Das Claude-Mythos-Modell von Anthropic findet echte Mängel in der Verschlüsselung, die das Internet sichert

Anthropic gab am 28. Juli 2026 bekannt, dass ein internes Modell für künstliche Intelligenz, Claude Mythos Preview, echte mathematische Schwächen in kryptografischen Algorithmen gefunden hat, die zur Sicherheit des Internets beitragen, darunter einen Kandidaten für die nächste Generation der Post-Quanten-Verschlüsselung, den menschliche Experten mehr als zwei Jahre lang erfolglos untersucht hatten.

Die Ergebnisse, die zusammen mit Forschungsarbeiten veröffentlicht und in einem Anthropic-Blogbeitrag mit dem Titel „Mit Claude kryptografische Schwächen entdecken“ detailliert beschrieben werden, stellen einen der bislang eindrucksvollsten Nachweise dafür dar, dass große Sprachmodelle zur fortgeschrittenen Mathematik beitragen. Laut der New York Times, die erstmals über die Ergebnisse berichtete, zeigt die Arbeit, wie KI-Systeme beginnen könnten, Kernannahmen hinter der digitalen Sicherheit in Frage zu stellen. Für die neuesten KI-Entwicklungen und eine ausführlichere Berichterstattung über Pionierforschung können Leser AI Buzz Wire folgen.

Zwei Durchbrüche: AES und HAWK

Mythos lieferte zwei unterschiedliche Ergebnisse. Der erste war ein verbesserter Angriff auf HAWK, ein Signaturschema, das sich derzeit in der dritten Runde eines Standardisierungswettbewerbs des US-amerikanischen National Institute of Standards and Technology (NIST) befindet. HAWK gehört zu einer Klasse von Post-Quanten-Algorithmen, die auch gegenüber zukünftigen Quantencomputern sicher bleiben sollen. Menschliche Kryptographen hatten HAWK mehr als zwei Jahre lang überprüft, doch Mythos Preview fand einen verbesserten Angriff in etwa 60 Stunden, bei API-Kosten von etwa 100.000 US-Dollar.

Das zweite Ergebnis war ein neuer Angriff auf eine reduzierte Version von AES-128, dem weltweit am weitesten verbreiteten symmetrischen Verschlüsselungsstandard. Das Modell entwickelte eine neuartige Fingerabdruckmethode, die Anthropic „Mobius Bridge“ nennt und die einem Angreifer einen Teil der Vermutungen erspart. Anthropic sagte, die Technik verbessere die besten bisher bekannten Angriffe um den Faktor 200 bis 800. Der AES-Angriff gilt nur für eine modifizierte Version, die sieben der zehn Runden des Schemas verwendet, und das HAWK-Schema ist immer noch ein NIST-Kandidat, sodass keine der Erkenntnisse Auswirkungen auf derzeit verwendete Systeme hat.

Ein Multi-Agenten-System, das weitgehend alleine arbeitet

Bemerkenswert an den Ergebnissen ist, dass nur wenig menschliches Eingreifen erforderlich war. Laut Anthropic und Berichten von The Decoder operierte Mythos halbautonom innerhalb eines Multi-Agenten-Systems und generierte und testete seine eigenen Hypothesen. Beim HAWK-Angriff versuchte ein Agent zunächst, den Ansatz als undurchführbar abzutun, doch ein zweiter Agent fand einen Weg, eine bisher unentdeckte Symmetrie im mathematischen Gitter, die der Sicherheit von HAWK zugrunde liegt, vollständig auszunutzen.

Der beteiligte menschliche Forscher hatte einen Hintergrund in der theoretischen Informatik, war jedoch kein Experte für gitterbasierte Kryptographie, sagte Anthropic. Seine Rolle beschränkte sich größtenteils auf das Projektmanagement: einfache Hinweise geben, den Aufwand auf Kurs halten und später bei der Überprüfung der Ergebnisse helfen. Bei der AES-Aufgabe lehnte das Modell zunächst ab und schrieb, dass „AES-128 r5/r6 einfach wirklich schwierig ist“ und argumentierte, dass weitere Verbesserungen unmöglich seien. Erst nachdem der Forscher sie dazu ermutigt hatte, nach „wirklich neuen Ideen“ zu suchen, begann man, kreativere Ansätze zu verfolgen.

Innerhalb von etwa drei Tagen generierte das Modell mehrere hundert Millionen Token, erhielt nur drei weitere inhaltliche Aufforderungen und verbrauchte insgesamt etwa eine Milliarde Token. Der Lauf kostete etwa 100.000 US-Dollar an API-Gebühren. Anschließend verbrachten menschliche Forscher, die keine Kryptographieexperten waren, mehrere hundert Stunden damit, die Schlussfolgerungen unabhängig voneinander zu überprüfen.

Offenlegung und ein neuer Maßstab

Anthropic sagte, es habe die Ergebnisse im Voraus mit der US-Regierung und Industriepartnern geteilt und die Offenlegung der HAWK-Schwäche direkt mit den Autoren des Plans koordiniert. Das Unternehmen betonte, dass es sich bei den Offenlegungen eher um Vorsichtsmaßnahmen als um Notfallmaßnahmen handele, da keines der Ergebnisse die Verschlüsselung im aktiven Einsatz unterbreche. Die Mythos-Vorschau bleibt für die Öffentlichkeit nicht verfügbar.

Um anderen bei der Bewertung der kryptoanalytischen Fähigkeiten von Sprachmodellen zu helfen, hat Anthropic mit Forschern der ETH Zürich, der Universität Tel Aviv und der Universität Haifa zusammengearbeitet, um einen Benchmark namens CryptanalysisBench zu entwickeln. Der Benchmark soll es externen Teams ermöglichen, systematisch zu testen, wie gut KI-Modelle Schwachstellen in kryptografischen Konstruktionen finden und analysieren können.

Warum es wichtig ist

Die Ankündigung erfolgt inmitten einer heftigen Debatte darüber, wie schnell fortgeschrittene KI entwickelt werden sollte und wie viel autonome Autoritätsmodelle gewährt werden sollten, insbesondere bei Aufgaben mit Auswirkungen auf die nationale Sicherheit. Kryptografie ist die Grundlage für fast alles, was Menschen online tun, vom Banking und Messaging bis hin zur Regierungskommunikation. Obwohl Mythos die Verschlüsselung in der realen Welt nicht durchbrach, verringerte es die Kluft zwischen dem, was Maschinen und erfahrene Menschen in einem Bereich leisten können, der traditionell im Tempo langsamer, sorgfältiger menschlicher Analyse voranschreitet.

Die Ergebnisse werfen auch praktische Fragen für Standardisierungsgremien wie NIST auf, die derzeit die Post-Quanten-Algorithmen auswählen, die die globale Kommunikation jahrzehntelang schützen werden. Wenn KI-Modelle innerhalb von Monaten Schwachstellen aufdecken können, die jahrelang der Überprüfung durch Experten entgehen, muss der Überprüfungsprozess selbst möglicherweise eine automatisierte Kryptoanalyse als Routineschritt einbeziehen.

Branchenbeobachter stellten fest, dass die Entscheidung von Anthropic, Mythos Preview privat zu halten und gleichzeitig die Methodik und den Benchmark zu veröffentlichen, ein zunehmend verbreitetes Gleichgewicht in der KI-Sicherheitsforschung widerspiegelt: Leistungsfähigkeit demonstrieren, ohne Tools frei zu verteilen, die missbraucht werden könnten. Wenn die Fähigkeit der Modelle zum autonomen Denken zunimmt, werden wahrscheinlich ähnliche Entdeckungen in anderen sensiblen Bereichen folgen.

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