28 июля 2026 года компания Anthropic объявила, что внутренняя модель искусственного интеллекта Claude Mythos Preview обнаружила реальные математические слабости в криптографических алгоритмах, которые помогают защитить Интернет, включая кандидата на постквантовое шифрование следующего поколения, которое эксперты-люди безуспешно изучали более двух лет.

Результаты, опубликованные вместе с исследовательскими работами и подробно описанные в блоге Anthropic, озаглавленном «Обнаружение криптографических слабостей с Клодом», представляют собой одну из самых ярких на сегодняшний день демонстраций того, как большие языковые модели способствуют развитию высшей математики. По данным The New York Times, которая первой сообщила о результатах, работа показывает, как системы искусственного интеллекта могут начать бросать вызов основным предположениям, лежащим в основе цифровой безопасности. Чтобы узнать о последних разработках в области искусственного интеллекта и более подробно освещать передовые исследования, читатели могут следить за [AI Buzz Wire] (https://aibuzzwire.news).

Два прорыва: AES и HAWK

Mythos дал два различных результата. Первой была улучшенная атака на HAWK, схему подписи, которая в настоящее время находится в третьем раунде конкурса по стандартизации, проводимого Национальным институтом стандартов и технологий США (NIST). HAWK принадлежит к классу постквантовых алгоритмов, предназначенных для защиты даже от будущих квантовых компьютеров. Криптографы-люди исследовали HAWK более двух лет, однако Mythos Preview обнаружил улучшенную атаку примерно за 60 часов при стоимости API около 100 000 долларов.

Вторым результатом стала новая атака на урезанную версию AES-128, наиболее широко используемого в мире стандарта симметричного шифрования. Модель разработала новый метод снятия отпечатков пальцев, который Anthropic называет «Мост Мебиуса», который устраняет часть догадок, которые должен выполнить злоумышленник. В Anthropic заявили, что этот метод превосходит лучшие ранее известные атаки в 200–800 раз. Атака AES применима только к модифицированной версии, которая использует семь из десяти раундов схемы, а схема HAWK по-прежнему является кандидатом NIST, поэтому ни один из результатов не влияет на используемые в настоящее время системы.

Многоагентная система, работающая практически самостоятельно

Что делает результаты примечательными, так это то, насколько мало вмешательства человека потребовалось. По данным Anthropic и отчету The Decoder, Mythos действовал полуавтономно внутри мультиагентной системы, генерируя и проверяя собственные гипотезы. Что касается атаки HAWK, один агент первоначально пытался отвергнуть этот подход как неосуществимый, но второй агент нашел способ полностью использовать ранее не обнаруженную симметрию в математической решетке, которая лежит в основе безопасности HAWK.

По словам Anthropic, вовлеченный в процесс человек-исследователь имел опыт работы в области теоретической информатики, но не был экспертом в решетчатой ​​криптографии. Его роль в основном ограничивалась управлением проектом: предоставление простых подсказок, контроль выполнения работ и последующая помощь в проверке результатов. Что касается задачи AES, модель изначально отказалась, написав, что «AES-128 r5/r6 действительно сложен», и заявив, что дальнейшие улучшения невозможны. Компания начала применять более творческие подходы только после того, как исследователь призвал ее искать «действительно новые идеи».

Примерно за три дня модель сгенерировала несколько сотен миллионов токенов, получила только три более содержательных запроса и в общей сложности израсходовала около одного миллиарда токенов. Запуск обошелся примерно в 100 000 долларов США в виде сборов API. Исследователи-люди, которые не были экспертами в криптографии, затем потратили несколько сотен часов на самостоятельную проверку выводов.

Раскрытие информации и новый эталон

Anthropic заявила, что заранее поделилась результатами с правительством США и отраслевыми партнерами и скоординировала раскрытие слабостей HAWK непосредственно с авторами схемы. Компания подчеркнула, что, поскольку ни один из результатов не нарушает шифрование при активном развертывании, раскрытие информации было предупредительным, а не экстренным реагированием. Предварительный просмотр Mythos остается недоступным для публики.

Чтобы помочь другим оценить криптоаналитические возможности языковых моделей, Anthropic в сотрудничестве с исследователями из ETH Zurich, Тель-Авивского университета и Хайфского университета разработали тест под названием CryptanalysisBench. Тест предназначен для того, чтобы сторонние команды могли систематически проверять, насколько хорошо модели ИИ могут находить и анализировать слабые места в криптографических конструкциях.

Почему это важно

Это заявление было сделано на фоне ожесточенных дебатов о том, как быстро следует разрабатывать продвинутый ИИ и насколько автономными моделями власти следует пользоваться, особенно в задачах, имеющих значение для национальной безопасности. Криптография лежит в основе почти всего, что люди делают в Интернете: от банковских операций и обмена сообщениями до правительственных коммуникаций. Хотя Mythos не взломал реальное шифрование, он сократил разрыв между тем, что могут сделать машины и опытные люди в области, которая традиционно развивалась в темпе медленного и тщательного человеческого анализа.

Результаты также поднимают практические вопросы перед органами по стандартизации, такими как NIST, которые в настоящее время выбирают постквантовые алгоритмы, которые будут защищать глобальные коммуникации на десятилетия. Если модели ИИ могут выявить слабые места за несколько месяцев, которые годами ускользают от экспертной проверки, возможно, сам процесс проверки должен включать автоматический криптоанализ в качестве обычного этапа.

Отраслевые обозреватели отметили, что решение Anthropic сохранить конфиденциальность Mythos Preview, одновременно публикуя методологию и тесты, отражает все более распространенный баланс в исследованиях безопасности ИИ: демонстрация возможностей без свободного распространения инструментов, которые могут быть использованы не по назначению. По мере того, как модели становятся более способными к автономному мышлению, вероятно, последуют аналогичные открытия и в других чувствительных областях.

Будьте впереди ИИ

Получайте последние новости, анализ и открытия в области искусственного интеллекта — все в одном месте.

Читать больше новостей об искусственном интеллекте →