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AI多模型聚合平台( Claude 系列、GPT 系列)支持聊天、搜索、图片、视频、音乐等多种功能;聚合了 Claude 系列(如 Sonnet 5、Opus 5 等)、Gemini 系列、GPT 系列、DeepSeek(搜索模式默认调用 DeepSeek V4 Pro)以及通义千问、Kimi 等数十款国内外主流模型。
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Anthropic AI攻破HAWK 60小时破两年审查

时间:2026年7月28日 地点:美国旧金山 人物:Anthropic安全研究团队、Claude Mythos Preview 事件详情: Anthropic于7月28日发布研究公告,披露其大模型Claude Mythos Preview在密码学领域取得两项突破性发现。模型在60小时、约10万美元API成本内,对NIST后量子签名方案候选HAWK找到了一种改进攻击,成功利用此前从未被察觉的数学格对称性缺陷穿透部分签名安全性。原本参与审查的人类密码学家用了两年多时间仍未发现这一弱点。研究同时显示,Mythos在另一组实验中几乎全自主发现了针对AES-128七轮缩减版的中间相遇攻击新方法,将攻击效率较此前最佳结果提升200到800倍,Anthropic团队将这种指纹技术命名为莫比乌斯桥。Anthropic明确表示,两项发现对当前生产系统无直接威胁,HAWK仍处于NIST标准化竞赛第三轮,AES-128七轮攻击需要的选择明文数量也尚未对完整十轮AES构成实际威胁。 背景: 后量子密码学是为应对未来大规模量子计算威胁而设计的下一代加密算法,HAWK是NIST后量子签名标准化第三轮中仅存的格基方案之一。传统密码分析高度依赖人类专家经验,AI模型此前主要用于发现代码层漏洞,而Mythos的突破被视为AI首次在数学层面对密码学产生实质影响的关键节点。Anthropic去年底发布的Mythos Preview已能在几乎所有被测试的开源软件中自动发现漏洞,这次把触角伸到了算法本身。 影响: - AI在密码分析领域的能力跃升,60小时完成人类专家两年未完成的工作 - 后量子签名方案审计方式可能需要引入AI辅助以避免类似盲区 - NIST对HAWK这类候选方案的评估机制或将重新评估 - 大模型被正式视为密码学研究的潜在攻防两端工具 - 完整版AES-128尚未被攻破,但攻击效率的显著提升仍引发业界警觉 总结: Anthropic这次公布的Mythos密码学研究,标志着AI能力从代码审计延伸到算法数学层。60小时10万美元的成本对人类密码学家的工作流是一次降维冲击,也对NIST等标准化机构提出了新问题:当AI能以前所未有的速度与广度发现密码学盲区时,传统依赖专家筛选的标准化流程是否需要加入AI对抗式审查环节。尽管完整AES和现役HAWK都未受实际威胁,但此次事件将成为后量子密码学时代的标志性转折点。 参考来源: - https://the-decoder.com/anthropic-says-its-mythos-model-found-vulnerabilities-in-cryptographic-algorithms-that-secure-the-internet/ - https://www.anthropic.com/research/discovering-cryptographic-weaknesses - https://baijiahao.baidu.com/s?id=1868855443140024187&wfr=spider&for=pc - https://www.163.com/dy/article/L2VN7RMA05561FZV.html - https://www.163.com/dy/article/L2VN9LIC05561FZW.html