Modelul lui Claude „Mythos” de la Anthropic găsește adevărate defecte în criptare care securizează internetul

Anthropic a anunțat pe 28 iulie 2026 că un model intern de inteligență artificială, Claude Mythos Preview, a găsit slăbiciuni matematice reale în algoritmii criptografici care ajută la securizarea internetului, inclusiv un candidat pentru următoarea generație de criptare post-cuantică pe care experții umani au studiat-o timp de mai bine de doi ani fără succes.

Descoperirile, publicate alături de lucrări de cercetare și detaliate într-o postare pe blogul Anthropic intitulată „Descoperirea punctelor slabe criptografice cu Claude”, marchează una dintre cele mai izbitoare demonstrații de până acum ale modelelor de limbaj mari care contribuie la matematica avansată. Potrivit The New York Times, care a raportat pentru prima dată rezultatele, lucrările arată cum sistemele AI ar putea începe să conteste ipotezele de bază din spatele securității digitale. Pentru cele mai recente dezvoltări AI și o acoperire mai profundă a cercetării de frontieră, cititorii pot urmări AI Buzz Wire.

Două descoperiri: AES și HAWK

Mythos a produs două rezultate distincte. Primul a fost un atac îmbunătățit asupra HAWK, o schemă de semnătură aflată în prezent în a treia rundă a unei competiții de standardizare organizate de Institutul Național de Standarde și Tehnologie din SUA (NIST). HAWK aparține unei clase de algoritmi post-cuantici conceputi pentru a rămâne în siguranță chiar și împotriva viitoarelor computere cuantice. Criptografii umani au analizat HAWK de mai bine de doi ani, dar Mythos Preview a găsit un atac îmbunătățit în aproximativ 60 de ore, la un cost API de aproximativ 100.000 USD.

Al doilea rezultat a fost un nou atac asupra unei versiuni reduse a AES-128, cel mai utilizat standard de criptare simetrică din lume. Modelul a dezvoltat o nouă metodă de amprentare pe care Anthropic o numește „Mobius Bridge”, care înlătură o parte din presupunerea pe care trebuie să o facă atacatorul. Anthropic a spus că tehnica îmbunătățește cele mai bune atacuri cunoscute anterior cu un factor de 200 până la 800. Atacul AES se aplică doar unei versiuni modificate care utilizează șapte din cele zece runde ale schemei, iar schema HAWK este încă un candidat NIST, așa că niciuna dintre descoperiri nu afectează sistemele utilizate în prezent.

Un sistem cu mai mulți agenți care funcționează în mare parte singur

Ceea ce face ca rezultatele să fie notabile este cât de puțină intervenție umană a fost necesară. Potrivit Anthropic și raportarea The Decoder, Mythos a funcționat semi-autonom în cadrul unui sistem multi-agent, generând și testând propriile ipoteze. Pentru atacul HAWK, un agent a încercat inițial să respingă abordarea ca fiind imposibilă, dar un al doilea agent a găsit o modalitate de a exploata pe deplin o simetrie nedetectată anterior în rețeaua matematică care stă la baza securității HAWK.

Cercetătorul uman implicat avea experiență în informatică teoretică, dar nu era un expert în criptografia bazată pe rețea, a spus Anthropic. Rolul său s-a limitat în mare parte la managementul proiectelor: oferind instrucțiuni simple, menținând efortul pe drumul cel bun și, ulterior, ajutând la verificarea rezultatelor. În ceea ce privește sarcina AES, modelul a refuzat inițial, scriind că „AES-128 r5/r6 este cu adevărat greu” și argumentând că îmbunătățirile ulterioare sunt imposibile. A început să urmărească abordări mai creative abia după ce cercetătorul l-a încurajat să caute „idei cu adevărat noi”.

Pe parcursul a aproximativ trei zile, modelul a generat câteva sute de milioane de jetoane, a primit doar trei solicitări suplimentare și a consumat aproximativ un miliard de jetoane în total. Runda a costat aproximativ 100.000 USD în taxe API. Cercetătorii umani care nu erau experți în criptografie au petrecut apoi câteva sute de ore verificând în mod independent concluziile.

Dezvăluire și un nou Benchmark

Anthropic a spus că a împărtășit rezultatele în avans cu guvernul SUA și cu partenerii din industrie și a coordonat dezvăluirea deficienței HAWK direct cu autorii schemei. Compania a subliniat că, deoarece niciunul dintre rezultate nu întrerupe criptarea în implementarea activă, dezvăluirile au fost mai degrabă precaute decât răspunsuri de urgență. Mythos Preview rămâne indisponibilă publicului.

Pentru a-i ajuta pe alții să evalueze abilitățile criptoanalitice ale modelelor de limbaj, Anthropic a colaborat cu cercetători de la ETH Zurich, Universitatea Tel Aviv și Universitatea din Haifa pentru a construi un etalon de referință numit CryptanalysisBench. Benchmark-ul este conceput pentru a permite echipelor externe să testeze sistematic cât de bine modelele AI pot găsi și analiza punctele slabe ale construcțiilor criptografice.

De ce contează

Anunțul vine pe fondul unei dezbateri aprinse cu privire la cât de repede ar trebui dezvoltată IA avansată și cât de mult ar trebui acordate modele de autoritate autonomă, în special în sarcinile cu implicații de securitate națională. Criptografia stă la baza aproape tot ceea ce fac oamenii online, de la servicii bancare și mesagerie până la comunicațiile guvernamentale. Deși Mythos nu a încălcat criptarea din lumea reală, a redus diferența dintre ceea ce mașinile și oamenii experți pot realiza într-un domeniu care s-a mutat în mod tradițional în ritmul analizei umane lente și atente.

Rezultatele ridică, de asemenea, întrebări practice pentru organismele de standardizare precum NIST, care selectează în prezent algoritmii post-cuantici care vor proteja comunicațiile globale timp de decenii. Dacă modelele AI pot scoate la iveală punctele slabe în luni de zile care scapă de revizuirea experților de ani de zile, procesul de revizuire în sine poate avea nevoie să încorporeze criptoanaliza automată ca pas de rutină.

Observatorii din industrie au remarcat că decizia Anthropic de a menține Mythos Preview privat, în timp ce publică metodologia și benchmark-ul, reflectă un echilibru din ce în ce mai comun în cercetarea în domeniul siguranței AI: demonstrarea capacității fără a distribui liber instrumente care ar putea fi utilizate greșit. Pe măsură ce modelele devin mai capabile de raționament autonom, este probabil să urmeze descoperiri similare în alte domenii sensibile.

Rămâi înaintea AI

Obțineți cele mai recente știri, analize și descoperiri despre AI - toate într-un singur loc.

Citiți mai multe știri AI →