Anthropic宣布，其实验性AI模型Claude Mythos Preview在约60小时的分析后，发现了HAWK-256——一种后量子数字签名方案——中此前未知的密码学弱点。这一发现重新引发了对密码学安全未来的讨论，以及比特币等区块链网络是否应为日益强大的AI系统时代加速准备工作。

据该公司介绍，该AI模型仅在偶尔的人工指导下运行，并发现了一种将HAWK-256安全边际有效减半的攻击方法。Anthropic估计该研究消耗了约10万美元的API计算资源。

主要发现

该研究产生了多项值得关注的成果：

• 针对HAWK-256的新型密钥恢复攻击，大幅降低了其有效安全级别。
• 对AES-128七轮版本的攻击速度提高了200至800倍——并非生产环境中使用的完整10轮AES-128标准。
• 在发表之前，已提前向算法设计者以及相关政府和行业组织披露了研究结果。

研究人员强调，HAWK仍然是一种拟议的后量子签名方案，而非广泛部署的标准。后量子密码学是一个活跃的研究领域，其驱动力在于人们担心未来的量子计算机可能破解RSA和椭圆曲线密码等广泛使用的公钥系统。美国国家标准与技术研究院（NIST）自2016年起一直在推进为期多年的后量子标准化进程，并于2024年8月发布了首批最终确定的后量子标准。HAWK是众多处于学术研究阶段的提案之一，但尚未被选定为NIST标准。

同样，AES的研究结果仅适用于一种刻意弱化的研究变体，而非当前保护银行系统、消息平台和互联网流量的加密技术。针对缩减轮数AES版本的密码分析进展是探测算法结构的常见学术方法，并不意味着完整标准存在漏洞。

对比特币和区块链安全的影响

这些发现引发了加密货币社区内部的新讨论，因为比特币的长期安全依赖于稳健的密码学。一些观察人士认为，日益强大的AI系统可能缩短发现密码算法弱点所需的时间，从而使主动升级变得更加关键。

然而，这些新发现并未威胁比特币当前的密码体系。比特币主要依赖SHA-256哈希和secp256k1椭圆曲线签名系统，这两者均未受到Anthropic研究的影响。HAWK攻击针对的是一种无关的后量子签名提案，而AES结果涉及的是缩减轮数的学术变体，而非任何已部署的加密标准。

尽管如此，这项工作仍然凸显了前沿AI模型正在成为强大的研究工具——既能发现漏洞，也有助于构建更强大的未来密码标准。据报道，以约10万美元的计算成本进行约60小时的持续密码分析，这也标志着安全研究经济学可能发生转变——过去需要数周专家人工投入的任务可能越来越多地被AI系统辅助或加速。随着AI能力的不断提升，密码学家和加密货币行业可能面临越来越大的压力，需要在理论风险变为现实之前评估并采用更具韧性的安全机制。