7月29日，Anthropic公開承認其尚未釋出的內部研究模型Claude Mythos Preview在約60小時內獨立發現了兩項密碼學新攻擊：將後量子數字簽名方案HAWK的有效金鑰強度減半（從2^64降至2^38），並將AES-128七輪攻擊速度提升200至800倍。此外，該模型還發現了數千個零日漏洞，包括OpenBSD中存在27年的缺陷和FFmpeg中沉睡16年的漏洞。這標誌著AI首次在密碼演算法本身的數學結構層面——而非程式碼實現層面——做出原創性發現，而人類驗證者花了近一個月才確認AI的發現是正確的，凸顯了“驗證”正成為新的瓶頸。

Anthropic在其研究部落格釋出了題為“Discovering cryptographic weaknesses with Claude”的文章，附帶兩篇技術論文和Apache-2.0開源的可復現程式碼。針對HAWK，Mythos Preview找到了其格結構中一種此前未被利用的對稱性——數學上稱為“非平凡自同構”。此前學者Daniël van Gent和Ludo Pulles曾證明，若存在這種對稱性，可將HAWK金鑰恢復問題降維，但無人知道HAWK的格中是否真的存在。Mythos找到了它。結果，HAWK-256的完整金鑰恢復攻擊工作因子從2^64降至2^38，Anthropic釋出的程式碼在一台96核伺服器上約3小時42分鐘即可完成端到端金鑰恢復；HAWK-512從2^150降至2^108，HAWK-1024從2^288降至2^182。不過攻擊仍是指數級，HAWK-512和HAWK-1024在實際中仍不可攻擊，但維持同等安全級別需將金鑰尺寸翻倍，這削弱了HAWK作為後量子簽名方案的效率優勢。

針對AES-128，Mythos Preview開發了名為“莫比烏斯橋”的不變數指紋技術，在中間相遇攻擊中跳過對256種可能值的列舉猜測，將七輪AES-128攻擊速度提升200至800倍。但該攻擊僅針對7輪（而非完整的10輪），且需約2^105個選擇明文，現實中不可行，因此當前使用的AES-128依然安全。發現過程消耗約10億個輸出token，模型最初甚至拒絕任務，但在研究者追問下，約三天後提出了莫比烏斯橋概念。

Mythos Preview在類似Claude Code的多智慧體環境中工作，多個工作智慧體在沙盒中協作，擁有Python和Sage等工具及密碼學文獻訪問許可權。HAWK攻擊的關鍵想法由一對智慧體協作發現：一個過早放棄，另一個堅持並找到方法，最終達成共識，這種動態與人類研究小組相似。Anthropic在論文中表示，大多數數學發現是AI輔助完成，人類作者主要貢獻是指導、組織和驗證。

除密碼學突破外，Mythos Preview還發現了數千個關鍵漏洞，覆蓋主流作業系統和瀏覽器，在基準測試中對10個完全修補的目標實現了控制流劫持。具體案例包括OpenBSD SACK TCP實現中27年的缺陷、FFmpeg H.264編解碼器中16年的漏洞、FreeBSD NFS中17年的遠端程式碼執行漏洞。成本方面，掃描一千個OpenBSD倉庫成本不到2萬美元，單次執行發現關鍵漏洞成本不到50美元，發現FFmpeg缺陷成本約1萬美元。此外，模型對LEA輕量級密碼也發現了更快攻擊，能在桌面電腦上一小時內破解13輪（部署版使用24輪，實際安全不受影響）。

由於超過99%的漏洞尚未修補，Anthropic決定不公開發布Mythos Preview，訪問許可權限制在“Project Glasswing”專案下，僅向少數行業合作伙伴和開源開發者開放，以在工具落入惡意者手中前修補關鍵軟體。這一“負責任披露”決策也暴露了結構性矛盾：AI發現漏洞的速度遠超人類修補速度，傳統安全範式正被挑戰。

對密碼學界，這是一次範式震盪。Anthropic釋出了CryptanalysisBench基準，由ETH Zurich、海法大學、柏林工業大學和特拉維夫大學合作開發，包含191個密碼分析任務。Mythos 5（Mythos Preview的公開發布版本）在已知解的任務上解決了85.7%，但對沒有已知破譯的完整強度密碼，所有模型得分低於9%，說明AI在未知領域仍有空間。對NIST後量子標準化，HAWK仍是第三輪候選，攻擊不影響其實際安全性，但金鑰尺寸翻倍削弱了其效率優勢，NIST需重新評估。對網路安全行業，數千個零日漏洞是定時炸彈，安全行業需轉向“AI發現—AI驗證—AI修補”的閉環模式。對AI安全格局，這證明前沿AI具備原創數學發現能力，可能擴充套件到材料、藥物、物理等領域，同時“不公開發布”為AI治理提供新先例，但與開源價值觀衝突。

事件還揭示了幾個結構性問題：驗證成為比發現更關鍵的瓶頸，人類研究者可能成為響應自動化密碼分析發現的瓶頸；雙刃劍悖論無解，同一模型既能加固密碼標準也能發現漏洞，若其他實驗室開源類似能力，“不釋出”的保護將失效；密碼學正進入新範式，未來密碼標準可能需內建“AI對抗性測試”，AI也將在設計更強韌密碼方案中發揮關鍵作用。Anthropic在文章末尾表示，希望AI能在設計下一代更強韌的密碼方案中發揮關鍵作用。