Claude encontra falhas em criptografia AES e HAWK de forma autônoma
Claude Mythos encontra falhas matemáticas em algoritmos criptográficos
Pesquisadores da Anthropic usaram o Claude Mythos Preview para descobrir fraquezas matemáticas nos próprios algoritmos criptográficos - não apenas em implementações incorretas de código. Os dois principais resultados não afetam sistemas em produção, mas demonstram que modelos de IA frontier já conseguem realizar pesquisa criptoanalítica no nível de especialistas humanos.
Ataque ao HAWK
O HAWK é um esquema de assinatura digital pós-quântico, candidato na terceira rodada do processo de padronização do NIST. Apesar de ter sobrevivido a dois anos de revisão por especialistas humanos, o Mythos melhorou o melhor ataque conhecido em apenas 60 horas de trabalho, efetivamente cortando a força da chave pela metade. O ataque explora uma simetria (automorfismo não trivial) no reticulado usado pelo HAWK que trabalhos anteriores haviam provado ser explorável, mas sem confirmar se era acessível na prática.
Na prática, o custo de um ataque de recuperação de chave contra o HAWK-256 caiu de 2⁶⁴ para 2³⁸. Para chaves maiores, o ataque permanece impraticável, mas dobrar o tamanho das chaves eliminaria as vantagens que tornavam o HAWK atraente como candidato pós-quântico.
O processo foi semi-autônomo: um pesquisador da Anthropic com formação em ciência da computação teórica (mas não especialista em criptografia baseada em reticulados) trabalhou com o Mythos em um harness multi-agente. A ideia-chave foi descoberta por dois agentes trabalhadores que colaboraram entre si - um inicialmente rejeitou a ideia como inviável, mas o outro encontrou uma forma de explorá-la. Custo estimado: ~US$ 100.000 em chamadas de API.
Ataque ao AES reduzido
O segundo resultado é um ataque melhorado contra uma variante de 7 rodadas do AES-128 (o cifrador completo tem 10 rodadas). O Mythos desenvolveu uma técnica que chamou de "Möbius Bridge", um algoritmo de fingerprinting mais sofisticado que elimina uma etapa de adivinhação de 256 valores, resultando em um ataque 200 a 800 vezes mais rápido que o melhor anterior.
A descoberta foi quase totalmente autônoma. Inicialmente, o Claude se recusava a tentar, alegando que era impossível melhorar a criptoanálise do AES. Após prompts do pesquisador incentivando-o a buscar ideias genuinamente novas, o modelo gerou centenas de milhões de tokens ao longo de três dias até encontrar o insight. No total, produziu cerca de um bilhão de tokens de output. Dois pesquisadores levaram quase um mês para validar a correção do resultado.
Outros resultados e implicações
A Anthropic também encontrou ataques práticos contra o LEA (recuperação de chave de 13 rodadas em menos de uma hora em um desktop), contra 6 rodadas do Serpent-128, e melhorias limitadas contra Salsa20, Poseidon e SHA-1.
A empresa lançou o CryptanalysisBench em parceria com ETH Zurich, Tel Aviv University e TU Berlin para facilitar a avaliação de LLMs em criptoanálise. A Anthropic argumenta que a comunidade de segurança em breve enfrentará o mesmo gargalo já visto em descoberta de bugs: modelos produzindo resultados mais rápido do que humanos conseguem validar.