Descobrindo Fraquezas Criptográficas com Claude
A afirmação da Anthropic de que seu sistema “Mythos”, baseado no Claude, encontrou novas melhorias criptanalíticas em AES de rodadas reduzidas e no esquema de assinatura pós-quântica HAWK provocou debate tanto sobre o significado técnico quanto sobre o enquadramento dos resultados. Os comentaristas geralmente observam que os ataques não colocam em risco a criptografia do mundo real, mas os veem como um exemplo inicial de LLMs ampliando a pesquisa especializada ao buscar grandes espaços de solução, enquanto questionam a reprodutibilidade, o viés de divulgação e o custo de US$ 100 mil em API por resultado. O debate também levanta preocupações mais amplas sobre a dependência excessiva de esquemas pós-quânticos ainda imaturos, desigualdades emergentes no acesso a modelos poderosos e se “engenharia de prompt” é uma habilidade real ou apenas uma especificação clara do problema.
Escopo e importância dos resultados em criptografia
- O trabalho sobre AES é em AES‑128 de 7 rodadas com texto claro escolhido; o AES completo de 10 rodadas em sistemas reais não é afetado.
- A melhoria em relação a ataques anteriores contra 7 rodadas é descrita como marginal (alguns bits de segurança) e parte de uma longa cadeia de ataques incrementais.
- O resultado sobre HAWK reduz pela metade a força efetiva da chave para uma variante simplificada de HAWK‑256 por meio de um automorfismo em seu reticulado; isso pode se estender a HAWK‑512, mas ainda não é crítico no mundo real, já que o HAWK não está implantado.
- Vários comentaristas enfatizam que isso é prática criptanalítica padrão em modelos de rodadas reduzidas / texto claro escolhido, e não uma quebra prática de sistemas implantados.
Criptografia pós-quântica e preocupações de segurança
- Alguns se sentem desconfortáveis em depender apenas de esquemas de PQC e preferem modos híbridos (clássico+PQC); outros contrapõem que híbridos adicionam complexidade e sobrecarga.
- Debate sobre os prazos para a computação quântica: alguns acham que ameaças quânticas sérias ainda estão longe; outros observam que grandes empresas já estão planejando descontinuar a criptografia pré-quântica.
- Há ceticismo sobre “fraquezas de PQC encontradas por LLM” sendo usadas para promover ou resistir à adoção de PQC.
Natureza da contribuição da IA
- Muitos veem os ataques como refinamentos assistidos por IA de ideias existentes, e não conceitos totalmente novos.
- Vários comparam isso a LLMs encontrando contraexemplos em matemática: busca intensa com heurísticas razoáveis sobre teoria conhecida.
- Uma questão em aberto importante é a reprodutibilidade: com que frequência o sistema encontra o “bom caminho”, e quanto disso é sorte estocástica versus colaboração entre múltiplos agentes.
Custo, acesso e desigualdade
- Cada resultado teria custado cerca de US$ 100 mil em uso de API ao longo de aproximadamente uma semana; alguns veem isso como evidência de uma emergente “aristocracia tecnológica”.
- Outros argumentam que os custos cairão, como aconteceu com os primeiros computadores pessoais, e que equipes internas naturalmente têm maior produtividade do que usuários públicos.
- São feitas comparações com modelos não americanos mais baratos, com discordância sobre se a ausência de resultados públicos semelhantes implica menor capacidade ou apenas prioridades/diferente sigilo.
Prompting, ferramentas e “uso de IA” como habilidade
- Os prompts usados são informais, repetitivos e cheios de erros de digitação, levando alguns a minimizar “engenharia de prompt” como disciplina.
- Outros argumentam que a habilidade real está em delimitar tarefas, gerenciar contexto, notar quando o modelo se desvia ou alucina e tratá-lo como um colaborador júnior.
- Há debate sobre configurações elaboradas de agentes (skills, arquivos de configuração) versus acesso simples a ferramentas com leve orientação; as experiências diferem sobre se estrutura extra ajuda ou atrapalha.
Enquadramento, PR e processo de pesquisa
- Vários comentaristas acham que a abertura do blog exagera a novidade, dado que a possibilidade de tais fraquezas já era conhecida.
- Preocupações com viés de publicação e marketing: muitas tentativas fracassadas ficam invisíveis, enquanto as bem-sucedidas são fortemente divulgadas.
- Outros defendem isso como ciência legítima: verificar a दावा do modelo, escrever um artigo e submetê-lo ao escrutínio da comunidade é o processo normal.
- Alguns temem uma superinterpretação desses resultados como “a IA é melhor que os criptógrafos”, em vez de “a IA pode acelerar o trabalho incremental dentro de estruturas definidas por humanos”.
Implicações mais amplas para matemática e problemas em aberto
- Há a preocupação de que a IA torne alguns problemas triviais e outros pareçam “endurecidos”, desestimulando o esforço humano porque “nem a IA conseguiu resolver”.
- Outros acham que os humanos continuarão trabalhando no que a IA não consegue fazer, potencialmente usando a IA como ferramenta para explorar ideias simples que foram perdidas ou gerar construções candidatas.