LONDON (IT BOLTWISE) – Eine KI von Anthropic hat Sicherheitslücken in kryptografischen Verfahren gefunden und dabei ein Post-Quanten-Verfahren beschleunigt. Beim HAWK-Algorithmus sinken die geschätzten Angriffskosten laut Quelle für einen konkreten Parameterbereich von 2^64 auf 2^38 Operationen. Auch beim verbreiteten AES werden Angriffe auf reduzierte Rundenzahlen deutlich schneller als bisherige Methoden. Gleichzeitig zeigt der Fall, dass Unternehmen ihre Krypto-Absicherung und Testzyklen für neue KI-gestützte Angriffswege neu planen müssen.
Die Meldung wirkt auf den ersten Blick wie ein weiterer Fortschritt in der Kryptoanalyse – tatsächlich verschiebt sie jedoch die Zeitskala, in der sich Sicherheitsannahmen praktisch prüfen lassen. Laut Quelle arbeitete ein KI-System namens Claude Mythos weitgehend eigenständig an kryptografischen Problemstellungen und identifizierte Schwachstellen, die über Jahre hinweg von Expertenteams übersehen worden sein sollen. Besonders brisant ist die Konsequenz für die Praxis: Nicht „theoretische“ Sicherheit wird abstrakt angezweifelt, sondern es werden konkrete Rechenaufwände und Geschwindigkeitsgewinne für Angriffsversuche genannt, die sich in der Größenordnung realer Compute-Ressourcen abbilden lassen.
Im Zentrum steht HAWK, ein digitales Signaturverfahren, das vom US-amerikanischen National Institute of Standards and Technology (NIST) als Kandidat für Post-Quanten-Kryptografie geprüft wird. Der Kernfund laut Quelle betrifft eine nicht-triviale Automorphie, die die effektive Schlüsselstärke des Algorithmus halbiert. Für den Parameterfall HAWK-256 wird der Aufwand eines Angriffs von 2^64 auf 2^38 Operationen reduziert. Als greifbare Orientierung nennt die Quelle, dass ein handelsüblicher Server mit 96 Kernen einen solchen Angriff in knapp dreieinhalb Stunden durchführen könnte – ein Szenario, das die vorherige Einschätzung („als sicher galt“) im Alltag dramatisch relativiert, selbst wenn es sich nicht um die vollständige, unveränderte Produktionsvariante handeln muss.
Parallel dazu beschreibt die Quelle, dass auch der weltweit verbreitete Verschlüsselungsstandard AES in Mitleidenschaft gezogen wurde. Claude Mythos habe bestehende Angriffsmethoden laut Quelle für eine abgespeckte Variante von AES massiv verbessert. Als technischer Hebel wird eine Technik namens Mö bius Bridge genannt, mit der Angriffe auf 7-Runden-AES-128 um den Faktor 200 bis 800 beschleunigt worden seien. Zusätzlich eliminiert das System während des Angriffsprozesses laut Quelle etwa 2^56 mögliche Schlüsselkombinationen, wodurch sich die Suche im Schlüsselraum strukturell verengt. Daneben werden weitere Kryptoverfahren erwähnt, bei denen die KI Schwachstellen in weiteren Konfigurationen identifiziert haben soll, darunter 13-Runden-LEA, 6-Runden-Serpent-128 sowie Salsa20, Poseidon und SHA-1.
Für Unternehmen ergibt sich daraus weniger die Frage „ob Kryptografie nun grundsätzlich unsicher ist“, sondern „wie schnell sich neue Angriffsmuster operationalisieren lassen“. Wenn eine KI – wie in der Quelle beschrieben – in kurzer Zeit zuerst Ideen generiert, dann Angriffsabläufe verfeinert und am Ende messbare Beschleunigungen nachweisbar macht, steigen die Anforderungen an Testabdeckung, Red-Teaming und die Bewertungslogik in der Security-Engineering-Praxis. Interessant ist dabei auch die Rolle des Budgets: Die Quelle beziffert die Kosten für große Ergebnisse mit rund 100.000 Dollar an API-Rechenleistung pro Kernresultat. Das macht Kryptoanalyse aus heutiger Sicht zu einem Bereich, in dem Compute als strategischer Faktor zwischen Forschungsentdeckung und Angriffsfähigkeit steht – und nicht nur als Randbedingung.
Anthropic ordnet die Ergebnisse laut Quelle zudem mit einem Sicherheits- und Offenlegungsrahmen ein: Die gefundenen Schwachstellen gefährdeten demnach keine Produktionssysteme, weil die Angriffe auf Kandidatenverfahren oder auf Versionen mit reduzierter Rundenzahl zielten. Auch beim Prozess wird Verantwortung betont: Die Resultate wurden an die Autoren des HAWK-Algorithmus, an NIST sowie an verschiedene Regierungs- und Industriepartner gemeldet. Ergänzend heißt es, dass die HAWK-Ergebnisse inzwischen bestätigt wurden und die AES-Ergebnisse unabhängig überprüft worden seien. Gleichzeitig bleibt ein Restrisiko in der Wahrnehmung: Die Quelle nennt, dass die Claude-Mythos-Vorschauversion nicht öffentlich zugänglich ist und dass Berichten zufolge eine Rücknahme von Mythos-5-Modellen durch die US-Regierung angeordnet worden sei, wegen befürchteter Risiken für die nationale Sicherheit.
Technisch folgt aus dem Fall ein klarer Trend: KI-gestützte Cryptanalysis wird nicht mehr nur im Labor stattfinden, sondern als wiederverwendbarer Workflow in der Forschung abgebildet. Um diese Entwicklung zu strukturieren, beschreibt die Quelle die Zusammenarbeit mit der ETH Zürich, der Universität Tel Aviv und der Universität Haifa und nennt den gemeinsamen Benchmark CryptanalysisBench. Ein solcher Benchmark kann für Organisationen zweierlei bedeuten: Er schafft Vergleichbarkeit für KI-Fähigkeiten bei komplexen kryptografischen Analysen, aber er macht auch sichtbar, welche Angriffsstrategien KI-Systeme systematisch erlernen können. Genau deshalb wird neben technischer Absicherung auch organisatorische Umsetzung wichtig, etwa indem Teams ihre Krypto-Agilität erhöhen, Kandidaten für Post-Quanten-Übergänge frühzeitig evaluieren und ihre Systeme auf mögliche Parameterwechsel vorbereiten, bevor sich die Angriffsrealität schneller entwickelt als die Migrationspfade.
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