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.
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.
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