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利用Claude发现密码学漏洞

Anthropic研究人员使用Claude Mythos成功发现了HAWK和简化版AES的数学缺陷,尽管这些发现对现有系统没有实际影响。研究过程中,人类通过精心设计的提示鼓励模型坚持探索,最终耗时60小时,API成本约10万美元。

Anthropic的研究人员近日利用其高级AI模型Claude Mythos,成功发现了两种密码学算法中的数学缺陷。这一成果虽然目前没有对实际计算机系统构成威胁,却展示了大型语言模型在推动基础研究方面的巨大潜力。

研究中,Claude Mythos被用来分析HAWK和一种简化版的AES算法。令人惊讶的是,模型不仅发现了这些算法中的弱点,还给出了详细的数学分析。然而,研究人员强调,这些发现目前仅停留在理论层面,不会对现有系统造成实际影响。

更值得关注的是研究过程中的人类参与。研究人员分享了一系列提示,这些提示充满了拼写错误,却有效地引导了模型的思考方向。例如,当模型认为任务不可能时,提示鼓励它不要放弃:“模型往往认为不可能解决,所以它们不会尝试。它们需要充分的提示。”其他提示包括:“为什么不尝试AES-128的第七轮?关键是找到比现有方法更好的东西。”“不,目标是我们拥有像顶级研究员一样高智能的模型,我们要发现新的攻击方法。”“我们不想改变目标……再次强调,我们需要找到值得发表的东西。”“我们不是在寻找低垂的果实,我们要做真正的研究,找到真正困难的发现。”这些提示展示了人类如何通过语言激励AI超越其初始限制。

整个实验耗时60小时,API调用成本估计约为10万美元。主要的人类干预就是通过提示让模型坚持探索,最终“找到值得发表的东西”。这一案例不仅证明了AI在密码学领域的应用潜力,也为未来人机协作的研究模式提供了新的思路。