Anthropic đã công bố vào ngày 28 tháng 7 năm 2026 rằng một mô hình trí tuệ nhân tạo nội bộ, Claude Mythos Preview, đã tìm thấy những điểm yếu toán học thực sự trong các thuật toán mã hóa giúp bảo mật Internet, bao gồm cả ứng cử viên cho thế hệ mã hóa hậu lượng tử tiếp theo mà các chuyên gia con người đã nghiên cứu trong hơn hai năm mà không thành công.

Những phát hiện này, được công bố cùng với các tài liệu nghiên cứu và được trình bày chi tiết trong một bài đăng trên blog của Anthropic có tiêu đề “Khám phá điểm yếu của mật mã với Claude”, đánh dấu một trong những minh chứng nổi bật nhất cho đến nay về các mô hình ngôn ngữ lớn góp phần vào toán học nâng cao. Theo The New York Times, tờ báo đầu tiên báo cáo kết quả, công trình này cho thấy các hệ thống AI có thể bắt đầu thách thức các giả định cốt lõi đằng sau bảo mật kỹ thuật số như thế nào. Để biết những phát triển AI mới nhất và đưa tin sâu hơn về nghiên cứu biên giới, độc giả có thể theo dõi AI Buzz Wire.

Hai đột phá: AES và HAWK

Mythos tạo ra hai kết quả khác biệt. Đầu tiên là cuộc tấn công cải tiến vào HAWK, một sơ đồ chữ ký hiện đang ở vòng thứ ba của cuộc thi tiêu chuẩn hóa do Viện Tiêu chuẩn và Công nghệ Quốc gia Hoa Kỳ (NIST) tổ chức. HAWK thuộc nhóm thuật toán hậu lượng tử được thiết kế để giữ an toàn ngay cả trước các máy tính lượng tử trong tương lai. Các nhà mật mã học con người đã xem xét HAWK trong hơn hai năm, nhưng Mythos Preview đã tìm thấy một cuộc tấn công được cải thiện trong khoảng 60 giờ, với chi phí API khoảng 100.000 USD.

Kết quả thứ hai là một cuộc tấn công mới vào phiên bản rút gọn của AES-128, tiêu chuẩn mã hóa đối xứng được sử dụng rộng rãi nhất trên thế giới. Mô hình này đã phát triển một phương pháp lấy dấu vân tay mới mà Anthropic gọi là "Cầu Mobius", loại bỏ một phần khả năng đoán mà kẻ tấn công phải thực hiện. Anthropic cho biết kỹ thuật này cải thiện các cuộc tấn công tốt nhất được biết đến trước đây theo hệ số từ 200 đến 800. Cuộc tấn công AES chỉ áp dụng cho một phiên bản sửa đổi sử dụng bảy trong số mười vòng của kế hoạch và sơ đồ HAWK vẫn là một ứng cử viên của NIST, do đó, không phát hiện nào ảnh hưởng đến các hệ thống hiện đang được sử dụng.

Một hệ thống đa tác nhân hoạt động độc lập

Điều làm cho kết quả đáng chú ý là cần rất ít sự can thiệp của con người. Theo Anthropic và báo cáo của The Decoding, Mythos hoạt động bán tự động bên trong một hệ thống đa tác nhân, tạo ra và thử nghiệm các giả thuyết của riêng mình. Đối với cuộc tấn công HAWK, một tác nhân ban đầu cố gắng loại bỏ cách tiếp cận này vì cho rằng nó không khả thi, nhưng tác nhân thứ hai đã tìm ra cách khai thác triệt để tính đối xứng chưa bị phát hiện trước đó trong mạng toán học làm nền tảng cho tính bảo mật của HAWK.

Anthropic cho biết, nhà nghiên cứu con người có liên quan có nền tảng về khoa học máy tính lý thuyết nhưng không phải là chuyên gia về mật mã dựa trên mạng. Vai trò của anh chủ yếu giới hạn ở việc quản lý dự án: đưa ra những gợi ý đơn giản, duy trì nỗ lực đúng hướng và sau đó giúp xác minh kết quả. Về nhiệm vụ AES, ban đầu mô hình này đã từ chối, viết rằng "AES-128 r5/r6 thực sự rất khó" và cho rằng những cải tiến tiếp theo là không thể. Nó chỉ bắt đầu theo đuổi những cách tiếp cận sáng tạo hơn sau khi nhà nghiên cứu khuyến khích nó tìm kiếm "những ý tưởng thực sự mới lạ".

Trong khoảng ba ngày, mô hình đã tạo ra hàng trăm triệu mã thông báo, chỉ nhận được thêm ba lời nhắc quan trọng và tiêu thụ tổng cộng khoảng một tỷ mã thông báo. Việc chạy tốn khoảng 100.000 USD phí API. Các nhà nghiên cứu con người không phải là chuyên gia về mật mã sau đó đã dành hàng trăm giờ để kiểm tra độc lập các kết luận.

Tiết lộ và Điểm chuẩn mới

Anthropic cho biết họ đã chia sẻ trước những phát hiện này với chính phủ Hoa Kỳ và các đối tác trong ngành, đồng thời phối hợp trực tiếp tiết lộ điểm yếu của HAWK với các tác giả của chương trình. Công ty nhấn mạnh rằng vì không có kết quả nào phá vỡ mã hóa khi triển khai tích cực nên việc tiết lộ thông tin chỉ mang tính phòng ngừa hơn là phản ứng khẩn cấp. Bản xem trước Mythos vẫn chưa có sẵn cho công chúng.

Để giúp những người khác đánh giá khả năng phân tích mật mã của các mô hình ngôn ngữ, Anthropic đã hợp tác với các nhà nghiên cứu từ ETH Zurich, Đại học Tel Aviv và Đại học Haifa để xây dựng một tiêu chuẩn mang tên CryptanalysisBench. Điểm chuẩn này được thiết kế để cho phép các nhóm bên ngoài kiểm tra một cách có hệ thống xem các mô hình AI có thể tìm và phân tích điểm yếu trong cấu trúc mật mã tốt như thế nào.

Tại sao nó lại quan trọng

Thông báo này được đưa ra trong bối cảnh đang có một cuộc tranh luận gay gắt về việc nên phát triển AI tiên tiến nhanh như thế nào và nên trao bao nhiêu mô hình quyền tự chủ, đặc biệt là đối với các nhiệm vụ có liên quan đến an ninh quốc gia. Mật mã là nền tảng cho hầu hết mọi việc mọi người thực hiện trực tuyến, từ ngân hàng, nhắn tin đến liên lạc của chính phủ. Mặc dù Mythos không phá vỡ được mã hóa trong thế giới thực, nhưng nó đã thu hẹp khoảng cách giữa những gì máy móc và con người chuyên gia có thể đạt được trong một lĩnh vực vốn có truyền thống chuyển động với tốc độ phân tích chậm rãi và cẩn thận của con người.

Kết quả cũng đặt ra những câu hỏi thực tế cho các cơ quan tiêu chuẩn hóa như NIST, hiện đang lựa chọn các thuật toán hậu lượng tử để bảo vệ thông tin liên lạc toàn cầu trong nhiều thập kỷ. Nếu các mô hình AI có thể phát hiện ra những điểm yếu trong nhiều tháng mà không cần sự xem xét của chuyên gia trong nhiều năm, thì bản thân quá trình xem xét có thể cần phải kết hợp phân tích mật mã tự động như một bước thông thường.

Các nhà quan sát trong ngành lưu ý rằng quyết định của Anthropic giữ Mythos Preview ở chế độ riêng tư, đồng thời công bố phương pháp và điểm chuẩn, phản ánh sự cân bằng ngày càng phổ biến trong nghiên cứu an toàn AI: thể hiện khả năng mà không cần phân phối miễn phí các công cụ có thể bị lạm dụng. Khi các mô hình ngày càng có nhiều khả năng suy luận tự chủ hơn, những khám phá tương tự trong các lĩnh vực nhạy cảm khác có thể sẽ xảy ra.

Đi trước AI

Nhận tin tức, phân tích và đột phá mới nhất về AI — tất cả ở cùng một nơi.

Đọc thêm tin tức về AI →