Claude Mythos Previewが暗号アルゴリズムの脆弱性を発見、ポスト量子暗号やAESに影響
Discovering Cryptographic Weaknesses with Claude
Anthropicの研究者たちは、AIモデルClaude Mythos Previewを使用して、暗号アルゴリズムにおける数学的欠陥を発見した。具体的には、ポスト量子暗号の候補であるデジタル署名スキームHAWKの攻撃を強化し、鍵強度を半分に低下させる可能性を示した。また、広く使用されている対称暗号AESのラウンド削減版に対する新たな攻撃方法を特定し、既存の最速攻撃を200〜800倍高速化した。これらの発見は現在の本番システムに直接的な影響はないものの、AIが暗号アルゴリズムの脆弱性を発見する能力を示しており、将来の暗号標準化やセキュリティ強化に貢献する可能性がある。HAWK攻撃の開発には約60時間と約10万ドルのAPIコストがかかり、AES攻撃は研究者が作成したスキャフォールド上でClaudeがほぼ自律的に発見した。Anthropicは、ETH Zurich、テルアビブ大学、ハイファ大学と協力して、LLMの暗号解読能力を評価するためのベンチマーク「CryptanalysisBench」を開発した。
- AnthropicがAIモデルClaude Mythos Previewを使用し、ポスト量子暗号HAWKの鍵強度を半減させる攻撃を発見
- AESのラウンド削減版に対する新たな攻撃を発見、既存最速攻撃を200〜800倍高速化
- AnthropicがETH Zurich、テルアビブ大学、ハイファ大学と協力し暗号解読ベンチマーク「CryptanalysisBench」を開発
本記事の核心は、LLMが暗号アルゴリズムの脆弱性発見において実用的な能力を示した点にある。特にHAWKへの攻撃はポスト量子暗号の標準化プロセスに影響を与えうる。またAES攻撃の高速化は、AIが既存の暗号解読手法を大幅に改善できることを示しており、セキュリティ業界におけるAI活用の新たなユースケースとして注目に値する。Anthropicが協力先にETH Zurichなど学術機関を選んでいる点も、暗号コミュニティとの連携戦略として重要。長期的には、AIによる自動脆弱性発見が暗号製品のセキュリティ評価プロセスを変革する可能性がある。