Anthropic 表示，尚未发布的 Claude Mythos Preview 模型发现了两项新的密码分析结果，其中一项指向仍在美国国家标准与技术研究院（NIST）后量子密码竞赛中的签名方案 HAWK。对加密行业而言，这类研究首先影响的是未来链上签名方案的选择，而不是现有比特币等网络的即时安全。

HAWK攻击成本大降

HAWK 是一种后量子数字签名方案，目标是在未来量子计算环境下继续用于身份验证和交易签名。Anthropic 称，模型在 HAWK 的数学结构中找到一种此前未被利用的对称性，使最小参数下恢复私钥的成本从 2^64 次运算降至 2^38 次。

按公司说法，这意味着攻击所需工作量下降约 6700 万倍。修补这一问题的方法是大致将 HAWK 的密钥规模翻倍，但这会削弱该方案原本依赖的小密钥和高效率优势。

这对区块链场景尤其敏感。签名大小会直接占用区块空间，区块空间又会影响手续费和吞吐表现。如果未来有公链评估抗量子签名替代方案，签名体积和性能通常都是核心指标。

Anthropic 同时强调，HAWK 目前并未在实际系统中部署，比特币等主流网络也没有使用该方案，因此这项结果不影响现有链上资产安全。

7轮 AES 结果被推进

第二项结果针对 AES。AES 是广泛用于 HTTPS、硬盘加密和交易平台后台系统的对称加密算法。Anthropic 这次讨论的不是完整 10 轮的 AES-128，而是一个 7 轮研究版本。

公司称，Claude 在受限条件下提出一种新的攻击思路，将此前学界在 2013 年留下的最好结果继续推进，速度提升约 200 至 800 倍。论文将这一方法称为 “Möbius Bridge”。

不过，这一结果仍停留在研究层面，并不意味着现实中部署的 AES 被攻破。报道提到，完整强度密码的测试中，各模型表现仍然有限；面对没有公开破解方案的完整密码体制，所有模型得分都不到 9%。

验证耗时更长

Anthropic 表示，这两项结果都已在公开前告知算法作者，并与美国政府及行业合作方沟通，其中 HAWK 的发现还与 NIST 做了协调披露。

公司称，单项研究的 API 成本约为 10 万美元，而对 AES 结果的人工验证耗费了数百小时。论文作者还在文中直言，多数数学发现由 AI 辅助完成，人类研究者的主要工作转向引导、整理和验证。

Anthropic 还推出了名为 CryptanalysisBench 的测试集，包含 191 个密码分析任务，用来衡量模型是否能提交可运行的攻击脚本。公司披露，在已有已知解的任务中，Mythos 5 的通过率为 85.7%。

这意味着，AI 在密码学中的作用正在从辅助编码和漏洞筛查，进一步延伸到更高强度的算法研究。对加密行业来说，更直接的影响不是现有系统已失效，而是未来抗量子方案的筛选和验证节奏可能因此加快。