Mô hình Claude Mythos của Anthropic phát hiện lỗ hổng trong thuật toán mã hóa AES và HAWK

Mô hình AI Claude Mythos Preview của Anthropic đã phát hiện ra những điểm yếu toán học trong các thuật toán mật mã vốn là nền tảng cho bảo mật kỹ thuật số.

Theo Anthropic, mô hình này đã phát triển một phương thức tấn công cải tiến nhằm vào lược đồ chữ ký hậu lượng tử HAWK và một phương thức tấn công mới nhắm vào phiên bản rút gọn của Tiêu chuẩn Mã hóa Nâng cao (AES). Mã hóa bảo vệ gần như mọi hoạt động trực tuyến của con người, và AES là tiêu chuẩn mã hóa đối xứng được sử dụng rộng rãi nhất thế giới cho dữ liệu kỹ thuật số.

Anthropic cho biết không phát hiện nào trong số này ảnh hưởng đến các hệ thống đang được sử dụng hiện nay. HAWK mới chỉ là một ứng viên trong quá trình tiêu chuẩn hóa đang diễn ra do Viện Tiêu chuẩn và Công nghệ Quốc gia Hoa Kỳ (NIST) thực hiện, và cuộc tấn công AES chỉ áp dụng cho một phiên bản sửa đổi sử dụng 7 trong tổng số 10 vòng của lược đồ đầy đủ. Tuy nhiên, các kết quả này cho thấy cách các mô hình AI có thể thách thức những giả định cốt lõi đằng sau bảo mật internet.

Mythos đã tìm ra phương thức tấn công HAWK trong 60 giờ với chi phí 100.000 USD.

HAWK là một trong những lược đồ còn lại trong vòng thứ ba của cuộc thi do NIST tổ chức nhằm tìm kiếm các chữ ký hậu lượng tử bổ sung. Các lược đồ này được thiết kế để duy trì tính bảo mật ngay cả trước các máy tính lượng tử trong tương lai. Theo Anthropic, các chuyên gia con người đã đánh giá HAWK trong hơn hai năm, nhưng Mythos Preview đã tìm ra một phương thức tấn công cải tiến chỉ trong 60 giờ.

Cuộc tấn công khai thác một sự đối xứng chưa từng được phát hiện trước đây trong mạng lưới toán học mà tính bảo mật của HAWK dựa vào đó. Mythos đã làm việc bán tự chủ trong một hệ thống đa tác nhân để tìm ra nó. Theo báo cáo, một tác nhân ban đầu đã cố gắng bác bỏ ý tưởng này vì cho rằng không khả thi, nhưng một tác nhân thứ hai đã tìm ra cách để khai thác triệt để nó.

Anthropic cho biết nhà nghiên cứu con người có nền tảng về khoa học máy tính lý thuyết nhưng không phải là chuyên gia về mật mã học dựa trên mạng lưới (lattice-based cryptography). Vai trò của ông chủ yếu giới hạn ở việc quản lý dự án. Tổng chi phí API là khoảng 100.000 USD.

Mythos ban đầu đã từ chối thực hiện nhiệm vụ với AES trước khi tìm ra một phương thức tấn công mới.

Theo Anthropic, mô hình này cũng tự mình tìm ra cuộc tấn công vào phiên bản rút gọn của AES-128 gần như hoàn toàn độc lập. Một nhà nghiên cứu đã xây dựng một khung sườn cho phép Claude hình thành các giả thuyết và kiểm chứng chúng thông qua các thí nghiệm. Sau đó, Mythos đã phát triển một phương pháp nhận dạng dấu vân tay mới mà Anthropic gọi là "Möbius Bridge".

Phương pháp này loại bỏ một trong những bước đoán mà kẻ tấn công phải thực hiện và cải thiện hiệu suất gấp 200 đến 800 lần so với các phương thức tấn công tốt nhất được biết đến trước đây.

Sự gợi ý từ con người đóng vai trò rất nhỏ. Mô hình ban đầu từ chối giải quyết vấn đề vì cho rằng không thể cải thiện thêm, với phản hồi: "Nếu bạn muốn một kết quả khác, mục tiêu phải thay đổi… AES-128 r5/r6 thực sự rất khó." Mythos chỉ bắt đầu theo đuổi các phương pháp sáng tạo hơn sau khi nhà nghiên cứu khuyến khích nó tìm kiếm những "ý tưởng thực sự mới lạ".

Trong ba ngày, mô hình đã tạo ra vài trăm triệu token và chỉ nhận thêm ba lời nhắc quan trọng, chủ yếu để giữ cho nó đi đúng hướng. Một trong số đó chỉ đơn giản là: "Chúng ta không tìm kiếm những kết quả dễ dàng, chúng ta muốn nghiên cứu nghiêm túc để tìm ra những phát hiện thực sự khó."

Lần chạy này cũng tiêu tốn khoảng 100.000 USD phí API cho khoảng 1 tỷ token. Theo Anthropic, các nhà nghiên cứu con người không phải là chuyên gia mật mã học sau đó đã dành vài trăm giờ để kiểm tra kết quả.

Anthropic đã chia sẻ các phát hiện và vẫn hạn chế quyền truy cập vào Mythos.

Anthropic đã chia sẻ trước các phát hiện này với chính phủ Hoa Kỳ và các đối tác trong ngành. Họ cũng phối hợp công bố điểm yếu của HAWK với các tác giả của lược đồ này. Mythos Preview vẫn chưa được công khai.

Cùng với các nhà nghiên cứu từ ETH Zurich, Đại học Tel Aviv và Đại học Haifa, Anthropic cũng đã phát triển một bộ chuẩn đánh giá có tên là CryptanalysisBench, cho phép những người khác đánh giá một cách hệ thống khả năng phân tích mật mã của các mô hình ngôn ngữ.

Tin tức AI không cường điệu – Được tuyển chọn bởi con người.

Đăng ký THE DECODER để đọc không quảng cáo, nhận bản tin AI hàng tuần, báo cáo độc quyền về công nghệ tiên phong "AI Radar" sáu lần một năm, quyền truy cập toàn bộ kho lưu trữ và tham gia phần bình luận của chúng tôi.

Đăng ký ngay.