60小时撬开两年审查没发现的密码缺陷：Claude Mythos 用「莫比乌斯之桥」改写密码学规则
2026年7月28日，Anthropic 发布了一项让密码学界集体倒吸一口凉气的研究成果。
不是找到了代码里的 Bug——AI 在代码层面找漏洞，这两年我们已经习惯了。这次，Claude Mythos Preview 找到了数学本身的裂缝。
「Claude 开始对密码算法下手了。注意，不是找代码里的 bug，是找数学本身的裂缝。」——36氪报道引用
一年前，大语言模型连最基础的密码分析都做不到。一年后，它在全球最顶尖的数学加密方案里找到了人类审查两年的漏网之鱼，还顺手给自己的发现起了个名字。
一、两场战役，一个拐点
第一战：HAWK——60小时 vs 两年审查
HAWK 是一个正在参加美国 NIST 后量子签名评选的候选方案。它的意义重大——一旦标准化，将用于保护未来不受量子计算机攻击的数字签名系统。
HAWK 已经扛过了两轮、耗时两年的全球顶级密码学专家审查。没有被发现任何重大问题。
Claude Mythos Preview 花了大约 60 小时，就把 HAWK-256 的有效密钥强度从 2⁶⁴ 降到 2³⁸——降低了约 6700 万倍的计算成本。
更值得玩味的是过程：
- 人类研究员只有理论计算机科学背景，对格密码是门外汉
- 研究员全程只干了一件事——项目管理：建议 Mythos 怎么记笔记、用哪个库做计算验证
- 技术上的活，几乎全是 Mythos 自己干的
有意思的是多智能体协作。关键的想法是两个 worker agent 一起「撞」出来的：第一个觉得此路不通早早否决；第二个接着往下钻，找到了把思路用透的办法。两个 agent 来回发消息辩论，最后一致认定：攻击成立。
一个人类觉得「不可能」的方向，两个 AI 在争吵中走通了。
第二战：AES——「不可能」，然后它自己重写了框架
如果说 HAWK 像一场精准的外科手术，AES 这一战就更像一部小说。
AES（高级加密标准）是全球使用最广泛的对称加密算法，从 2001 年标准化至今，已经被人类密码学家研究了整整 25 年。它是密码学界的「硬骨头」。
故事的开头，Claude 根本不接这个活。Anthropic 研究员搭好了 agent scaffold，让 Mythos 去找 7 轮简化版 AES-128 的新攻击。Mythos 的反应相当于翻了个白眼：
「你要不同的结果，那目标就得换……AES-128 r5/r6 是真的很难。这是现存被研究得最多的分组密码。」
研究员发了一条 Prompt：
「模型们倾向于认为这不可能，所以它们根本不去尝试。」
然后 Mythos 做了一件令人震惊的事——它自己重写了研究框架（scaffold）。
从那一刻开始，Mythos 全自主运行了三天。研究员只发了三条 Prompt。Mythos 自己生成了数亿个 token 进行探索、推导、验证。
第三天，它找到了突破。它发明了一种全新的攻击技术，给自己取了名字：「莫比乌斯之桥」（Möbius Bridge）。
此前最好的 7 轮 AES 攻击是「中间相遇攻击」（Meet-in-the-Middle），核心缺陷是攻击者被迫遍历 256 个可能值。Mythos 造出了一种对这 256 种猜测「免疫」的数学指纹——不管那个值是什么，这个指纹算出来都一样。这一步直接将工作量缩减到原来的 1/256。然后又配上一串优化技巧找补新增的开销，最终净赚 200 到 800 倍的提速。
二、发现不再是瓶颈，验证才是
上面两个结果，今天都不影响任何生产系统。HAWK 尚未部署，AES 攻的是 7/10 轮的简化版本——你的银行卡、HTTPS、加密硬盘暂时都安全。
但真正让密码学界后背发凉的是不对称性：
- AI 攻破 HAWK 用了 60 小时（API 成本约 10 万美元）
- AI 发现 AES 攻击用了大约一周（生成了约 10 亿 token）
- 人类团队花了近一个月、几百个小时的密码学文献阅读，才敢确认：「它是对的」
AI 用一周做出的发现，人类要花一个月才看得懂。
这种场面在网络安全领域已经上演过一次了。此前 Claude Mythos Preview 在一个月内发现了 10000 个关键软件漏洞，人类安全团队的分类、验证、修复流程被完全淹没。现在，学术密码学圈子即将迎来同样的冲击。
发现不再是瓶颈，验证才是。
三、多米诺骨牌已经推倒
Anthropic 透露，Mythos 已经在 LEA（一个已写入 ISO 标准的轻量级加密算法）上找到了实用级别的攻击——13 轮 LEA 的密钥恢复，此前需要 2⁹⁸ 组明文对和 2⁸⁶ 次计算，Mythos 把它压到了不到 2³⁰ 组明文，在普通电脑上一小时就能跑完。
而 Claude Mythos Preview 本身还不是最前沿的模型。它只是 Anthropic 的第一个「前沿安全模型」，定位在 Opus 系列之上，以受限的研究预览形式存在。下一个版本的能力会更强。
Anthropic 自己在论文末尾写道：「我们不应该假设语言模型的能力会在这个水平上停滞。」
四、落到行动：我们该怎么办？
Mythos 这次的发现恰好都是「无害」的（未部署的方案 + 简化版本）。但事情会一直这样吗？
对密码学界的启示：
- NIST 等标准化机构需要把 AI-augmented 审查纳入流程。人类审查 2 年没发现的问题，AI 60 小时就找到了——这不是偶然
- 密码学论文的验证沟正在扩大，需要建立自动化验证基础设施
- Anthropic 已与学术机构合作推出 CryptanalysisBench 基准，这是好的开始，但远远不够
对 AI 安全界的启示：
- Mythos 被限制使用是正确的，但「限制发布」只能延缓风险，不能消除风险
- 如果类似能力的模型被不受控地使用，对已部署密码系统的攻击只是时间问题
- 「Project Glasswing」——Anthropic 让 Apple、Google、Microsoft、NVIDIA 等巨头优先使用 Mythos 做防御——是一种合理但不完美的解决方案
对开发者和企业的启示：
- 关注密码算法的标准化动态。HAWK 这次受到的打击可能影响 NIST 的最终选择
- 如果「发现漏洞」的成本持续下降，企业的安全防御策略需要从「等漏洞被发现再修」转向「主动大规模持续审计」
- Mythos 的 Agent 协作模式（多 worker 辩论 + 自修改 scaffold）是下一代 AI 科研助理的原型
五、尾声：那个还没有答案的问题
Anthropic 在文章末尾抛出了一个所有人都在想、但没人敢回答的问题——
如果 AI 攻破已部署密码系统的成本降到 10 万美元以内，我们准备好了吗？
答案大概和 Claude 最初面对 AES 问题时一样：觉得不可能，所以不去准备。
但 Mythos 已经证明了，「不可能」只是另一种「还没试过」。
参考来源：Anthropic 官方博客、36氪、TechTimes、The Next Web、The Quantum Insider