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IA da Anthropic identifica falhas em algoritmos de criptografia

O modelo Claude Mythos, da Anthropic, demonstrou capacidade de encontrar vulnerabilidades em algoritmos como HAWK e AES, acelerando pesquisas de criptanálise.

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Foto: TecMundo
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29/07 às 14:02 · atualizado 20:03

Pontos principais

  • O modelo Claude Mythos Preview identificou falhas lógicas no algoritmo de assinatura digital HAWK em 60 horas de processamento.
  • A descoberta reduziu a força das chaves de proteção do HAWK pela metade, levando à sua retirada do processo de padronização do NIST.
  • A IA também desenvolveu um atalho teórico contra uma variante do padrão AES, acelerando ataques anteriores em até 800 vezes.
  • Cada experimento de criptanálise realizado pela ferramenta teve um custo aproximado de US$ 100 mil em uso de API.
  • A Anthropic coordenou a divulgação dos resultados com o NIST e os autores do HAWK antes do anúncio público em 28 de julho de 2026.
  • A empresa lançou o CryptanalysisBench em parceria com pesquisadores da ETH Zurich, Universidade de Tel Aviv e TU Berlin.
  • Especialistas ressaltam que as falhas não representam riscos imediatos para sistemas de segurança atualmente em uso na internet.

A Anthropic anunciou em 28 de julho de 2026 resultados significativos de criptanálise obtidos por meio de seu modelo avançado, o Claude Mythos Preview. A pesquisa demonstrou que a inteligência artificial possui capacidade técnica para interpretar literatura especializada, processar algoritmos complexos e expandir ataques existentes de forma autônoma. O caso mais notável envolveu o algoritmo HAWK, um candidato a padrão do Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia (NIST), que teve suas vulnerabilidades expostas após 60 horas de processamento, resultando na retirada do projeto do processo de padronização governamental.

Além do HAWK, a IA identificou atalhos teóricos em variantes do padrão AES, acelerando ataques conhecidos em centenas de vezes. Embora o custo computacional para tais descobertas tenha atingido US$ 100 mil por experimento, o avanço marca um novo patamar na aplicação de modelos de linguagem para a segurança da informação. A Anthropic reforçou que as descobertas são teóricas e não comprometem sistemas de produção atuais, mas o desenvolvimento do CryptanalysisBench, em colaboração com instituições acadêmicas globais, sinaliza uma mudança na forma como vulnerabilidades criptográficas serão identificadas e testadas no futuro.

Fonte primária

Anthropic

Discovering cryptographic weaknesses with Claude

No post oficial de 28 de julho de 2026, a Anthropic descreve como o modelo interno Claude Mythos Preview (ainda não lançado publicamente) descobriu, de forma majoritariamente autônoma, dois resultados inéditos em criptoanálise. No esquema de assinatura pós-quântica HAWK (candidato em avaliação pelo NIST), o modelo encontrou um ataque que reduz o tamanho efetivo da chave pela metade, derrubando o custo esperado de quebra do HAWK-256 de 2^64 para 2^38 operações — descoberta feita em cerca de 60 horas de trabalho, com um único pesquisador da Anthropic supervisionando ao longo de uma semana. No AES reduzido a 7 rounds (não o AES-128 completo usado em produção), o modelo criou uma nova técnica de fingerprinting, batizada 'Möbius Bridge', que torna o ataque de 200 a 800 vezes mais rápido que o melhor método anterior, após três dias de trabalho autônomo e cerca de 1 bilhão de tokens de saída gerados. Cada um dos dois resultados custou aproximadamente US$ 100 mil em uso de API; pesquisadores humanos da Anthropic, que se descrevem como não especialistas em criptografia, gastaram mais de 300 horas validando a corretude matemática do ataque ao AES. A Anthropic afirma que nenhum sistema criptográfico já implantado é afetado — o HAWK segue apenas candidato, e o ataque ao AES vale só para a variante reduzida de pesquisa — e diz ter seguido divulgação responsável, avisando os autores do HAWK em junho e coordenando com parceiros de governo e indústria antes da publicação. A pesquisa contou com colaboração de ETH Zurique, Universidade de Tel Aviv e TU Berlin na criação do benchmark CryptanalysisBench.

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