文章总结： Anthropic研究团队借助ClaudeMythosPreview在密码分析领域取得突破，发现针对后量子签名算法HAWK和简化轮数AES的新型攻击方法。这些成果属于研究性质，不影响现网系统安全。AI正从工程实践延伸到基础理论研究，通过辅助研究人员快速探索攻击方案空间，推动密码学发展。这对网络安全行业意味着后量子密码将接受更严格检验，防御方也能借助AI更快发现潜在风险。 综合评分： 84 文章分类： 漏洞分析,AI安全,安全意识,安全建设

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Claude发现了更快的 7 轮 AES 攻击

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2026年7月29日 09:33 上海

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当 AI 不再只是写代码，而是开始研究密码学

过去几年，大模型在编程、代码审计、漏洞分析等领域不断刷新人们的认知。

如今，它们又迈向了一个更具挑战性的领域——密码学（Cryptography）。

近日，Anthropic 发布最新研究《Discovering cryptographic weaknesses with Claude》，宣布其研究团队借助 Claude Mythos Preview 在密码分析（Cryptanalysis）领域取得两项重要研究成果：一是显著削弱了后量子数字签名算法 HAWK 的安全性；二是发现了一种针对简化轮数 AES（round-reduced AES）的新型攻击方法。Anthropic 同时强调，这些成果属于研究突破，目前并不会影响任何生产环境或现网系统的安全。

这意味着，AI 的角色正在发生变化——它不仅能帮助开发软件，也开始参与发现新的数学攻击方法。

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为什么密码学如此难？

与传统软件漏洞不同，密码学面对的不是代码错误，而是数学问题。

现代加密算法通常经历了多年甚至数十年的研究验证，例如：

• AES（高级加密标准）
• RSA
• ECC（椭圆曲线密码）
• 后量子密码（PQC）

全球无数密码学家都会尝试寻找攻击方法。

很多算法能够成为国际标准，正是因为经历了长期公开分析仍未发现可行攻击。

因此，在密码学领域有一句广为流传的话：

没有被证明安全的算法，只有尚未被攻破的算法。

这也是为什么任何新的密码分析成果都会引起学术界高度关注。

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Claude 发现了什么？

Anthropic 介绍，此次研究主要涉及两个方向。

1. HAWK：后量子数字签名方案

HAWK 是 NIST 后量子密码标准化过程中受到关注的一种数字签名方案。

Claude Mythos Preview 帮助研究团队找到了比此前公开研究更有效的攻击思路，进一步削弱了 HAWK 的安全裕度。

需要注意的是：

这并不意味着 HAWK 已经完全失效，而是说明其安全性分析需要进一步完善。

对于密码学而言，这类研究恰恰是标准成熟过程中不可或缺的一部分。

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2. AES：寻找新的分析路径

第二项成果则聚焦于 AES。

AES 是目前全球应用最广泛的对称加密算法，广泛用于：

• HTTPS
• VPN
• Wi-Fi
• 磁盘加密
• 云存储

Anthropic 并没有攻破完整 AES，而是针对**减少加密轮数的研究版本（Round-Reduced AES）**提出了新的攻击方法。

密码学研究中，经常通过分析”减轮版 AES”来评估算法的安全边界。

因此，这项成果主要具有研究意义，并不意味着现实中的 AES 已被破解。

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Claude 是如何参与密码分析的？

Anthropic 并没有把 Claude 当作一个简单的问答机器人。

相反，它更像一位能够持续工作的研究助手。

根据官方介绍，Claude 可以：

• 阅读大量密码学论文
• 理解复杂数学推导
• 尝试构建新的攻击思路
• 自动验证假设
• 不断迭代分析过程

最终，研究人员再对这些候选方案进行验证、修正和完善。

换句话说：

AI 并不是独立完成研究，而是在帮助研究团队更快探索更大的方案空间。

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AI 为什么越来越擅长做密码分析？

密码分析本质上是一个不断提出假设、验证假设的过程。

例如：

• 是否存在新的数学关系？
• 是否存在更低复杂度的攻击？
• 哪些参数组合更容易突破？

传统研究主要依赖研究人员的经验。

而大模型则能够：

• 快速阅读大量文献
• 综合已有研究成果
• 自动生成新的推导思路
• 重复大量实验

虽然它未必每次都正确，但可以显著提高研究效率。

Anthropic 认为，这正是 Claude 在密码学研究中展现价值的重要原因。

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对网络安全行业意味着什么？

此次研究释放出几个值得关注的信号。

1. AI 正在进入基础理论研究

过去，大模型主要应用于：

• 编程
• 文档总结
• 漏洞分析
• 自动化测试

如今，它开始参与：

• 密码分析
• 数学推导
• 算法设计
• 安全协议研究

AI 的应用范围，正在从工程实践逐步延伸到基础科学研究。

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2. 后量子密码将接受更严格检验

全球正在推进后量子密码（PQC）部署。

AI 的加入意味着：

未来候选算法可能接受比以往更高强度、更高效率的公开分析。

这对整个行业来说反而是一件好事。

因为：

越早发现潜在弱点，未来部署就越安全。

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3. 防御方同样受益

很多人担心：

AI 能帮助发现攻击方法，是不是意味着攻击者优势更大？

实际上，Anthropic 强调，这些研究的目的正是帮助密码学界提前发现问题、修复问题，而不是破坏现有系统。

密码学的发展历史也是如此：

每一次新的攻击方法出现，都推动了更安全算法的诞生。

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我们是否进入了”AI 密码分析时代”？

答案可能是：正在进入。

近几年，AI 在网络安全领域的发展速度远超预期：

• 自动代码审计
• 漏洞挖掘
• PoC 生成
• 模糊测试
• 二进制分析
• 密码分析

这些过去依赖专家长期积累的工作，如今开始出现 AI 深度参与的案例。

不过，AI 并没有取代密码学家。

真正的突破，仍然来自研究人员与 AI 的协同工作。

未来，我们或许会看到越来越多”AI + 人类研究员”共同完成的重要安全研究成果。

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写在最后

Anthropic 此次发布的研究，并不是宣布”AI 破解了现代密码学”。

真正值得关注的是另一件事：

AI 已经开始参与发现新的密码分析方法。

对于网络安全行业来说，这既意味着挑战，也意味着机遇。

一方面，未来的密码算法将接受更高强度、更高效率的检验；另一方面，防御者也能借助 AI 更快发现潜在风险，推动更安全的密码体系落地。

或许，这才是 AI 在网络安全领域最重要的价值——不是替代专家，而是帮助专家更快发现那些过去需要数年才能找到的问题。

参考资料

1. Anthropic（核心来源）：《Discovering cryptographic weaknesses with Claude》
2. Anthropic：《Assessing Claude Mythos Preview’s cybersecurity capabilities》

• END –

感谢阅读，如果觉得还不错的话，动动手指给个三连吧～

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