LONDON (IT BOLTWISE) – Anthropic berichtet, dass Mythos Preview einen Ende-zu-Ende-Key-Recovery-Angriff gegen HAWK-256 ableiten konnte. Die veröffentlichte Implementierung soll den erwarteten Laufzeitaufwand auf rund drei Stunden und 42 Minuten auf einem 96‑Core-Server drücken. Gleichzeitig soll eine zweite Entdeckung die klassische Meet-in-the-Middle-Strategie für einen Angriff auf sieben Runden von AES‑128 um den Faktor 200 bis 800 beschleunigen. Laut Unternehmen betrifft das weder die Produktionssysteme noch die zugrundeliegenden NIST-Sicherheitsparameter direkt, sondern zielt auf spezifizierte Challenge- bzw. reduzierte Angriffsmodelle.
Anthropic stellt mit „Claude Mythos Preview“ zwei kryptografische Ergebnisse nebeneinander, die sich auf den ersten Blick wie reine Forschungs-Exzesse lesen – bei genauerem Hinsehen zeigen sie aber vor allem, wie viel Spielraum „Komplexität“ in der Praxis hat. Beim Post-Quantum-Signaturschema HAWK-256 beschreibt das Unternehmen einen Ende-zu-Ende-Key-Recovery-Angriff, der eine zuvor ungenutzte Symmetrie in der Lattice-Struktur des Signaturverfahrens ausnutzt. In der Begleitdokumentation wird die Laufzeit als erwarteter Aufwand für die Entschlüsselung eines Schlüssels auf eine konkrete Messumgebung bezogen: etwa drei Stunden und 42 Minuten auf einem 96‑Core-Server. Wichtig ist dabei die Abgrenzung: Anthropic sagt, dass die Ergebnisse keine Produktionssysteme beeinflussen und dass der öffentlich bereitgestellte Recovery-Code ausschließlich auf HAWK-256 (als kleineres, definiertes Ziel) ausgerichtet ist, nicht auf die von NIST genannten Sicherheitsparameter-Sets.
Technisch ordnet sich der HAWK-Angriff in die Klasse „Lattice Isomorphism Problem“ ein, genauer als smLIP-Instanz. Statt einfach nur bestimmte Komponenten zu erraten, muss ein Angreifer eine versteckte Transformation zwischen zwei Gittern (Lattices) rekonstruieren. Der entscheidende Pfad wurde nicht völlig aus dem Nichts geboren: Eine frühere Arbeit von Daniël van Gent und Ludo Pulles hatte gezeigt, dass eine nichttriviale Automorphismus-Symmetrie – also eine Bijektion, die die Gitterstruktur selbst bewahrt – HAWK-Key-Recovery auf die Suche nach einem kurzen Vektor in einem Gitter mit ungefähr halber Dimension reduziert. Der Knackpunkt bei Anthropics Meldung ist, dass Mythos Preview laut Angaben eine zusätzliche Automorphismus-Variante gefunden hat, die genau diese Abkürzung nutzbar macht. Der Angriff baut dann ein „τ-cocycle“-Gitter aus dem öffentlichen Schlüssel, nutzt Lattice-Reduktion und Sieling (Siebverfahren) um kurze Vektoren zu finden und rekonstruiert anschließend eine geheime Basis, mit der sich Signaturen für den ursprünglichen öffentlichen Schlüssel ableiten lassen.
Bei der Veröffentlichung zeigt sich auch, wo das Ganze praktisch endet und wo es methodisch beginnt. Die Implementierung überprüft den gewonnenen Schlüssel durch einen Signaturtest: Sie signiert eine Nachricht und prüft die Signatur mithilfe der NIST-Referenzimplementierung. Auffällig ist außerdem, dass Anthropic keinen originalen 96-Byte-Seed zurückgewinnt, sondern einen 592-Byte „decoded key“ erzeugt, der funktional äquivalentes Signiermaterial enthält. Laut Code akzeptiert das Repository ausschließlich HAWK-256 Eingaben und verweigert andere Parameter. Als Grundlage nennt Anthropic zwei öffentliche Schlüssel, gegen die der Angriff erfolgreich durchgeführt wurde, zudem unterstützt der Code das Erzeugen und Testen frischer HAWK-256-Schlüssel. Die Effektgröße wird über Arbeitsfaktoren und Gate-Schätzungen kommuniziert: Für HAWK-256 sinkt der erwartete Aufwand von 2^64 auf 2^38. Für die größeren von NIST vorgesehenen Parameter bleibt es aber laut Schätzung bei Unpraktikabilität – das Unternehmen nennt für HAWK-512 eine Gate-Count-Reduktion von 2150 auf 2108 und für HAWK-1024 von 2288 auf 2182, jeweils als Schätzwerte, nicht als „real durchrechenbar“.
Die zweite Entdeckung richtet den Fokus auf klassische Symmetrie-Kryptanalyse: AES-128, aber reduziert auf sieben von zehn Runden. Anthropic betont die übliche Forschungspraxis, reduzierte Rundenzahlen zu untersuchen, um zu messen, wie viel Sicherheitsreserve in der Vollkonstruktion bleibt. Der Angriff setzt voraus, dass der Gegner ungefähr 2^105 ausgewählte Klartexte unter einem festen, unbekannten Schlüssel erhält. Allein diese Größenordnung macht das Modell weit von realen Angriffsszenarien entfernt. Dennoch ist die methodische Verbesserung relevant, weil sie ein Element der bekannten Meet-in-the-Middle-Angriffe gezielt entkoppelt: In einem bestehenden Ansatz musste vor dem Tabellenabgleich zunächst ein 256‑facher Suchschritt für einen Wert durchprobiert werden. Anthropic beschreibt dazu eine von ihnen „Möbius Bridge“ genannte Invariante (ein Fingerprint), die über diesen geratenen Wert hinweg stabil bleibt. Dadurch fällt die 256‑Weg-Enumeration weg, und nach Einrechnung der Kosten für die Transformationsberechnung und weiterer Optimierungen schätzt Anthropic eine Beschleunigung von 200 bis 800, je nach Laufzeitmessweise.
Auch hier ist die Verletzlichkeit selektiv – und das ist für die Einordnung entscheidend. Die begleitende AES-Arbeit enthält die mathematische Konstruktion, während das veröffentlichte Artefakt für die in der Arbeit genannten Experimente Code bereitstellt. Dieser Code führt laut Beschreibung vollständige Black-Box-Key-Recovery nicht für „AES-128 sieben Runden“ vom Start bis zum Ende aus, sondern misst Tabelleinträge und Kandidaten in Teilkomponenten und projiziert diese Messwerte auf die Gesamtrechnung. Bei einer anderen, kleineren AES-ähnlichen Zielinstanz mit einem 24‑Bit-Schlüssel wird die Black-Box-Key-Recovery hingegen vollständig umgesetzt. Damit wird der typische Unterschied zwischen „zeigen, dass der Baustein funktioniert“ und „zeigen, dass der komplette End-to-End-Angriff praktisch durchführbar wäre“ sichtbar: Die gemeldeten Ergebnisse sind enger gefasst, als Titel wie HAWK und AES vermuten lassen.
Über beiden Entdeckungen liegt schließlich ein organisatorischer und industrieller Kontext: Anthropic ordnet die Suche nach den genannten Formeln und Invarianten dem Verhalten von Mythos Preview im Multi-Agent-Setup zu. Für die HAWK-Entwicklung nennt das Unternehmen ungefähr 60 Stunden in einer mehrteiligen Umgebung, mit menschlicher Projektleitung für Gelegenheiten und mit umfangreicher Verifikation. Beim AES-Ergebnis beschreibt Anthropic eine längere Iteration: Die Methode sei nach rund drei Tagen gefunden worden, die weitere Verfeinerung habe über Tage stattgefunden, und am Ende seien insgesamt grob eine Milliarde Output-Tokens entstanden. Die Kosten beziffert Anthropic einmal für API-Nutzung mit etwa 100.000 US-Dollar und verweist zudem darauf, dass mehrere hundert Stunden menschlicher Überprüfung in den Confidence-Loop flossen; zwei Forschende hätten fast einen Monat gebraucht, um die Korrektheit sicherzustellen. Unterm Strich bleibt die Kernbotschaft zweigeteilt: KI-gestützte Forschung kann in der Kryptanalyse konkrete Angriffswege sichtbar machen, aber die Resultate bleiben nach Unternehmensangaben (und den genannten Modellannahmen) weiterhin exponentiell und damit nicht zu einer Polynomial-Time-Brecherklasse zuzurechnen.
Für den Standardisierungsprozess und die Einordnung durch NIST bedeutet das eine neue Runde von Aufmerksamkeit, ohne dass bereits ein sofortiger Parametertausch feststeht. HAWK ist als Kandidat im dritten Round des NIST-Post-Quantum-Digital-Signature-Verfahrens gelistet; Anthropic verweist darauf, dass die öffentliche Wiederherstellungsarbeit auf HAWK-256 abzielt, während HAWK-512 und HAWK-1024 weiterhin als unpraktisch bleiben. Gleichzeitig gibt es laut dem Bericht keinen Hinweis im öffentlichen Datensatz, ob NIST oder die Einreicher auf die niedrigeren Schätzwerte reagieren und etwa Parameter oder Sicherheitsbehauptungen nachjustieren. Für Unternehmen ist das vor allem eine Signalwirkung in Richtung „Monitoring“: Auch wenn „Produktionssoftware“ laut Anthropic aktuell nicht angepasst werden muss, zeigt der Fall, wie schnell neue Symmetriepfade in Lattice-Systemen oder neue Invarianten in Reduced-Round-Analysen die Forschungslandschaft verändern können. Daneben liefert CryptanalysisBench als jüngster Bewertungsrahmen einen Kontext dafür, warum solche Durchbrüche überhaupt sichtbar werden: Modelle haben dort teils hohe Erfolgsquoten auf unterschiedlich schweren kryptografischen Aufgaben erreicht, was die Plausibilität erhöht, dass KI-Systeme nicht nur heuristisch spielen, sondern echte analytische Strukturen wiederfinden können.
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