Claudeを用いた暗号の脆弱性の発見

2026年7月29日原文(anthropic.com)

概要

AnthropicのClaude Mythos Previewによる暗号アルゴリズム攻撃の新手法発見
HAWKデジタル署名方式への鍵回復攻撃の大幅な効率化
AES（対称暗号）のラウンド削減版への高速攻撃の実現
現時点で実運用システムへの影響はなし
研究成果の詳細とAIによる暗号研究の今後の展望

AnthropicのAIが発見した暗号アルゴリズムへの新攻撃手法

Claude Mythos Preview は暗号アルゴリズム自体の数学的脆弱性を自律的に発見
これまでのAIによる発見は実装ミス由来の脆弱性が中心だったが、今回は 設計自体の欠陥 の指摘
HAWK（ポスト量子署名方式）とAES（共通鍵暗号）への新たな攻撃手法の確立
研究成果は 実運用システムには未影響 だが、今後の暗号標準化や設計に重要な示唆

HAWKへの鍵回復攻撃の効率化

HAWKはNISTによる ポスト量子暗号標準化 の候補方式
Mythosは 格子同型問題（Lattice Isomorphism Problem） の未利用対称性（非自明自己同型）を発見し、攻撃を大幅効率化
鍵長を2倍にしないと同等の安全性が維持できず、現状の設計メリットが失われる
攻撃は 指数時間だが従来より高速、他の候補や格子暗号全般には無関係
発見から検証まで 約60時間・APIコスト約10万ドル、人間の介入は最小限

AESラウンド削減版への新攻撃

AES-128の 7ラウンド版 （本来は10ラウンド）を対象にした meet-in-the-middle攻撃 の改良
選択平文攻撃モデルで、膨大な暗号化リクエストが前提（実用性はなし）
Mythosは 従来手法を200～800倍高速化、攻撃コストの大幅削減
研究目的の変種AESへの成果で、本番環境のAES暗号には影響なし

AIによる暗号研究の今後と社会的インパクト

Claude Mythos Previewは ほぼ自律的に数理的発見から実装・検証まで対応
今後、AIが暗号設計・標準化プロセスで重要な役割を担う可能性
ETH Zurich、Tel Aviv University、University of Haifaと連携し、 CryptanalysisBench というベンチマークを公開
研究成果は責任ある開示手順を踏み、関係機関・研究者と調整しながら公開
AIと人間の協働による暗号安全性向上の新時代の幕開け

まとめと今後の展望

今回の成果は 暗号アルゴリズムの安全性検証手法の進化 を示唆
AIの活用で、設計段階からより堅牢な暗号システムの実現が期待
今後もAIによる暗号解析の新発見や、より強固な暗号方式の設計が進展する見込み

Hackerたちの意見

マルチエージェントのワークフローは面白いダイナミクスを生んだ。例えば、この攻撃を生み出すための重要なアイデアは、二人の作業者が協力して発見した。最初の作業者はそのアイデアを早々に実現不可能だと却下したけど、二人目はそれを完全に活用する方法を見つけた。二人はメッセージを交換し続け、最終的には効果的な攻撃を見つけたと合意した。これはかなり興味深いね。書き方からすると、協力が実際に発見につながったようには見えないけど、むしろ各スレッドの確率的な性質が影響している感じ。再度検索をリプレイして、既知の有効なパスをどれくらい見つけたり見逃したりするのかを確認するのも面白そう。

└

仮説：ペアリングやコラボレーションが、以前は却下された有望な道を見つける可能性を大いに高める。なぜなら…それがフィクションで起こることだから。小説や映画、ジャーナリズム（長編の「人々の物語」）でも同じことが言える。よくあるトロープで、一方のキャラクターが行動を却下すると、物語はもう一方のキャラクターがそれを取ることを要求する。ある意味、LLMはフィクションのキャラクターやそのトロープを演じるように訓練されているから、これは実際に脱獄に利用されたことがある（約2年前のこと）。Waluigi効果も参考に。現在のモデルでも同じことが言えるかは分からないけど、そうならない理由は想像できない。

└

これから二つの興味深い派生的な質問が出てくると思う。まず、約50%の作業者で一貫して再現可能なのか？もしそうでないなら、その率はどれくらい？次に、モデルや重み、トレーニングを変更することで成功率を上げるための教訓はあるのか？ニュース自体はあまり良いニュースではないけど、良いニュースにつながる可能性はあるかもね。

└

でも、ウルトラコードではサブエージェント同士がコミュニケーションを取るわけじゃないよね？だから、これはクロードコードとは別のハーネスだったのかな？

まだ「Mythos Preview」を使ってるのが興味深いね。「Mythos 5」の方が能力が低いって、両方にアクセスできた人から聞いたことがある。

└

もっと手に入りやすいか、制約が少ないんじゃないかな。例えば、FableはOpus 4.8よりもずっと良くて、Opus 5よりもいいかもしれない…安全ガードレールのせいでタスクを回避しない珍しいケースではね。

もう全国の国家安全保障局長の顔が浮かんでくるよ。「この二つの論文で説明されている攻撃は、これまでに見つかった中で最も強力なものです。アメリカ政府や業界のリーダーとの相談の後に共有します。しかし、ますます強力な暗号解析の結果を開発する中で、もし言語モデルが攻撃が即座に現実世界に影響を与える暗号システムの脆弱性を発見した場合、研究者がどう反応すべきかを考えるのは賢明でしょう。この質問に答えるには、学界、政府、業界からの意見が必要だと考えています。私たちのここでの研究が、これらの会話を始める手助けになることを願っています。」そして、実際の暗号解析研究者へのほのめかしも。「Anthropicの研究者たちは、モデルの主張を検証するために数百時間をかけて暗号学の研究を学びました。」

└

これらのスレッドを引っ張っていないなんて、衝撃的だよね。彼らがこれらのモデルにアクセスしてからずっと。

└

そして、実際の暗号解析研究者へのほのめかし: 「Anthropicの研究者たちは、モデルの主張を検証するために数百時間をかけて暗号学の研究を学びました。」その研究者たち、特に主要な研究者やこの大きなストーリーの背後にいる個人は、非常に高度な数学の学位と経験を持っている。これが示しているのは、MLが専門知識を補強し、解決策の探索や既存のほぼ完成している研究の点をつなぐのにどれほど役立つかということだ。でも、無駄に費やされた時間もあるのは明らかだよね。ここには明らかな出版バイアスが働いているけど、透明性がないとどれほど極端かはわからない。

└

プログラミングの子供時代は終わったね。手書きの職人コードはもう受け入れられないし、雑なコードも同様だ。正式な手法が必要で、10年前に必要だったんだよ。

TL;DR: 彼らは7ラウンドのAES-128に対する既知の学術的攻撃をわずかに改善した（通常は10ラウンドを使用するので、AESが破られる心配はない）。HAWKに対する攻撃はもっと興味深いかもしれない - 有効な鍵の長さを半分にできたから。HAWKはNISTの標準化候補で、学術的には研究されているけど、まだどこにも実装されていない（標準化されていないから！）

└

これがトップコメントじゃないのはどういうこと？

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ハクソク