Claude нашёл криптографические уязвимости, которые годами пропускали эксперты

Anthropic показала один из самых серьёзных примеров использования ИИ в науке: Claude помог разработать новые атаки сразу на две криптографические схемы.

В первом эксперименте модель исследовала **HAWK** — кандидата NIST на стандарт постквантовой подписи. Алгоритм два года изучали специалисты, но Claude за 60 часов нашёл подход, который снизил эффективную стойкость небольшой версии ключа с \(2^{64}\) до \(2^{38}\).

Во втором случае Claude занялся урезанной **7-раундовой AES-128** и предложил технику, ускорившую известные атаки примерно в **200–800 раз**. Полная AES-128 использует 10 раундов и остаётся безопасной — массового взлома шифрования не произошло.

Самое впечатляющее — уровень автономности. Модель читала научные статьи, выдвигала гипотезы, писала код, запускала эксперименты и отбрасывала неудачные направления. Каждый проект стоил около **$100 000** в API-запросах.

Практической угрозы для обычных пользователей пока нет. Но граница уже сдвинулась: ИИ начал находить математические слабости, которые раньше требовали лет работы узких специалистов.

Следующая гонка в кибербезопасности может пройти между моделями, которые ищут уязвимости, и моделями, которые успевают закрыть их первыми.

2