Anthropic 表示，尚未發布的 Claude Mythos Preview 模型發現了兩項新的密碼分析結果，其中一項指向仍在美國國家標準與技術研究院（NIST）後量子密碼競賽中的簽名方案 HAWK。對加密產業而言，這類研究首先影響的是未來鏈上簽章方案的選擇，而不是現有比特幣等網路的即時安全。

HAWK攻擊成本大降

HAWK 是一種後量子數位簽章方案，目標是在未來量子運算環境下繼續用於身分驗證和交易簽章。 Anthropic 稱，模型在 HAWK 的數學結構中找到一種先前未被利用的對稱性，使最小參數下恢復私鑰的成本從 2^64 次運算降至 2^38 次。

按公司說法，這意味著攻擊所需工作量下降約 6,700 萬倍。修補這個問題的方法是大致將 HAWK 的密鑰規模翻倍，但這會削弱該方案原本依賴的小密鑰和高效率優勢。

這對區塊鏈場景尤其敏感。簽名大小會直接佔用區塊空間，區塊空間會影響手續費和吞吐表現。如果未來有公鏈評估抗量子簽章替代方案，簽章體積和性能通常都是核心指標。

Anthropic 同時強調，HAWK 目前並未在實際系統中部署，比特幣等主流網路也沒有使用該方案，因此這項結果不影響現有鏈上資產安全。

7輪 AES 結果被推進

第二項結果針對 AES。 AES 是廣泛用於 HTTPS、硬碟加密和交易平台後台系統的對稱加密演算法。 Anthropic 這次討論的不是完整 10 輪的 AES-128，而是一個 7 輪研究版本。

公司稱，Claude 在受限條件下提出一種新的攻擊思路，將先前學界在 2013 年留下的最佳結果繼續推進，速度提升約 200 至 800 倍。論文將此方法稱為 “Möbius Bridge”。

不過，這項結果仍停留在研究層面，並不代表現實中部署的 AES 被攻破。報導提到，完整強度密碼的測試中，各模型表現仍然有限；面對沒有公開破解方案的完整密碼體制，所有模型得分都不到 9%。

驗證耗時更長

Anthropic 表示，這兩項結果都已在公開前告知演算法作者，並與美國政府及產業合作方溝通，其中 HAWK 的發現也與 NIST 做了協調披露。

該公司稱，單項研究的 API 成本約為 10 萬美元，而對 AES 結果的人工驗證耗費了數百小時。論文作者也在文中直言，多數數學發現由 AI 輔助完成，人類研究者的主要工作轉向引導、整理和驗證。

Anthropic 也推出了名為 CryptanalysisBench 的測試集，包含 191 個密碼分析任務，用來衡量模型是否能提交可執行的攻擊腳本。公司揭露，在已有已知解的任務中，Mythos 5 的通過率為 85.7%。

這意味著，AI 在密碼學中的作用正在從輔助編碼和漏洞篩檢，進一步延伸到更高強度的演算法研究。對加密產業來說，更直接的影響不是現有系統已失效，而是未來抗量子方案的篩選和驗證節奏可能因此加快。