Anthropic 的 Claude Mythos Preview 模型在短短 60 小时内，以约 10 万美元的 API 成本，发现了多个关键密码算法的弱点，其中包括对后量子签名方案 HAWK 的更优攻击——而人类专家已对其审查超过两年。
发生了什么
Anthropic 宣布其 Mythos 模型（Claude 的一个变体）在密码分析任务中取得突破。模型针对 HAWK（一种后量子签名方案）找到了比已知方法更有效的攻击路径。HAWK 是 NIST 后量子密码标准化进程中的候选方案之一，此前已被密码学界广泛分析。此外，Mythos 还发现了其他经典密码算法的潜在弱点。这些发现目前不影响实际部署的系统，但展示了 AI 在密码分析领域的惊人效率。
为什么重要
密码算法是互联网安全的基石，从 HTTPS 到数字签名都依赖其安全性。传统上，密码算法的安全性评估依赖人类专家团队进行长达数年的手工分析。而 AI 模型能以极低成本在数天内完成类似工作，这意味着：
- 密码算法的安全评估周期可能大幅缩短，加速新算法的部署。
- 攻击者也可能利用类似技术发现尚未公开的漏洞，形成新的不对称威胁。
- 后量子密码标准化进程可能因此加速，因为 AI 能快速筛选出候选方案中的弱点。
Anthropic 的发现并非孤例。此前已有研究显示 AI 在密码分析中的潜力，但 Mythos 的成果是首次在真实世界密码方案上取得实质性进展，且效率远超人类。
影响与看点
对开发者而言，短期内无需恐慌——当前使用的加密算法（如 AES、RSA、ECDSA）尚未被直接威胁，但应关注后量子密码迁移的紧迫性。长期看，AI 驱动的密码分析可能成为新常态，密码学家需要重新思考“安全性证明”的充分性。
对行业而言，Anthropic 此举可能引发 AI 安全应用的军备竞赛：一方面，AI 可用于防御性审计；另一方面，恶意使用同样容易。监管机构需关注 AI 在密码分析中的双重用途。
一个值得关注的趋势是：AI 不仅加速了已知攻击的复现，更可能发现人类思维盲区中的新攻击面。这意味着未来的密码算法设计必须考虑“AI 对手”的存在。
