NIST竞赛项目。测试显示，Mythos 5在已知解法任务中成功率高达85.7%，显著领先于其他模型，而在全强度未公开算法面前，所有模型得分均低于9%。