Назад к ленте

Claude Mythos Preview выявил уязвимости в криптографических алгоритмах

📅 29.07.2026 09:05

Исследователи из компании Anthropic, с помощью модели Claude Mythos Preview, обнаружили две криптоаналитические уязвимости. Они затрагивают постквантовую схему цифровой подписи HAWK и сокращенную версию AES-128. Эти открытия не влияют на текущие системы, но демонстрируют потенциал использования ИИ в криптографических исследованиях.

HAWK, претендующий на стандартизацию как постквантовая цифровая подпись, использует алгоритмы, которые позволяют верифицировать автора сообщения без раскрытия закрытого ключа. Исследование показало, что симметрия в структуре HAWK позволяет ускорить атаку на восстановление ключа. Для HAWK-256 стоимость восстановления ключа снизилась с 2^64 до 2^38 операций, но более крупные версии остаются защищенными.

Второе открытие касается 7-раундовой версии AES-128, где был применен метод Möbius Bridge. Этот метод улучшил существующую атаку типа meet-in-the-middle, ускорив ее выполнение в 200–800 раз. Однако данная атака остается теоретической и не применима к полным версиям AES-128 в реальных условиях.

Компания Anthropic потратила около $100 000 на каждое исследование. Поиск и проверка атаки на HAWK заняли 60 часов, в то время как подтверждение результатов по AES потребовало сотни часов работы. Исследователи заранее уведомили авторов алгоритмов и соответствующие государственные структуры о своих находках.

Для оценки возможностей ИИ-моделей в криптоанализе Anthropic запустила специальный бенчмарк CryptanalysisBench. Он включает задачи по шести семействам криптографических примитивов. Результаты показали, что модели могут решать до 86% задач начального уровня, однако на сложных схемах их точность значительно ниже.

В дополнение Anthropic сообщила о находке атаки на 13 раундов корейского стандарта LEA. Хотя полная версия использует 24 раунда, данное открытие не представляет немедленной угрозы для текущих систем. Работа над этой атакой продолжается, и компания изучает ее детали.

Рекомендованный контент