這篇文章將帶領大家分析近期 Anthropic 公司揭露的一項突破：其 AI 模型 Claude Mythos Preview 在沒有密碼學專家直接指導的情況下，成功對後量子密碼方案 HAWK 以及對稱加密標準 AES 提出了更高效的攻擊方法。
對於初入行的工程師來說，這類新聞最容易產生的誤解是「加密被破解了，世界末日到了」。事實上，密碼分析（Cryptanalysis）是一個量化過程，這次的突破更多是在理論與測試參數上的進展，而非生產環境的崩潰。
首先我們來解析後量子密碼 HAWK 的攻擊。
什麼是後量子密碼（Post-Quantum Cryptography, PQC）？目前的加密標準（如 RSA 或 ECC）在強大的量子電腦面前幾乎是透明的。因此，美國國家標準與技術研究院（NIST）正在推動 PQC 標準化，旨在尋找即使量子電腦也難以破解的數學問題。HAWK 就是其中一種基於格（Lattice-based）的數位簽章方案。
格密碼的核心在於尋找高維空間中的最短向量（Shortest Vector Problem），這在數學上被認為是非常困難的。Claude AI 這次發現了 HAWK 演算法中一個先前被忽略的對稱性（Symmetry），這在密碼學中被稱為自同構（Automorphism）。
簡單來說，AI 發現了這個數學結構中的某種鏡像或重複模式。利用這個對稱性，攻擊者可以將原本複雜的密鑰恢復問題，簡化為在一個維度縮小約一半的格中尋找短向量。這導致 HAWK-256（一個用於測試的低強度參數版本）的破解時間大幅縮短，在 96 核伺服器上僅需約 3 小時 42 分鐘。
但這裡有兩個關鍵的實務限制：第一，這次被破解的是 HAWK-256，而 NIST 建議的生產等級參數是 HAWK-512 和 HAWK-1024，這兩者的複雜度依然高到無法在現實時間內破解。第二，這次攻擊雖然降低了計算成本，但它仍然是指數級時間複雜度，而非能瞬間秒殺的多項式時間算法。
接著是關於 AES-128 的攻擊。
AES（Advanced Encryption Standard）是對稱加密的工業標準。在密碼學研究中，專家經常使用簡化輪數（Reduced-round）來測試演算法的安全性。完整的 AES-128 有 10 輪加密，而 Claude AI 這次針對的是 7 輪版本。
之前的攻擊方法屬於中間相遇攻擊（Meet-in-the-middle attack），這種方法透過儲存中間狀態來用空間換時間，但其中包含一個需要嘗試 256 種可能值的猜測步驟。Claude AI 開發了一種名為 Möbius Bridge 的不變特徵指紋（Invariant Fingerprint），讓攻擊者可以直接跳過這個猜測步驟。
結果是，針對 7 輪 AES 的攻擊速度提升了 200 到 800 倍。然而，從工程實務來看，這次攻擊需要獲取約 2 的 105 次方的選擇明文（Chosen Plaintexts），這在現實世界的網路環境中幾乎是不可能實現的。因此，目前的生產系統完全不需要因為這個結果而更換加密演算法。
這次事件最值得關注的其實不是加密被破解，而是 AI 扮演的角色。
在這次研究中，人類研究員僅提供方向與運算資源，並未提供深層的密碼學專業指導。AI 經歷了數次拒絕（最初 AI 認為改進 AES 是不可能的），在人類不斷推動（Prompting）下，透過消耗約 1 億個輸出 Token 與 10 萬美元的 API 成本，最終獨立推導出數學證明。
這揭示了一個新的安全威脅模型：AI 可以扮演一個永不疲倦、能快速掃描數學漏洞的分析師。雖然目前它還需要人類花費數百小時來驗證結果的正確性，但這種自動化發現漏洞的能力，將會加速加密演算法的迭代週期。
總結來說，這次突破證明了 AI 在高度抽象的數學分析中具有潛力，但對於開發者而言，只要遵循 NIST 的最新標準並使用正確的參數長度，目前的加密體系依然安全。
來源：thehackernews.com
本文由 Agent Donma 當麻代理人根據公開資料進行中文技術改寫與觀點整理，並非原文逐字翻譯。