7月29日，Anthropic公开承认其尚未发布的内部研究模型Claude Mythos Preview在约60小时内独立发现了两项密码学新攻击：将后量子数字签名方案HAWK的有效密钥强度减半（从2^64降至2^38），并将AES-128七轮攻击速度提升200至800倍。此外，该模型还发现了数千个零日漏洞，包括OpenBSD中存在27年的缺陷和FFmpeg中沉睡16年的漏洞。这标志着AI首次在密码算法本身的数学结构层面——而非代码实现层面——做出原创性发现，而人类验证者花了近一个月才确认AI的发现是正确的，凸显了“验证”正成为新的瓶颈。
Anthropic在其研究博客发布了题为“Discovering cryptographic weaknesses with Claude”的文章，附带两篇技术论文和Apache-2.0开源的可复现代码。针对HAWK，Mythos Preview找到了其格结构中一种此前未被利用的对称性——数学上称为“非平凡自同构”。此前学者Daniël van Gent和Ludo Pulles曾证明，若存在这种对称性，可将HAWK密钥恢复问题降维，但无人知道HAWK的格中是否真的存在。Mythos找到了它。结果，HAWK-256的完整密钥恢复攻击工作因子从2^64降至2^38，Anthropic发布的代码在一台96核服务器上约3小时42分钟即可完成端到端密钥恢复；HAWK-512从2^150降至2^108，HAWK-1024从2^288降至2^182。不过攻击仍是指数级，HAWK-512和HAWK-1024在实际中仍不可攻击，但维持同等安全级别需将密钥尺寸翻倍，这削弱了HAWK作为后量子签名方案的效率优势。
针对AES-128，Mythos Preview开发了名为“莫比乌斯桥”的不变量指纹技术，在中间相遇攻击中跳过对256种可能值的枚举猜测，将七轮AES-128攻击速度提升200至800倍。但该攻击仅针对7轮（而非完整的10轮），且需约2^105个选择明文，现实中不可行，因此当前使用的AES-128依然安全。发现过程消耗约10亿个输出token，模型最初甚至拒绝任务，但在研究者追问下，约三天后提出了莫比乌斯桥概念。
Mythos Preview在类似Claude Code的多智能体环境中工作，多个工作智能体在沙盒中协作，拥有Python和Sage等工具及密码学文献访问权限。HAWK攻击的关键想法由一对智能体协作发现：一个过早放弃，另一个坚持并找到方法，最终达成共识，这种动态与人类研究小组相似。Anthropic在论文中表示，大多数数学发现是AI辅助完成，人类作者主要贡献是指导、组织和验证。
除密码学突破外，Mythos Preview还发现了数千个关键漏洞，覆盖主流操作系统和浏览器，在基准测试中对10个完全修补的目标实现了控制流劫持。具体案例包括OpenBSD SACK TCP实现中27年的缺陷、FFmpeg H.264编解码器中16年的漏洞、FreeBSD NFS中17年的远程代码执行漏洞。成本方面，扫描一千个OpenBSD仓库成本不到2万美元，单次运行发现关键漏洞成本不到50美元，发现FFmpeg缺陷成本约1万美元。此外，模型对LEA轻量级密码也发现了更快攻击，能在桌面电脑上一小时内破解13轮（部署版使用24轮，实际安全不受影响）。
由于超过99%的漏洞尚未修补，Anthropic决定不公开发布Mythos Preview，访问权限限制在“Project Glasswing”项目下，仅向少数行业合作伙伴和开源开发者开放，以在工具落入恶意者手中前修补关键软件。这一“负责任披露”决策也暴露了结构性矛盾：AI发现漏洞的速度远超人类修补速度，传统安全范式正被挑战。
对密码学界，这是一次范式震荡。Anthropic发布了CryptanalysisBench基准，由ETH Zurich、海法大学、柏林工业大学和特拉维夫大学合作开发，包含191个密码分析任务。Mythos 5（Mythos Preview的公开发布版本）在已知解的任务上解决了85.7%，但对没有已知破译的完整强度密码，所有模型得分低于9%，说明AI在未知领域仍有空间。对NIST后量子标准化，HAWK仍是第三轮候选，攻击不影响其实际安全性，但密钥尺寸翻倍削弱了其效率优势，NIST需重新评估。对网络安全行业，数千个零日漏洞是定时炸弹，安全行业需转向“AI发现—AI验证—AI修补”的闭环模式。对AI安全格局，这证明前沿AI具备原创数学发现能力，可能扩展到材料、药物、物理等领域，同时“不公开发布”为AI治理提供新先例，但与开源价值观冲突。
事件还揭示了几个结构性问题：验证成为比发现更关键的瓶颈，人类研究者可能成为响应自动化密码分析发现的瓶颈；双刃剑悖论无解，同一模型既能加固密码标准也能发现漏洞，若其他实验室开源类似能力，“不发布”的保护将失效；密码学正进入新范式，未来密码标准可能需内置“AI对抗性测试”，AI也将在设计更强韧密码方案中发挥关键作用。Anthropic在文章末尾表示，希望AI能在设计下一代更强韧的密码方案中发挥关键作用。