A Anthropic revelou que sua pré-visualização do Claude Mythos descobriu duas falhas matemáticas separadas em algoritmos criptográficos que haviam escapado à detecção de especialistas humanos por anos. No primeiro caso, o modelo de IA reduziu a força efetiva da chave do HAWK — um esquema de assinatura digital pós-quântica atualmente em revisão pela National Institute of Standards and Technology (NIST) — pela metade. A segunda descoberta envolveu uma variante de sete rodadas do Advanced Encryption Standard (AES), onde o Claude Mythos acelerou o melhor ataque conhecido por um fator de 200 a 800.
As duas descobertas estão confinadas a implementações em estágio de pesquisa. O HAWK não foi implantado em nenhum ambiente de produção, e o ataque ao AES visa uma versão com rodadas reduzidas, e não o cifra completo que protege a maioria dos dados de hoje. A Anthropic estima que cada descoberta exigiu cerca de $100.000 em recursos de computação de API.
A fraqueza do HAWK surgiu após cerca de 60 horas de trabalho semi-autônomo. Um único pesquisador forneceu direção de gerenciamento de projeto, enquanto o Claude Mythos lidou com a análise técnica. Para o resultado do AES, o modelo inicialmente resistiu a tentar uma melhoria, citando impossibilidade. Após três prompts encorajadores em três dias, o Claude gerou um bilhão de tokens de saída e introduziu uma técnica chamada de "Ponte de Möbius", que sustentou o ataque mais rápido.
A Anthropic seguiu um protocolo de divulgação responsável, compartilhando a vulnerabilidade do HAWK com seus autores e coordenando com a NIST, o governo dos EUA e parceiros da indústria antes do lançamento público. A empresa também se uniu à ETH Zurich, à Universidade de Tel Aviv e à Universidade de Haifa para lançar o CryptanalysisBench, uma suíte de benchmark projetada para avaliar as capacidades criptanalíticas impulsionadas por IA.
Os feitos do Claude Mythos marcam uma mudança qualitativa para a IA na segurança. Trabalhos anteriores da Anthropic expuseram bugs de implementação em bibliotecas criptográficas, mas esses novos resultados envolvem falhas na matemática subjacente dos algoritmos em si — fraquezas que sobreviveram a múltiplas rodadas de revisão por especialistas. Em um mês recente, o Claude Mythos identificou 10.000 vulnerabilidades críticas de software, destacando a rápida expansão do alcance do modelo de ameaças da IA.
Pesquisas de follow-up da Anthropic já produziram ataques adicionais, incluindo um método prático de recuperação de chaves para 13 rodadas do LEA que roda em menos de uma hora em um desktop, bem como exploits contra o Serpent-128, Salsa20, Poseidon e SHA-1. A empresa observou que, em um ano, os modelos de linguagem progrediram de não conseguirem lidar com cifras básicas para descobrir falhas de design que escaparam à descoberta humana por anos.
A Casa Branca recentemente lançou a iniciativa Gold Eagle para coordenar a defesa cibernética impulsionada por IA, mas a Anthropic observa que não existe um programa comparável para revisão criptográfica. A empresa termina seu anúncio com uma pergunta premente: o que acontece quando um modelo de IA descobre uma falha em um cifra que já está protegendo sistemas de produção ao vivo?
Cet article a été rédigé avec l'assistance de l'IA.
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