Il modello "Mythos" di Claude di Anthropic trova veri difetti nella crittografia che protegge Internet

Anthropic ha annunciato il 28 luglio 2026 che un modello interno di intelligenza artificiale, Claude Mythos Preview, ha rilevato reali debolezze matematiche negli algoritmi crittografici che aiutano a proteggere Internet, incluso un candidato per la prossima generazione di crittografia post-quantistica che gli esperti umani avevano studiato per più di due anni senza successo.

I risultati, pubblicati insieme ad articoli di ricerca e dettagliati in un post sul blog di Anthropic intitolato “Scoprire le debolezze crittografiche con Claude”, segnano una delle dimostrazioni più sorprendenti fino ad oggi di grandi modelli linguistici che contribuiscono alla matematica avanzata. Secondo il New York Times, che per primo ha riportato i risultati, il lavoro mostra come i sistemi di intelligenza artificiale potrebbero iniziare a sfidare i presupposti fondamentali alla base della sicurezza digitale. Per gli ultimi sviluppi dell’intelligenza artificiale e una copertura più approfondita della ricerca di frontiera, i lettori possono seguire AI Buzz Wire.

Due scoperte: AES e HAWK

Mythos ha prodotto due risultati distinti. Il primo è stato un attacco migliorato a HAWK, uno schema di firma attualmente al terzo round di un concorso di standardizzazione gestito dal National Institute of Standards and Technology (NIST) degli Stati Uniti. HAWK appartiene a una classe di algoritmi post-quantistici progettati per rimanere sicuri anche contro i futuri computer quantistici. I crittografi umani hanno esaminato HAWK per più di due anni, ma Mythos Preview ha riscontrato un attacco migliore in circa 60 ore, a un costo API di circa $ 100.000.

Il secondo risultato è stato un nuovo attacco a una versione ridotta di AES-128, lo standard di crittografia simmetrica più utilizzato al mondo. Il modello ha sviluppato un nuovo metodo di rilevamento delle impronte digitali che Anthropic chiama "Mobius Bridge", che rimuove parte delle ipotesi che un utente malintenzionato deve eseguire. Anthropic ha affermato che la tecnica migliora rispetto ai migliori attacchi precedentemente conosciuti di un fattore da 200 a 800. L'attacco AES si applica solo a una versione modificata che utilizza sette dei dieci round dello schema, e lo schema HAWK è ancora un candidato NIST, quindi nessuna delle due scoperte influisce sui sistemi attualmente in uso.

Un sistema multi-agente che funziona in gran parte da solo

Ciò che rende notevoli i risultati è il minimo intervento umano richiesto. Secondo Anthropic e secondo The Decoder, Mythos operava in modo semi-autonomo all’interno di un sistema multi-agente, generando e testando le proprie ipotesi. Per l'attacco HAWK, un agente ha inizialmente cercato di respingere l'approccio come irrealizzabile, ma un secondo agente ha trovato un modo per sfruttare appieno una simmetria precedentemente non rilevata nel reticolo matematico che è alla base della sicurezza di HAWK.

Il ricercatore umano coinvolto aveva un background in informatica teorica ma non era un esperto di crittografia basata su reticolo, ha detto Anthropic. Il suo ruolo era per lo più limitato alla gestione del progetto: fornire semplici suggerimenti, tenere traccia degli sforzi e successivamente aiutare a verificare i risultati. Per quanto riguarda l'attività AES, il modello inizialmente ha rifiutato, scrivendo che "AES-128 r5/r6 è semplicemente veramente difficile" e sostenendo che ulteriori miglioramenti erano impossibili. Ha iniziato a perseguire approcci più creativi solo dopo che il ricercatore lo ha incoraggiato a cercare "idee veramente nuove".

Nel corso di circa tre giorni, il modello ha generato diverse centinaia di milioni di token, ha ricevuto solo tre richieste più sostanziali e ha consumato circa un miliardo di token in totale. La corsa è costata circa $ 100.000 in commissioni API. I ricercatori umani che non erano esperti di crittografia hanno quindi trascorso diverse centinaia di ore a verificare in modo indipendente le conclusioni.

Divulgazione e un nuovo benchmark

Anthropic ha affermato di aver condiviso i risultati in anticipo con il governo degli Stati Uniti e i partner industriali e di aver coordinato la divulgazione della debolezza di HAWK direttamente con gli autori dello schema. La società ha sottolineato che, poiché nessuno dei due risultati viola la crittografia nella distribuzione attiva, le divulgazioni erano precauzionali piuttosto che risposte di emergenza. L'anteprima di Mythos rimane non disponibile al pubblico.

Per aiutare gli altri a valutare le capacità crittoanalitiche dei modelli linguistici, Anthropic ha collaborato con ricercatori dell'ETH di Zurigo, dell'Università di Tel Aviv e dell'Università di Haifa per costruire un punto di riferimento chiamato CryptanalysisBench. Il benchmark è progettato per consentire ai team esterni di testare sistematicamente la capacità dei modelli di intelligenza artificiale di individuare e analizzare i punti deboli nelle costruzioni crittografiche.

Perché è importante

L’annuncio arriva nel mezzo di un acceso dibattito sulla rapidità con cui dovrebbe essere sviluppata l’intelligenza artificiale avanzata e su quanti modelli di autorità autonoma dovrebbero essere forniti, in particolare su compiti con implicazioni sulla sicurezza nazionale. La crittografia è alla base di quasi tutto ciò che le persone fanno online, dalle operazioni bancarie e di messaggistica alle comunicazioni governative. Sebbene Mythos non abbia infranto la crittografia del mondo reale, ha ridotto il divario tra ciò che le macchine e gli esseri umani esperti possono realizzare in un campo che tradizionalmente si è mosso al ritmo di un’analisi umana lenta e attenta.

I risultati sollevano anche questioni pratiche per gli enti di standardizzazione come il NIST, che stanno attualmente selezionando gli algoritmi post-quantistici che proteggeranno le comunicazioni globali per decenni. Se i modelli di intelligenza artificiale riescono a far emergere in mesi punti deboli che sfuggono alla revisione degli esperti per anni, il processo di revisione stesso potrebbe dover incorporare la crittoanalisi automatizzata come passaggio di routine.

Gli osservatori del settore hanno notato che la decisione di Anthropic di mantenere privata Mythos Preview, pur pubblicando la metodologia e il benchmark, riflette un equilibrio sempre più comune nella ricerca sulla sicurezza dell’intelligenza artificiale: dimostrare capacità senza distribuire liberamente strumenti che potrebbero essere utilizzati in modo improprio. Man mano che i modelli diventano più capaci di ragionamento autonomo, è probabile che seguiranno scoperte simili in altri domini sensibili.

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