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Claude Mythos Preview di Anthropic ha aiutato i ricercatori a sviluppare un nuovo attacco contro HAWK, algoritmo di firma post-quantistico candidato al NIST, che è stato ritirato. Lo studio mostra anche come gli LLM possano accelerare la crittoanalisi di AES senza compromettere la sicurezza della versione standard.
Gli sviluppatori dell’algoritmo HAWK (algoritmo post-quantistico) lo hanno ritirato dal programma di standardizzazione del NIST dopo che il modello Claude Mythos Preview ha contribuito a sviluppare un attacco all’algoritmo. Inoltre, il modello Anthropic ha accelerato di 200-800 volte l’attacco noto alla versione ridotta di AES-128.
HAWK è uno schema di firma digitale progettato per proteggere le comunicazioni dai futuri computer quantistici. Nel maggio 2026, i rappresentanti del NIST (National Institute of Standards and Technology) hanno ammesso HAWK alla terza fase del processo di standardizzazione aggiuntivo per gli schemi di firma digitale post-quantistica.
La sicurezza di HAWK si basa sulla complessità del problema dell’isomorfismo del reticolo. I ricercatori hanno precedentemente riferito che una certa simmetria, o automorfismo, può all’incirca dimezzare la quantità di calcoli necessari per recuperare una chiave. Tuttavia, questo approccio è stato considerato poco pratico perché non è stato possibile trovare la simmetria desiderata.
Anthropic riporta che il modello ha contribuito a sviluppare un attacco che recupera un automorfismo reticolare non banale da una chiave pubblica e quindi lo utilizza per ottenere una chiave privata equivalente che può essere utilizzata per firmare messaggi per conto del proprietario.
Tuttavia, va notato che l’implementazione dell’attacco pubblicata da Anthropic è progettata solo per HAWK-256 – una versione di prova appositamente indebolita dell’algoritmo – e in media esegue il ripristino delle chiavi in tre ore e 42 minuti su un server a 96 core.
L’azienda scrive che la ricerca ha richiesto circa 60 ore di lavoro sul modello e circa 100.000 dollari per utilizzare l’API. Allo stesso tempo, il dipendente Anthropic che ha gestito l’esperimento non era specializzato in crittografia e solo occasionalmente ha dato la direzione generale. Mythos ha studiato la letteratura pertinente, ha condotto esperimenti matematici e computazionali e ha quindi preparato una pipeline per testare il risultato.
I ricercatori sottolineano che un attacco ai veri e propri HAWK-512 e HAWK-1024 rimane impraticabile, ma il nuovo approccio riduce significativamente il margine di sicurezza dichiarato dagli sviluppatori HAWK.
Gli autori di HAWK hanno già confermato le scoperte di Anthropic e hanno riferito di aver deciso di ritirarsi dal programma di standardizzazione del NIST: semplici misure di protezione, incluso il raddoppio dei parametri, renderebbero l’algoritmo non competitivo.
Il secondo studio pubblicato da Anthropic, riguarda AES-128, o meglio la sua versione abbreviata con sette round invece dei dieci standard. In questo caso, Mythos ha contribuito a perfezionare l’attacco meet-in-the-middle e a sviluppare una nuova tecnica chiamata Möbius Bridge. Consente di confrontare i risultati intermedi della crittografia senza enumerare uno dei byte chiave, ovvero elimina la necessità di verificare 256 possibili valori. Tenendo conto di calcoli aggiuntivi, questo accelera l’attacco di 200–800 volte.
Questa ricerca non rappresenta una minaccia pratica per la sicurezza di AES. L’aggressore avrebbe comunque bisogno di circa 2^105 testi in chiaro appositamente predisposti, e i ricercatori hanno dimostrato l’esperimento completo di recupero della chiave solo su un codice troncato di tipo AES con una chiave a 24 bit. Per l’AES-128 a sette colpi, i ricercatori hanno valutato le singole fasi dell’attacco e poi hanno estrapolato la complessità risultante.
Come spiega Matthew Green, un rinomato crittografo e professore alla Johns Hopkins University, questi lavori dimostrano non tanto l’imminente collasso della crittografia moderna, ma il possibile ruolo di LLM nella crittoanalisi. Il modello non ha quindi inventato qualcosa di fondamentalmente nuovo, ma ha combinato con successo diversi metodi di attacco già noti. Allo stesso tempo, la verifica dei risultati è diventata il principale collo di bottiglia dello studio: gli specialisti di Anthropic hanno impiegato quasi un mese per comprendere il metodo proposto dall’IA e assicurarsi che fosse corretto.
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