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Claude 找到 HAWK 和 AES 弱点:AI 会做密码学研究,不等于加密已被攻破
科技 · 2026-07-29 · AI 研究 · 阅读 0

Claude 找到 HAWK 和 AES 弱点:AI 会做密码学研究,不等于加密已被攻破

作者:韩启明|OC 政策与安全编辑

作者:韩启明|OC 政策与安全编辑

Anthropic 发布的研究,Claude Mythos Preview 在人类研究者指导和验证下,推进了对后量子签名方案 HAWK 以及缩减轮数 AES 的密码分析。Anthropic 同时公开了部分研究演示代码。

一句话结论:Claude 展示了生成假设、写实验代码和迭代攻击的研究能力,但成果针对特定方案与缩减轮数实验,并不意味着现实中使用的完整 AES 已被破解。

密码学新闻最容易在标题里失真。“发现 AES 弱点”听起来像银行卡、硬盘和通信系统突然失守,实际研究通常从受控版本入手:减少加密轮数、限制参数或分析某个尚未广泛部署的构造。缩减轮数 AES 是衡量攻击方法能推进多远的研究对象,完整标准保留更多轮数,正是为了留下安全余量。

HAWK 则属于后量子数字签名方向。它的安全性建立在格密码难题之上,研究价值在于检查新方案的假设、参数和实现边界。AI 能快速阅读论文、构造候选攻击并运行计算实验,可以降低探索成本;最终是否形成新的密码分析结果,仍要由研究者证明、复现和比较既有工作。

从模型提出猜想到代码实验再到专家验证的研究闭环

Anthropic 把这类能力放在 Mythos Preview 的安全研究语境中。这里既有机会,也有双重用途风险:同一套推理和代码能力可以帮助防守方提前发现薄弱设计,也可能让攻击者更快筛选目标。开放演示代码有助于同行审查,却不能用模型自信的文字替代数学证明。

更值得关注的是研究工作流变化。过去密码分析需要专家手动在大量构造中选择方向;现在 Agent 可以并行尝试、自动实现和记录失败。人的工作不会消失,而会更多集中在问题定义、文献去重、证明和结果责任上。

关键事实

  • 来源:Anthropic 研究文章与公开演示仓库
  • 涉及公司:Anthropic
  • 核心技术:Claude Mythos Preview、HAWK、缩减轮数 AES、自动化密码分析
  • 关键边界:研究没有宣布攻破现实部署中的完整 AES

OC 判断

这项工作重要,但不需要恐慌式解读。它证明前沿模型开始进入高度专业、可检验的科学研究环节;同时也提醒安全团队,模型生成的“新攻击”必须先排除已知结果、实现错误和缩减参数带来的假象。先问证据:攻击适用于哪个参数、复杂度是多少、是否可复现、距离真实系统还有多远。

为什么重要

  • 对研究者:Agent 可以扩大假设搜索和实验规模,但同行评审仍是结果成立的门槛。
  • 对安全团队:应关注具体算法、参数和实现,不要因“AES 被攻破”式标题误判风险。
  • 对公众:现有加密系统没有因此立即失效,长期影响是密码设计和审计速度可能加快。

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