Claude Mythos Preview 發現對 HAWK 和減少輪數 AES 的改進攻擊

對 HAWK 的改進攻擊

Claude Mythos Preview 發現對 HAWK 後量子簽名方案的改進金鑰恢復攻擊，使其有效金鑰大小減半。 該攻擊將破解 HAWK-256 的預期成本從 2^64 次運算降低到 2^38 次運算，實際上意味著為達到同等安全級別需要兩倍的金鑰長度。 此結果是在使用半自主代理人束縛並偶有人類指引的情況下，經過 60 小時的工作後獲得的。 該攻擊利用了 HAWK 基礎格點中的一個非平凡自同構，這是一種先前工作顯示可使攻擊成為可能的對稱性，但在 HAWK 實例中尚未被發現。 此發現不會影響任何已部署的系統，因為 HAWK 仍是 NIST 第三輪候選者，尚未進入生產環境。

HAWK 攻擊的發現過程

HAWK 攻擊是透過 Claude Mythos Preview 工作者進行的協作多代理工作流程發現的，他們檢查了文獻、進行了數學推理並執行了計算實驗。 一位工作者最初將一個有前景的想法視為不可行，而另一位工作者則將其發展為可行的攻擊；兩人交換訊息直至雙方同意該利用方式。 具備理論計算機科學背景但非格點密碼學專長的人類操作員僅提供了項目管理建議，例如哪些函式庫可用於驗證。 此工作的總 API 成本約為 100,000 美元。

HAWK 攻擊的影響

由於 HAWK 是後量子標準化的候選者，此攻擊表明提交中提出的金鑰大小比最初宣稱的更弱。 將金鑰大小加倍將恢復預期的安全級別，但會犧牲許多使 HAWK 具吸引力的效率優勢。 此攻擊僅適用於 HAWK；它不會擴展到其他 NIST 後量子簽名候選者或一般的格點密碼學。 此結果符合 NIST 開放審查流程的目的：在部署之前發現弱點。

對減少輪數 AES 的改進攻擊

Claude Mythos Preview 提出了一種更快的 7 輪 AES‑128 meet‑in‑the‑middle 攻擊，其速度比之前最佳攻擊快 200 到 800 倍。 此改進源於一種名為 Möbius Bridge 的新指紋演算法，該演算法使猜測步驟保持不變，並將所需工作量降低 256 倍。 該攻擊在標準選擇明文模型下運作，仍然需要不切實際的明文數量（2^105），但展示了計算組件中的顯著加速。 完整的 10 輪 AES‑128 密文仍未被破解；此結果僅適用於為密碼學分析而研究的減少輪數變體。

AES 攻擊的發現過程

AES 攻擊在研究者建立了一個支架，使 Claude 能提出假設、執行實驗並迭代攻擊設計後，幾乎完全自主地被發現。 模型的初始提示表示懷疑任何改進都是不可能的；在收到明確鼓勵以尋求新穎想法後，模型在三天內產生了數億個標記。 三個高層次提示引導了搜索：提醒尋找高度智慧的研究、拒絕更改目標密碼、鼓勵避免低掛果實。 在 Möbius Bridge 想法出現後，模型對攻擊進行了優化，產生了約十億個輸出標記。 隨後，人類研究者花費了數百小時學習足夠的密碼學知識來驗證這些主張並準備研究論文。 此工作的 API 成本也大約為 100,000 美元。

AES 攻擊的影響

此攻擊不會威脅真實世界的 AES 使用，因為它僅針對 7 輪版本的密碼；完整的 10 輪 AES‑128 在目前的知識下仍然安全。 儘管如此，此結果有助於圓減少變體的研究文獻，這有助於密碼學分析師估算完整演算法的安全邊際。 此攻擊是語言模型如何加速新密碼學分析技術發現的一個顯著例子。

進一步工作與 CryptanalysisBench

除了 HAWK 和 AES 之外，團隊還與 Claude Mythos Preview 一起探索了其他密碼。 為 13 輪 LEA 開發了一種實用的金鑰恢復攻擊，該攻擊使用少於 2^30 份明文即可恢復金鑰，並在現代桌上型電腦上運行時間少於一小時。 對 6 輪 Serpent‑128 也發現了類似的完整金鑰恢復攻擊。 對 Salsa20、Poseidon 雜湊函數以及 SHA‑1 識別出了有限的改進（低於 10×）。 為了促進更廣泛的研究，研究人員與 ETH 取里希、特拉維夫大學和海法大學合作，發布了 CryptanalysisBench，這是一個將多種密碼學密碼捆綁在一起以評估 LLM 能力的基準測試。 該基準測試在 arXiv 預印本 arXiv:2607.18538 中有說明。

結論

此工作表明，前沿語言模型能夠自主產出研究級別的密碼學分析進展，在某些細分領域的進度可與頂尖人類專家相匹配。 隨著模型的改進，網路安全社群可能會在驗證和解讀 AI 生成的發現上面臨瓶頸，因而需要新的工作流程來進行驗證、新穎性評估和實際影響分析。 團隊計畫舉辦學術工作坊，討論語言模型在安全與密碼學研究中的角色，並繼續擴大對其他密碼結構的調查。 所有主要結果已與 HAWK 作者分享，透過 NIST 郵遞清單公開，並附上完整的技術論文；針對 AES 攻擊還附有思維鏈文件。 這些步驟遵循負責任的披露實務，旨在促進關於 AI 驅動密碼學分析含義的透明討論。