一句话看懂：Anthropic 的 Claude Mythos Preview 模型在几乎独立运行的多智能体系统中，发现了两类加密算法漏洞，分别针对后量子签名方案 HAWK 和简化版 AES-128，单次攻击的 API 成本约 10 万美元，但目前不影响实际使用。
事件核心：发生了什么
2026 年 7 月 28 日，Anthropic 公开其 Claude Mythos Preview 模型在密码学分析领域的两项突破：一是改进了后量子签名方案 HAWK 的攻击方法，利用其数学格结构中的未检测对称性，耗时 60 小时、消耗约 10 万美元 API 费用；二是针对简化版 AES-128（仅 7 轮而非完整 10 轮）找到新的指纹攻击方法“Möbius Bridge”，将最优已知攻击效率提升 200–800 倍。两项研究的 API 调用总成本均为约 10 万美元，人类研究员主要负责项目管理、简单提示和结果验证，并非密码学专家。
为什么重要
这两项发现展示了大语言模型在密码学前沿领域的半自主研究能力。HAWK 目前仍处于 NIST 后量子签名标准化的第三轮评审中，人类专家已审查超过两年，而 Mythos 在 60 小时内即发现此前未被注意的弱点。这表明 AI 模型可能加速发现加密算法中的结构性问题，挑战现有安全假设。同时，约 10 万美元的计算成本远低于传统学术研究的人力与时间投入，可能改变密码学漏洞发现的成本结构。
对用户/开发者/创作者的影响
对普通用户而言，两项攻击均不涉及当前已使用的完整 AES-128 或已部署的签名方案，因此暂无直接安全风险。对密码学开发者和标准化组织而言，这一事件提示需要将 AI 驱动的自动推理纳入安全评估流程。Anthropic 已提前与美国政府和 HAWK 作者协调披露，并同期发布基准测试 CryptanalysisBench，供学界系统评估大模型的密码分析能力。未来参与加密协议设计的开发团队应关注类似工具对自身方案的验证潜力。
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值得关注的后续
1. Mythos Preview 仍不对外开放，Anthropic 尚未公布其发布计划，若后续开放 API 可能显著降低密码学研究的门槛。2. NIST 是否会因 HAWK 的对称性漏洞调整标准进程，可能影响后量子签名选型。3. 其他大模型（如 GPT、Llama）是否跟进类似的多智能体安全研究，并催生专门的“AI 密码分析”工具市场。
