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2026年7月28日，一场发生在实验室里的“密码战争”引发了科技界的广泛关注。攻击者既不是某个黑客组织，也不是拥有超级计算资源的国家级机构，而是一个人工智能模型：Anthropic旗下的Claude Mythos Preview。它所做的事情，正是过去几十年来密码学家一直在从事的工作：寻找加密算法中隐藏的漏洞。
据Anthropic刚刚公布的研究显示，Claude帮助研究人员发现了两个密码分析领域的重要进展。其中一项针对的是后量子密码领域的重要候选方案HAWK，这是一种为未来量子计算时代准备的新型数字签名算法。另一项则针对全球最知名的加密算法之一：AES的简化版本。
严格来说，Claude并没有破解今天互联网正在使用的任何密码系统，也没有让银行、政府或企业的数据暴露在风险之中。但它做了一件更值得关注的事情：它证明了人工智能已经能够参与密码学最核心、最困难的环节，即发现数学算法本身的弱点。这意味着，一个长期建立在人类数学家智慧之上的安全体系，正在迎来前所未有的新变量。
为什么要为量子计算机提前准备“防弹衣”？
过去几十年，互联网安全建立在几类经典密码算法之上，比如RSA和椭圆曲线密码（ECC）。它们之所以安全，并不是因为没人知道攻击方法，而是因为破解它们需要解决一些极其困难的数学问题，比如从一个巨大的数字中反推出它的两个质数因子，这在普通计算机时代几乎不可能完成。
然而量子计算机的发展彻底改变了一切。理论上，一台足够强大的量子计算机可以利用Shor算法快速解决这类数学难题，从而让RSA和ECC体系轰然倒塌。正因如此，全球密码学界正在提前寻找能够抵抗量子攻击的新一代算法。
美国国家标准与技术研究院（NIST）从2016年开始推动后量子密码标准化，希望抢在量子计算机真正成熟之前，设计出未来的“防弹衣”。HAWK算法正是这场竞赛中一路杀进第三轮的种子选手：它在2022年应征，扛过了两年两轮全球密码学专家的审查，并于2026年5月进入第三轮候选名单。
但是问题来了：如果未来的密码是给量子计算机准备的，那么谁来检查这些密码是否足够安全？
答案正在变成：AI。
藏在数学结构里的隐藏通道
此次最受关注的发现，当属Claude对HAWK算法的分析。
HAWK是一种数字签名方案，解决的是一个核心问题：如何证明一条信息确实来自某个人，并且没有被篡改。当你访问银行网站时，浏览器需要确认“这个网站是真的银行，而不是攻击者伪造的”，数字签名算法就在背后承担这一验证任务。后量子时代，数字签名同样需要升级。
按照密码学的传统流程，一个算法想成为标准，必须经历“设计、公开、全球密码学家攻击、修改完善”的反复锤炼。密码学界有一条铁律：一个算法之所以安全，不是因为设计者说它安全，而是因为全世界最聪明的人尝试攻击它，却都失败了。
HAWK已经经历了多年公开审查。但Claude发现了一条此前没有被充分利用的攻击路径：它找到了HAWK底层数学结构中的一种特殊“对称性”（称为非平凡自同构）。此前曾有论文从理论上指出，只要能高效找到这种对称性，就能构成攻击，但一直没人能证明HAWK的设计中确实存在这种结构。Claude给出了肯定的答案。
这种结构类似于一栋建筑，研究者一直在检查正门、侧门和窗户，但Claude发现建筑内部还存在一条此前无人察觉的隐藏通道。这并不意味着整栋建筑马上倒塌，但原本估算的安全强度需要被重新评估。
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以最小参数版本HAWK-256为例，原本完整的密钥恢复攻击预期成本约为2⁶⁴级别，即大约1800亿亿次运算。Claude将这一数字降低到大约2700亿次。换算下来，攻击难度下降了大约4.4万亿倍。
Anthropic发布的攻击实现代码，在一台96核服务器上完成完整的HAWK-256密钥恢复，仅需约3小时42分钟。Claude将HAWK的有效密钥强度直接减半。
对于密码学家而言，这种结果至关重要。因为密码体系最怕的不是今天被破解，而是一个隐藏弱点已经存在多年，只是还没有被发现。7月28日，Anthropic将研究发现发布至NIST公共论坛后，NIST密码学家Daniel Apon在一小时内确认了该攻击的有效性。次日，HAWK的开发者宣布将其从NIST的标准化进程中撤回。
“不可能”，然后Claude自己找到了路
更值得关注不是结果本身，是Claude完成发现的过程。
传统密码分析需要研究人员阅读大量论文、理解已有攻击方法、提出新的数学假设、编写程序验证，然后不断失败和调整――这是一个高度依赖专家经验的过程。但Anthropic表示，在HAWK研究中，Claude Mythos Preview大部分时间都在自主探索。研究人员提供方向和工具，Claude能够阅读已有密码学论文、分析过去的攻击方法、提出新的数学方向、使用计算工具验证想法，并最终构建出完整的攻击流程。
整个发现过程大约持续60小时，相关API调用成本约10万美元。此外还有一个亮点，协调这项研究的人类研究员并不是格密码学专家：他拥有理论计算机科学背景，却是格密码的门外汉。他的工作更像是项目管理，建议Mythos如何记笔记、用哪个库做计算验证。技术上的探索几乎全部由Mythos自己完成。
多智能体协作的过程尤其耐人寻味。两个worker agent并行研究同一个想法：第一个agent觉得此路不通，早早否决了；第二个agent接着往下深挖，最终找到了将这条路走通的办法。两个agent来回交换信息、反复辩论，最后一致认定攻击成立。一个人类认为“不可能”的方向，两个AI却在“争吵”中走通了。
真正令密码学界震动的，是Claude在AES攻击实验中的表现。AES是世界上研究最充分的密码算法之一，自2001年被NIST采纳以来，已经接受了二十多年全球密码学家的持续审查。Claude最初甚至认为“改进AES攻击是不可能的”。但在研究人员不断调整任务目标、鼓励它继续探索之后，Claude最终提出了一种全新的数学技巧。
它自己给这项技术取名为莫比乌斯桥。这项技术移除了此前攻击中一个需要枚举256种可能值的猜测步骤，使得针对7轮AES-128的攻击速度比此前的最佳方案提升了200到800倍。
整个AES的发现过程耗时约三天，模型生成了约10亿个输出token。人类研究人员验证这些结果所花的时间，远远超过了AI发现它们的时间。
从写代码到做数学
在Claude的此次发现里，最值得深思的问题并不在于某一个算法被削弱了，而是为一个原本用于处理语言的模型，怎么就开始完成高度专业的密码分析了？
过去，人们对AI能力的理解更多集中在“生成”层面，比如写文章、写代码、总结资料、回答问题。但近年来，大模型正在展现另一种能力：在巨大的知识空间中寻找人类没有明确告诉它的规律。
密码学恰好是一个非常适合AI发挥的领域。密码分析本质上是一种复杂的探索过程：研究人员面对一个算法时，并不知道答案在哪里，他们需要提出猜想、寻找数学结构、测试可能的攻击路径、不断排除错误方向，这和AI模型近年来展现出的“搜索、验证、优化”能力高度相似。
传统密码学研究依赖的是少数顶尖专家数十年的积累。一个密码学家可能需要几十年时间才能精通数论、代数结构、格密码、复杂性理论和已有的攻击方法。而大型语言模型可以在极短时间内阅读海量论文，并建立不同研究方向之间人类难以察觉的联系。
这并不意味着AI拥有和人类一样的“理解”。但AI拥有一种人类无法复制的能力：在极大的知识网络中快速寻找隐藏关系。对于密码学来说，这一点可能是巨大的优势，因为很多密码漏洞并非来自简单的计算错误，而是来自一个数学结构中的微妙关系、一个设计时没有考虑到的特殊情况、一个几十年来无人注意的对称性。
密码学最大的敌人，从来不是算力
密码学的发展史，本身就是一部不断被攻击推向前方的历史。一个算法被认定为安全，不是因为它经过了数学证明，而是因为所有公开的攻击方法都无法有效突破它。
例如，长期以来，人们认定MD5是可靠的，后来研究人员发现了碰撞攻击，导致它逐渐退出重要应用；SHA-1也经历了类似的过程。这说明密码体系真正的危险往往不是计算能力突然暴涨，而是某一天有人发现，这里存在着一条从来没人走过的路。
Claude此次对HAWK的研究本质上就是这种情况。它没有创造一个万能破解工具，但它展示了一种新的能力：AI可能成为发现“隐藏路径”的机器。
如果AI能找到漏洞，也能帮攻击者找到漏洞吗？
当然，AI进入密码领域也带来了新的安全问题。过去，密码攻击通常需要国家级资源、顶尖密码学团队和长期研究投入。但如果未来强大的AI系统能够自动寻找密码漏洞，攻击门槛可能会大幅下降。
想象一个场景：某个复杂的密码系统上线多年，人类专家认为“目前没有已知的攻击方法”，但一个攻击者利用AI对大量公开算法进行自动分析，几小时或几天后就发现了一个隐藏漏洞。这可能从根本上改变网络安全的攻防平衡。
事实上，Anthropic自己也承认这一问题。该公司明确表示，目前这两项研究结果并不会影响任何现实系统。但未来需要严肃讨论：如果AI发现的是一个正在保护互联网基础设施的密码算法漏洞，应该怎么办？谁应该首先知道这件事，是研究人员、政府、企业还是公众？漏洞应该公开还是保密？
这些问题过去主要出现在软件漏洞领域，现在它们正在进入密码学领域。
AI会毁掉密码，还是让密码更安全？
很多人看到这条新闻的第一反应是：AI发现密码漏洞，会不会意味着互联网安全时代的终结？
但密码学家的看法可能恰恰相反。密码学的发展本来就依赖攻击：一个密码算法如果从未被攻击过，反而无法证明它可靠。从这个角度看，AI可能成为密码体系的超级压力测试工具。
过去，一个算法发布后，需要全球密码学家花多年时间寻找问题；未来，AI可能帮助研究人员提前发现更多隐藏风险。最终结果可能不是“AI破解密码”，而是“AI帮助人类设计更强的密码”。
炒股杠杆这也是后量子密码时代最重要的变化。量子计算带来的挑战本身已经让密码体系进入升级周期。过去密码算法可能稳定使用几十年，但未来AI可能不断发现新的攻击方法，密码体系可能进入一个持续迭代的状态：设计新算法、AI攻击测试、发现弱点、重新优化、再次部署。这类似于软件安全领域今天的漏洞修复机制，只是速度可能会快得多。
密码战争进入AI时代
此次实验还有一个更深层的意义：它意味着人工智能正在从“工具”转变为科研竞赛的一部分。过去科学发现主要依靠人类提出问题；未来AI可能主动探索问题空间。
密码学只是第一个明显的案例。类似趋势已经出现在数学领域：过去一年，AI已经开始解决一些长期悬而未决的数学问题。现在它又进入了密码分析。下一步，可能是材料设计、药物研发、物理理论探索。
与此同时，人类的位置也在发生变化。过去，科学研究最大的瓶颈是提出新想法；未来可能变成如何验证越来越多的新想法。Anthropic在此次研究中提到一个值得注意的事实：Claude发现攻击方法只用了不到三天，但人类研究人员花了数百小时甚至数周来确认它是否正确。这说明AI可能越来越擅长提出答案，而人类需要负责判断：这个答案是否真实？是否重要？是否应该得到应用？
未来的密码战争，可能是AI对抗AI
互联网安全的历史，一直是一场永不停歇的攻防竞赛。黑客开发新的攻击方式，安全人员开发新的防御技术，双方不断升级。AI的加入可能让这场竞争进入全新的阶段。未来可能出现攻击方使用AI寻找漏洞，防御方使用AI设计密码，双方都由人工智能增强。密码安全不再只是人与人之间的竞争，而可能成为智能系统之间的长期博弈。
回望过去，互联网时代建立在一个简单假设之上：数学问题足够困难，因此密码足够安全。但AI正在改变这个假设。它未必拥有破解所有密码的能力，但它正在证明：人类认为“太难”的数学问题，也可能被机器重新审视。
Claude此次发现的并不是互联网安全的终结。相反，它可能代表一个新的开始：未来最安全的密码体系，也许不是无人能攻击的密码，而是能够经受住人类和人工智能共同攻击后，依然坚固的密码。
参考文献
https://www.anthropic.com/research/discovering-cryptographic-weaknesses
hawk_key_recovery.pdf
来源|心智观察所
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