La course à l’IA entre Anthropic et Google face au test de sécurité post-quantique mal rapporté de Claude

Anthropic affirme que Claude a découvert une nouvelle attaque contre un candidat de signature post-quantique en 60 heures, et non en moins de quatre heures comme l’ont indiqué certains titres. La distinction est importante. Claude Mythos Preview a produit des travaux de recherche cryptographique sérieux, mais n’a ni compromis la sécurité post-quantique déployée ni exposé les systèmes actuels.

Ce résultat inscrit la cryptanalyse dans la compétition plus large entre Anthropic et Google autour de la capacité des modèles de pointe à mener des travaux scientifiques originaux. Des chercheurs de Google ont récemment utilisé Gemini sur des problèmes ouverts de mathématiques. Anthropic soutient désormais que Claude peut prolonger le travail d’experts dans un domaine où les erreurs ont des conséquences directes sur la sécurité.

Claude a également amélioré une attaque contre une version réduite à sept tours d’AES-128. L’AES-128 complet utilise dix tours et reste inchangé. La véritable histoire est donc moins alarmante qu’une urgence liée au chiffrement, mais plus importante qu’une simple victoire de benchmark.

Ce que Claude a réellement découvert dans le test HAWK

Claude a mis au jour une faiblesse mathématique dans un schéma de signature proposé, mais le test rapporté ne constituait pas une compromission de la sécurité post-quantique déployée.

Anthropic a publié ses conclusions le 28 juillet 2026. Ses chercheurs ont utilisé Claude Mythos Preview pour étudier HAWK, une conception de signature numérique examinée par le National Institute of Standards and Technology.

Une signature numérique prouve qu’un message ou un paquet logiciel provient bien de l’expéditeur attendu et n’a pas été modifié. Les signatures post-quantiques visent à préserver cette garantie face aux futurs ordinateurs quantiques.

HAWK est l’un des candidats encore en lice dans le processus Additional Digital Signatures du NIST. Ce processus soumet délibérément les propositions à une analyse publique avant qu’un algorithme ne devienne une norme.

Selon les conclusions d’Anthropic, HAWK avait passé deux cycles d’examen par des experts sur environ deux ans. Claude a ensuite contribué à identifier une attaque améliorée de récupération de clés au cours d’environ 60 heures de travail.

Cette chronologie contredit directement la présentation en moins de quatre heures associée au titre source. Le compte rendu détaillé d’Anthropic indique que la découverte, le développement et la vérification de l’attaque contre HAWK ont pris environ 60 heures au total.

Le modèle a travaillé de manière semi-autonome au sein d’un environnement agentique. Cet environnement combinait des prompts, plusieurs agents Claude, des articles publiés, des logiciels mathématiques et un bac à sable pour les expériences computationnelles.

Un chercheur humain a fourni des orientations ponctuelles au projet. Anthropic précise que l’opérateur possédait une expérience en informatique théorique, sans être spécialiste de la cryptographie sur réseaux.

Claude a commencé par une revue de la littérature, examiné des attaques antérieures et testé des hypothèses mathématiques. Deux agents ont exploré l’idée qui a finalement abouti, bien que l’un d’eux l’ait d’abord rejetée comme impraticable.

L’idée utile portait sur un automorphisme non trivial, une symétrie au sein du réseau mathématique sur lequel repose HAWK. Des travaux antérieurs avaient établi que trouver une telle symétrie permettrait une attaque plus puissante.

La contribution de Claude a consisté à identifier une symétrie exploitable dans la construction spécifique de HAWK. Il a ensuite bâti un pipeline de vérification de bout en bout capable de tester l’attaque contre des clés générées.

Pour le petit paramètre de défi HAWK-256, Anthropic rapporte que le coût estimé de l’attaque est passé de 2^64 opérations à 2^38. Cette réduction rend le petit paramètre de test récupérable en pratique.

Cependant, ce résultat ne signifie pas que Claude a vaincu toutes les configurations de HAWK. Anthropic indique que les attaques contre les tailles de clés proposées plus grandes restent impraticables sur le plan computationnel.

L’attaque est également spécifique à HAWK. Elle ne se transpose pas automatiquement à d’autres systèmes fondés sur les réseaux ni aux normes post-quantiques déjà sélectionnées par le NIST.

Cette portée est essentielle pour comprendre l’événement. Claude n’a compromis ni le trafic, ni les systèmes bancaires, ni les mots de passe stockés, ni les signatures logicielles dans les environnements de production actuels.

Le modèle a plutôt découvert une faiblesse de conception au cours du processus d’examen conçu pour révéler ce type de problèmes. Il s’agit d’un test de résistance réussi, et non d’une preuve d’une faille de sécurité active.

Pourquoi la course à la recherche entre Anthropic et Google inclut désormais la cryptographie

La compétition entre Anthropic et Google passe de la réponse aux questions à la production de recherches que des spécialistes humains doivent valider de manière indépendante.

Les laboratoires d’IA de pointe comparent depuis des années les modèles au moyen de tests de programmation, de questions scientifiques et de benchmarks de raisonnement standardisés. Ces évaluations disposent généralement de réponses connues et de règles de notation claires.

La cryptanalyse change le niveau d’exigence. Un résultat utile doit être inédit, mathématiquement valide, reproductible par calcul et pertinent au regard des hypothèses de sécurité entourant un algorithme.

Le travail d’Anthropic exerce donc une pression sur Google, OpenAI et les autres développeurs de modèles selon une mesure de capacité plus exigeante. La question n’est plus de savoir si un modèle peut reproduire les connaissances d’experts.

Le nouveau test demande si un système d’IA peut étendre ces connaissances après avoir exploré un vaste espace technique. Il doit également résister à l’examen de spécialistes qui comprennent les mathématiques sous-jacentes.

Google offre déjà un point de comparaison important. Les travaux d’Anthropic soulignent que des chercheurs de Google ont utilisé Gemini pour résoudre plusieurs problèmes ouverts de mathématiques d’Erdős.

Des chercheurs d’OpenAI ont également fait état de progrès sur des conjectures mathématiques ouvertes. Ces exemples établissent une compétition plus large autour du raisonnement au niveau de la recherche, plutôt qu’un face-à-face de cryptographie entre entreprises.

La comparaison entre Anthropic et Google reste importante, car les deux entreprises relient des modèles généralistes à des outils spécialisés. Ces outils permettent aux modèles de lire la littérature, d’écrire du code, d’exécuter des expériences et de coordonner des tentatives parallèles.

Le résultat HAWK montre pourquoi cette combinaison compte. Claude n’a pas généré une attaque réussie à partir d’une seule réponse conversationnelle.

Il a travaillé sur un projet long avec plusieurs agents, des références externes, des logiciels mathématiques et des vérifications répétées. Ce flux de travail ressemble davantage à un groupe de recherche computationnelle qu’à une session classique avec un chatbot.

Anthropic a associé ce résultat à CryptanalysisBench, développé avec des chercheurs de l’ETH Zurich, de l’Université de Tel Aviv et de la TU Berlin. Le benchmark contient 191 tâches couvrant six familles cryptographiques.

Ses trois niveaux incluent des compromissions pratiques connues, des schémas plus robustes avec des variantes réduites, et des primitives de production proches de la frontière de la recherche. Cette conception distingue les attaques mémorisées d’un travail cryptanalytique plus exigeant.

Cinq modèles de pointe auraient résolu entre 65 et 86 % des schémas du premier niveau. Ils ont également compromis plusieurs schémas du deuxième niveau à pleine puissance et produit de nouvelles conclusions sur d’autres conceptions.

Ces chiffres n’établissent pas que les modèles peuvent régulièrement casser le chiffrement de production. Ils montrent que la cryptanalyse est devenue suffisamment mesurable pour suivre l’évolution rapide des capacités.

Cela crée une pression sur Google et les autres laboratoires pour publier une méthodologie comparable. Une revendication de recherche originale pèse moins sans transcriptions, code reproductible, articles techniques et examen extérieur.

Cela exerce également une pression sur les organismes de normalisation et les concepteurs cryptographiques. Les algorithmes candidats peuvent désormais faire l’objet d’un contrôle automatisé bien plus poussé avant leur déploiement, à condition que les examinateurs puissent valider le volume de résultats produit.

L’avantage compétitif pourrait revenir au laboratoire qui construit le meilleur système de recherche, et pas simplement au modèle obtenant le meilleur score de benchmark. L’accès aux outils, la conception des expériences, la vérification et la supervision d’experts deviennent partie intégrante du produit.

Cette évolution donne à la course entre Anthropic et Google une dimension de sécurité absente des résultats mathématiques standards. Un théorème erroné fait perdre du temps de recherche, tandis qu’une faille cryptographique non détectée peut affecter l’infrastructure numérique.

Le mécanisme compte davantage que le titre sur les 60 heures

La contribution la plus forte de Claude a été une recherche soutenue à travers la littérature, les mathématiques et les expériences, et non un unique éclair d’intuition machine.

Anthropic décrit un processus multi-agent dans lequel plusieurs agents Claude échangeaient des hypothèses et des critiques. Cette structure a permis au système d’explorer des directions concurrentes sans contraindre une seule conversation à conserver chaque détail.

L’idée HAWK qui a abouti est née d’un désaccord. Un agent a rejeté l’approche par symétrie, tandis qu’un autre a trouvé un moyen de l’exploiter.

Cet épisode illustre un mécanisme utile pour la recherche assistée par l’IA. Des agents parallèles peuvent remettre en cause des conclusions prématurées et préserver des idées qu’un parcours de raisonnement écarte.

Claude avait également accès à Sage, un système logiciel utilisé pour le calcul mathématique. Il pouvait écrire du code, générer des exemples, tester des conjectures et comparer les résultats aux attentes théoriques.

La vérification computationnelle n’a pas remplacé le raisonnement mathématique. Elle a réduit l’espace de recherche et aidé à confirmer qu’une attaque abstraite fonctionnait contre des instances réelles de HAWK.

L’implémentation de bout en bout est importante, car des arguments cryptographiques peuvent échouer à cause d’une petite hypothèse ou d’une erreur de complexité. Récupérer une clé de test connue fournit une preuve plus solide qu’un texte convaincant à lui seul.

Le processus n’était toutefois pas entièrement autonome. Un humain a géré le projet, suggéré des approches organisationnelles et orienté Claude vers des bibliothèques computationnelles utiles.

Anthropic a également consulté des universitaires externes et partagé l’attaque contre HAWK avec ses auteurs en juin. L’entreprise a coordonné la divulgation publique avec la liste de diffusion pertinente du NIST.

Cette séquence montre une division du travail émergente. Les modèles peuvent générer et tester de nombreuses idées candidates, tandis que les humains sélectionnent les objectifs, remettent en cause les hypothèses et gèrent une divulgation responsable.

Le travail de Claude sur AES a poussé l’autonomie plus loin. Un chercheur a construit une structure permettant au modèle de proposer des hypothèses, d’exécuter des expériences et d’écarter les approches échouées.

La cible était une forme à sept tours d’AES-128. L’AES-128 complet applique dix tours de transformation ; les chercheurs utilisent donc des versions raccourcies pour étudier si les techniques d’attaque se rapprochent du chiffrement complet.

Claude a d’abord soutenu qu’une amélioration significative était peu probable. Des prompts humains ont demandé à plusieurs reprises au système de conserver la cible et de chercher au-delà des approches faciles.

Après plusieurs jours, le modèle a développé une méthode d’empreinte qu’il a appelée le Möbius Bridge. Cette méthode a supprimé une hypothèse d’une attaque meet-in-the-middle établie.

Une attaque meet-in-the-middle stocke des calculs intermédiaires et les fait correspondre depuis les deux directions. Cette technique échange des besoins en mémoire importants contre un temps de calcul réduit.

Anthropic affirme que la nouvelle méthode a accéléré l’attaque précédente d’un facteur compris entre 200 et 800. Toutefois, le modèle de menace sous-jacent suppose toujours l’accès à 2^105 textes clairs choisis.

Cette exigence dépasse toute collecte réalisable en pratique. L’attaque ne cible en outre que sept tours, laissant intact le chiffrement complet à dix tours.

Les chercheurs d’Anthropic ont ensuite consacré plusieurs centaines d’heures à la validation de la découverte sur AES. Deux chercheurs auraient eu besoin de près d’un mois pour être confiants dans son exactitude.

Cet écart de vérification est შესაძლოა l’élément le plus important de toute l’histoire. L’IA peut produire des découvertes techniques plausibles plus vite que des humains qualifiés ne peuvent les certifier.

Les organisations qui utilisent ces systèmes auront besoin de dossiers de recherche durables. Une base de connaissances d’ingénierie consultable peut préserver les hypothèses, le code, les expériences infructueuses, les revues et les décisions de divulgation.

Sans cette trace, la génération rapide devient un risque. Les équipes auraient du mal à distinguer une véritable attaque d’une chaîne de raisonnement élégante mais invalide.

Ce que les chiffres ne montrent pas

Aucun des deux résultats ne menace le chiffrement en production aujourd’hui, et les éléments fournis par Anthropic nécessitent toujours un examen indépendant approfondi.

La découverte concernant HAWK paraît spectaculaire, car elle réduit presque de moitié la force effective de la clé du schéma. Cette description exige deux nuances.

Premièrement, HAWK est un candidat, et non une norme de production adoptée. Les organisations ne s’en servent pas pour sécuriser des systèmes actifs.

Deuxièmement, les paramètres HAWK plus élevés restent impossibles à attaquer en pratique. Le résultat affaiblit la conception et peut nuire à ses perspectives de standardisation, mais il ne rend pas chaque configuration immédiatement cassable.

La force d’une clé ne diminue pas non plus par un simple geste physique. Les chiffres 2^64 et 2^38 décrivent un travail de calcul estimé selon un modèle d’attaque défini.

Ils ne décrivent pas le temps écoulé sur n’importe quel ordinateur. Le matériel, les choix d’implémentation, la mémoire et la parallélisation influencent tous l’exécution pratique.

Le résultat concernant AES appelle une prudence encore plus grande. Claude n’a pas cassé le chiffrement AES-128 utilisé dans l’ensemble de l’informatique actuelle.

Il a amélioré une attaque académique contre une version à sept tours au lieu de dix. L’étude de conceptions à nombre de tours réduit aide les chercheurs à mesurer les marges de sécurité, mais ces conceptions sont volontairement plus faibles.

L’hypothèse de 2^105 textes clairs choisis rend également l’attaque irréalisable. Même son amélioration substantielle de vitesse ne transforme pas la méthode en outil opérationnel.

Des cryptographes indépendants ont souligné cette distinction. Chris Peikert, professeur de cryptographie impliqué dans la recherche sur les réseaux, a décrit le résultat HAWK comme une attaque mathématique sérieuse contre un schéma candidat.

D’autres chercheurs ont averti qu’il ne fallait pas traduire le résultat AES en affirmations selon lesquelles des données chiffrées ordinaires seraient exposées. Ces deux points de vue peuvent être justes, car l’avancée scientifique et son impact opérationnel immédiat sont deux questions différentes.

Anthropic affirme lui-même qu’aucun des deux résultats principaux n’affecte les systèmes de production. Aucun logiciel déployé n’a besoin d’être modifié en raison de ces résultats.

L’entreprise indique également que l’attaque contre HAWK n’affecte pas les autres candidats post-quantiques du NIST. Cette limite devrait rester explicite chaque fois que le résultat est évoqué.

Les précédents historiques invitent à la prudence sans minimiser le travail. Le candidat post-quantique SIKE a résisté à des années d’attention avant que des chercheurs ne le cassent sur un ordinateur portable classique.

Cet échec ne montrait pas que toute la cryptographie post-quantique était fragile. Il démontrait que la standardisation ouverte fonctionne en éliminant les candidats présentant des faiblesses cachées.

HAWK fait désormais face à une épreuve similaire. Ses concepteurs peuvent réviser la construction, augmenter les paramètres, contester l’analyse ou reconnaître que les compromis ne justifient plus la standardisation.

L’affirmation d’une durée inférieure à quatre heures pose un problème de crédibilité distinct. Les documents sources d’Anthropic font état de 60 heures pour le processus de découverte et de vérification de HAWK.

La plus petite attaque HAWK-256 peut s’exécuter rapidement une fois développée. Anthropic décrit aussi une attaque plus récente contre une version à nombre de tours réduit de LEA, qui s’exécute en moins d’une heure.

Ces faits distincts ont peut-être été condensés dans un titre inexact. Les lecteurs ne devraient pas considérer cette condensation comme la chronologie vérifiée de l’événement.

Le cadrage anthropic google peut créer une autre distorsion s’il devient un tableau de scores. Google n’a pas soumis HAWK, et Gemini n’a pas été présenté comme un participant direct à ce test.

Le rôle de Google est contextuel. Ses recherches mathématiques montrent que plusieurs programmes de modèles de pointe progressent vers un travail scientifique original.

La conclusion la plus solide reste plus limitée. Claude a contribué à trouver une faiblesse sérieuse dans un schéma post-quantique proposé et a amélioré la recherche contre des versions affaiblies de deux chiffrements établis.

C’est une preuve impressionnante de cryptanalyse assistée par IA. Ce n’est pas une preuve que Claude peut déverrouiller les communications chiffrées actuelles.

La cryptanalyse par IA déplace le goulot d’étranglement vers la revue humaine

La pression immédiate s’exerce sur les examinateurs, les organismes de normalisation et les équipes de sécurité, qui doivent valider les résultats générés par machine plus vite qu’auparavant.

La revue cryptographique traditionnelle dépend d’une communauté relativement réduite de spécialistes. Les chercheurs publient des constructions, analysent des preuves, testent des implémentations et remettent en question les hypothèses de sécurité sur plusieurs années.

Les modèles de pointe peuvent multiplier le nombre d’attaques tentées. Ils peuvent lire de vastes corpus scientifiques et mener des expériences de calcul sans les contraintes habituelles des heures de travail.

Cette expansion favorise les défenseurs lorsque les modèles examinent les normes candidates avant leur adoption. Un contrôle accru peut révéler des hypothèses faibles tant que modifier un algorithme reste gérable.

La même capacité crée un risque après le déploiement. Une attaque valide contre une primitive largement utilisée exigerait une divulgation prudente, une validation rapide, des correctifs coordonnés et une communication publique claire.

Anthropic affirme avoir consulté des universitaires, des représentants gouvernementaux, des partenaires industriels et les auteurs de HAWK avant de publier. Ce processus offre un premier modèle pour traiter les résultats cryptographiques générés par IA.

Cependant, la vérification reste coûteuse en attention experte. Le cas AES d’Anthropic a exigé bien plus de temps de validation humaine que de temps de découverte par le modèle.

Cette asymétrie s’aggravera si la production des modèles croît plus vite que la communauté de spécialistes. Les chercheurs pourraient recevoir des centaines d’attaques techniquement plausibles sans disposer du temps nécessaire pour les examiner chacune.

La vérification automatisée peut aider lorsqu’une affirmation produit une récupération de clé exécutable. Des clés de test HAWK peuvent être générées, attaquées et comparées à des réponses connues.

Les résultats fortement fondés sur des preuves sont plus difficiles. Une attaque théorique subtile peut dépendre d’hypothèses que le code de test ne peut pas entièrement saisir.

Les organismes de normalisation cryptographique auront donc besoin de nouvelles règles de soumission. Les travaux assistés par machine devraient inclure du code reproductible, des estimations complètes de complexité, des hypothèses, des cas d’échec et une provenance détaillée.

Les mêmes exigences s’appliquent au sein des entreprises. Les responsables de la sécurité ne devraient pas déployer un correctif généré par IA simplement parce qu’un modèle a aussi généré un exploit convaincant.

Ils doivent séparer la découverte de la validation. Différents examinateurs, outils et exécutions de modèles devraient tenter de réfuter chaque affirmation.

Le processus de normalisation du NIST fournit déjà une partie de cette structure. Les soumissions candidates font l’objet d’une revue publique avant la normalisation, permettant aux faiblesses d’émerger sans exposer les utilisateurs de systèmes déployés.

L’IA peut augmenter le volume de revue, mais elle ne peut pas éliminer le besoin de gouvernance. Un système qui trouve des attaques crée aussi des informations sensibles nécessitant des contrôles d’accès et une discipline de divulgation.

La compétition anthropic google ajoute des incitations qui méritent attention. Les laboratoires bénéficient lorsque leurs modèles semblent capables de découvertes de niveau expert.

Ces incitations peuvent encourager une transparence utile, notamment des articles et des artefacts reproductibles. Elles peuvent aussi récompenser un cadrage public spectaculaire avant que la revue indépendante n’atteigne un consensus.

Les lecteurs devraient donc distinguer trois niveaux de preuve. Le premier est le récit de l’entreprise sur ce qu’a fait le modèle.

Le deuxième est le matériel technique reproductible que d’autres chercheurs peuvent tester. Le troisième est une confirmation indépendante de la nouveauté, de l’exactitude et de l’impact.

Anthropic a fourni davantage qu’un communiqué de presse. L’entreprise a publié des articles techniques, du code de démonstration pour HAWK et un compte rendu réécrit du raisonnement AES.

Ces éléments rendent les affirmations vérifiables. Ils ne rendent pas la revue critique facultative.

Trois signaux à surveiller après le test de sécurité de Claude

La phase suivante révélera s’il s’agissait d’un succès isolé, d’une méthode de recherche reproductible ou du début d’une crise de validation.

Le premier signal est le statut de HAWK dans le processus du NIST. Les examinateurs doivent décider si des paramètres plus élevés préservent suffisamment d’efficacité et de sécurité pour maintenir la compétitivité de la proposition.

Si HAWK est révisé avec succès, le travail de Claude apparaîtra comme une revue productive avant déploiement. Si le candidat est retiré, la découverte aura modifié une véritable décision de normalisation.

Dans les deux cas, la valeur des tests assistés par IA sera renforcée. Un rejet ne signifierait pas que la cryptographie post-quantique a largement échoué.

Le deuxième signal est la reproduction indépendante de l’analyse AES. Les chercheurs doivent vérifier la méthode Möbius Bridge, ses estimations de complexité et son avantage de vitesse revendiqué.

Une reproduction réussie établirait le résultat de Claude comme une véritable extension d’une longue lignée de recherche cryptanalytique. Des corrections substantielles affaibliraient les affirmations de performances autonomes de niveau expert.

Le troisième signal concerne les performances sur les futures versions de référence. CryptanalysisBench offre un test commun sur les chiffrements par blocs, les fonctions de hachage et d’autres primitives.

Les chercheurs devraient observer si Claude, Gemini, GPT et les modèles à poids ouverts reproduisent des attaques connues sans contamination. Les résultats nouveaux doivent également résister à la revue d’experts.

Une amélioration constante transformerait la rivalité anthropic google en course aux armements pour les systèmes de recherche scientifique. Des résultats irréguliers suggéreraient que l’échafaudage et le jugement des chercheurs restent plus déterminants que l’image de marque des modèles.

Les équipes de sécurité n’ont pas besoin de remplacer le chiffrement de production à cause de cette annonce. Elles devraient plutôt examiner si leurs processus de revue et de divulgation peuvent absorber davantage de résultats générés par machine.

Cette préparation comprend la conservation des journaux d’expériences, la séparation entre découverte et approbation, et l’identification d’experts avant qu’une affirmation urgente n’arrive. Elle comprend également le suivi des orientations de normalisation plutôt que la réaction à des titres condensés.

L’exploit annoncé comme réalisé en moins de quatre heures ne devrait pas devenir la version durable de cette histoire. Le projet HAWK vérifié a pris environ 60 heures, et sa cible n’était pas déployée.

La véritable réussite de Claude est plus utile que l’affirmation exagérée. Il a exploré un espace mathématique difficile, trouvé une faiblesse vérifiable et forcé les humains à reconsidérer la vitesse de la revue cryptographique.

Il reste une question pratique pour toute organisation de sécurité et de recherche : si la prochaine attaque générée par IA affecte un système déployé, qui la validera avant que le titre ne devance les preuves ?