Japanese Translation:

Anthropic は、新しい数学を発明することなく、AI が暗号解析を大幅に進展させることができることを示しました。既存の研究を合成して、特定のセキュリティアルゴリズムに対する攻撃を破損または改良します。発表前のモデルである Claude Mythos を、提案された量子耐性署名スキームおよび AES に対してテストしたところ、AI は既知のツールを延長し、人間による最小限の介入だけで防衛を弱体化させることができることが判明しました。HAWK 攻撃は、格子ベーススキームのセキュリティを半分にし、よく知られたツールを拡張することで、数時間以内にチャレンジインスタンスを実質的に破損させました。これを修正するにはキーサイズを倍増させる必要があり、これは標準化を阻止する可能性が高いためです。一方、7 ラウンド削減版 AES に対する改良攻撃は、 prior work（先行工作）に対するわずかな定数倍の速度向上しか提供せず、リソース要件が高いことから実用的な使用には不向きです。これらの結果は、対称暗号が堅牢で「乱雑」であり、画期的な直感のない AI 駆動型の攻撃に抵抗することを示しており、公開鍵暗号は人間によって徹底的に分析されていない仮定された困難な問題に依存しているため、依然として脆弱であるという事実を浮き彫りにしました。業界が量子耐性アルゴリズムへと移行するにつれ、開発者はこれらのモデルが「 glorified autocomplete（拡張済みオートコンプリート）」であり、崖の縁に近づいており、迅速な AI 駆動型の拡張下でセキュリティの完全性が崩壊しないよう、常に人間の検証が必要であることを認識する必要があります。

Anthropic による暗号解析新研究：現状の理解と将来への示唆

昨日、Anthropic から**「Claude Mythos」**と呼ばれる非公開 AI モデルの出力に基づき、2 つの新たな暗号解析結果が公表されました。

HAWK署名方式に対する攻撃
AES（Advanced Encryption Standard）削減ラウンド版への改善された攻撃

Anthropic はこれらの研究成果とそのプロセスをブログで詳細に説明しています。これらが意味することを、専門家の見解と対比しつつ、個人的な視点から整理しました。

📌 主要研究成果の概要

1. HAWK 署名方式への攻撃

HAWK は標準化された一般的なアルゴリズムではなく、ポスト量子セキュリティ（PQC）を考慮した提案段階の署名方式です。（Falcon とは関連しますが、攻撃対象となる数学的困難性は異なります）。

理解すべき 5 つのポイント

実装済みだが未標準: 現在提案段階であり、HAWK 自体を「壊す」ほどの完全な攻撃ではありません。
セキュリティ低下の度合い: 攻撃は指数時間計算を必要とし、セキュリティ強度を約半分に低下させる程度です。（鍵長を倍にすれば理論的に補えますが、非効率化により HAWK の存在意義そのものが弱まります）。
実装可能なコード: 著者が用意した「挑戦用インスタンス（weak challenge instance）」に対して、数時間の計算で実行可能なコードが生成されています。これはパラメータが弱められているものの、暗号学的弱点は明確に示しています。
既存ツールの組み合わせ: 全く新しい数学を発見したわけではありません。既にある多くのツールや手法を巧妙に組み合わせることで成果を出しており、AI が得意とする「既存知識の統合と応用」そのものです。（Anthropic 側も「要素の中に何一つ特異なものがない」と認めています）。
標準化への懸念: HAWK は将来の標準候補として評価プロセスに達しており、この攻撃は事実上、HAWK が標準から外れる方向に動く要因となっています。

2. AES（削減ラウンド版）への攻撃

AES は 2001 年以来世界で広く使用されているブロック暗号です。完全な AES に対する攻撃は極めて困難のため、研究は「削減ラウンド版」（例：10 ラウンド→7 ラウンドなど）に対して行われます。

実用的な脅威ではない理由

先行研究との比較: 7 ラウンド AES への攻撃自体は以前から存在し、今回の成果は2013 年の先行研究に対して僅かな定数倍の改善に過ぎません。
膨大な計算量が必要:
- 新しい攻撃では暗号操作が $2^{89}$ 回必要です。
- さらに、研究成果を得るためには秘密鍵保持者が特定の明文を $2^{105}$ 回暗号化するという現実的に不可能な条件が必要です。
理論上の分析: 新しい結果は先行研究の速度向上をもたらしていますが、実際に攻撃を実行するのは困難であり、現状では理論上の分析段階です。

結論: AES への攻撃は技術的には興味深く、科学者にとっては知識の進歩ですが、HAWK のような「実践的な標準外れ」の結果ではありません。ここでも全く新しい数学的発見はありません。

🤖 Anthropic はどのようにして成果を得たのか？

Anthropic は単に AI に「何か結果を出してくれ」と指示し、試行錯誤させるアプローチをとりました。これにより、以下のような能力が示されました。

既存知識の統合: 過去の暗号解析結果を理解し、それを統合して新たな攻撃を構築します。
自律的な拡張: 人間の詳細な介入なしに、攻撃手法を実際のコードとして拡張できます。
「超知能」とは異なるが、画期的: まだ「超知能（AI AGI）」の領域には至っていませんが、極めて素晴らしい能力の向上です。

⚠️ 検証可能性：新たなボトルネックへ

モデルが出力する結果が常に正しいとは限りません。以下の問題があります。

誤導的な結果: モデルが高い確率で真の結果を生成できる場合でも、「実在するように見せかけた偽装結果」を出す方が統計的に有利な場合があります。
検証の難易度による分類:
- 容易に検証可能（HAWK 系）弱体化されたバージョンへの攻撃は数時間で実行可能であり、誰でもコードを実行して鍵復号化や署名を確認できます。人間による検証が極めて容易です。
- 検証が困難（AES 系など）微妙な速度向上型攻撃については、有効性を確認するのは容易ではありません。形式検証可能な Lean 証明などが役立ちますが、最終的には人類の専門家による手動確認が必要です。

近年の数学的成果も同様で、「機械チェック可能な証明」や「計算可能な反例」、あるいは「複数の専門家による長期間の検証」といったプロセスが必要です。これにより、進歩は人間によるチェック速度に制限されますが、壊滅的な脅威には至っていません。

🌍 現実世界への影響

🔐 暗号の利用者にとって

良いニュース:
- 対称暗号は極めて頑健です。（砂漠でコンクリートで埋めたトラクターのようなもの）。複雑な構造ゆえに、追加の知性リソースだけでは崩れません。
- 公的鍵暗号（RSA, EC など）も同様に頑健です。人類が探ってきた数学的对象は限られており、これらに対する「より良い攻撃」が見つかるまでには時間がかかります。
重要な機会: AI の出現は、ポスト量子暗号への移行期に追い風となります。HAWK などの例が示すように、新しい大規模な解析能力が登場するタイミングでこそ、脆弱なアルゴリズムを見直し、より堅牢な標準へ移行できるチャンスです。

🔬 科学者にとって

素晴らしいパートナー: AI は最も難しい問題と議論できる「プレイスチックな（プラシチック＝疑似的だが有用な）パートナー」となります。
発見の加速: AI が全てを解決するほど賢くはありませんが、新しい発見のペースを著しく加速させています。
審査の課題: クレジットの割り振りや多数の結果の審査についてまだ議論は続きますが、パニックになる必要はありません。世界は暫定的に良くなっています。

🌐 人類全体にとって

思考の再考:
- もし「進歩が遅れている」と考えているなら、それはモデルを過小評価しています。AI は急速に進化しており、天井はまだ見えません。
- もし「超知能や AGI が既に到来した」と信じているなら、それは幻想です。AI は「池の中で泳ぐ」ものであり、足元が急激に深くなっていますが、まだ岸辺（人間の制御範囲）に近い状態です。
共通の運命: 科学者も弁護士、営業社員も管工さんも、全員同じ「池」の中にいます。モデルがどのような進歩を遂げようとも、その波は最終的には全人類に影響を及ぼします。
希望: 私たちは皆、同じ環境に置かれており、何が起きても互いに支え合えるという点において、非常に良いニュースです。

Anthropic の新しい暗号解析結果に関するいくつかの考察