La corsa tra Anthropic, Google e l’AI incontra il test di sicurezza post-quantum di Claude riportato erroneamente
Anthropic afferma che Claude ha individuato un nuovo attacco contro un candidato alla firma post-quantum in 60 ore, non l’impresa in meno di quattro ore descritta da alcuni titoli. La distinzione è importante. Claude Mythos Preview ha prodotto una ricerca crittografica seria, ma non ha violato la sicurezza post-quantum già distribuita né esposto i sistemi attuali.
Il risultato colloca la crittoanalisi nella più ampia competizione tra Anthropic e Google su quanto i modelli di frontiera possano condurre ricerca scientifica originale. I ricercatori di Google hanno recentemente usato Gemini per problemi aperti di matematica. Anthropic sostiene ora che Claude possa estendere il lavoro degli esperti in un campo in cui gli errori hanno conseguenze dirette sulla sicurezza.
Claude ha inoltre migliorato un attacco contro una versione ridotta a sette round di AES-128. AES-128 completo utilizza dieci round e rimane inalterato. La vera storia è dunque più circoscritta di un’emergenza della cifratura, ma più significativa di un’altra vittoria nei benchmark.
Cosa ha effettivamente scoperto Claude nel test HAWK
Claude ha individuato una debolezza matematica in uno schema di firma proposto, ma il test riportato non rappresentava una violazione della sicurezza post-quantum distribuita.
Anthropic ha pubblicato i propri risultati il 28 luglio 2026. I suoi ricercatori hanno usato Claude Mythos Preview per indagare HAWK, un progetto di firma digitale in esame presso il National Institute of Standards and Technology.
Una firma digitale dimostra che un messaggio o un pacchetto software proviene dal mittente previsto e non è stato modificato. Le firme post-quantum mirano a mantenere questa garanzia contro i futuri computer quantistici.
HAWK è uno dei candidati rimanenti nel processo Additional Digital Signatures del NIST. Il processo espone deliberatamente le proposte ad analisi pubblica prima che un algoritmo diventi uno standard.
Secondo le scoperte di Anthropic, HAWK aveva superato due cicli di revisione da parte di esperti nell’arco di circa due anni. Claude ha poi contribuito a identificare un attacco migliorato di recupero della chiave durante circa 60 ore di lavoro.
Questa tempistica contraddice direttamente l’impostazione in meno di quattro ore associata al titolo della fonte. Il resoconto dettagliato di Anthropic afferma che trovare, sviluppare e verificare l’attacco a HAWK ha richiesto complessivamente circa 60 ore.
Il modello ha operato in modo semi-autonomo all’interno di un harness agentico. Questo harness combinava prompt, più worker Claude, articoli pubblicati, software matematico e una sandbox per esperimenti computazionali.
Un ricercatore umano ha fornito occasionalmente indicazioni sul progetto. Anthropic afferma che l’operatore aveva esperienza in informatica teorica, ma non era uno specialista della crittografia su reticoli.
Claude ha iniziato con una revisione della letteratura, ha esaminato attacchi precedenti e testato ipotesi matematiche. Due agenti worker hanno esplorato l’idea che alla fine ha avuto successo, sebbene uno l’avesse inizialmente respinta come impraticabile.
L’intuizione utile riguardava un automorfismo non banale, una simmetria all’interno del reticolo matematico su cui si basa HAWK. Ricerche precedenti avevano stabilito che trovare una simmetria simile avrebbe consentito un attacco più potente.
Il contributo di Claude è stato identificare una simmetria sfruttabile nella costruzione specifica di HAWK. Ha poi realizzato una pipeline di verifica end-to-end in grado di testare l’attacco contro chiavi generate.
Per il piccolo parametro di sfida HAWK-256, Anthropic riferisce che il costo stimato dell’attacco è sceso da 2^64 operazioni a 2^38. Questa riduzione rende il piccolo parametro di test recuperabile nella pratica.
Tuttavia, questo risultato non significa che Claude abbia sconfitto ogni configurazione di HAWK. Anthropic afferma che gli attacchi alle dimensioni di chiave proposte più grandi restano computazionalmente impraticabili.
L’attacco è inoltre specifico di HAWK. Non si trasferisce automaticamente ad altri sistemi basati su reticoli né agli standard post-quantum già selezionati dal NIST.
Questa portata è essenziale per comprendere l’evento. Claude non ha compromesso traffico di rete, sistemi bancari, password archiviate o firme software negli attuali ambienti di produzione.
Il modello ha invece individuato una debolezza progettuale durante il processo di revisione creato per scoprire proprio questi problemi. Si tratta di uno stress test riuscito, non della prova di una violazione della sicurezza in corso.
Perché la corsa di ricerca tra Anthropic, Google e l’AI ora include la crittografia
La competizione tra Anthropic e Google si sta spostando dal rispondere a domande al produrre ricerca che specialisti umani devono convalidare in modo indipendente.
I laboratori di AI di frontiera hanno trascorso anni a confrontare i modelli tramite test di programmazione, domande scientifiche e benchmark standardizzati di ragionamento. Tali valutazioni hanno in genere risposte note e regole di punteggio chiare.
La crittoanalisi cambia il criterio. Un risultato utile deve essere nuovo, matematicamente valido, riproducibile dal punto di vista computazionale e pertinente alle ipotesi di sicurezza che circondano un algoritmo.
Il lavoro di Anthropic mette quindi sotto pressione Google, OpenAI e altri sviluppatori di modelli su una misura di capacità più impegnativa. La domanda non è più se un modello possa riprodurre conoscenze da esperto.
Il nuovo test chiede se un sistema di AI possa estendere tali conoscenze dopo aver esplorato un ampio spazio tecnico. Deve inoltre superare la revisione di specialisti che comprendono la matematica sottostante.
Google offre già un importante punto di confronto. La ricerca di Anthropic rileva che i ricercatori di Google hanno usato Gemini per risolvere diversi problemi matematici aperti di Erdős.
Anche i ricercatori di OpenAI hanno segnalato progressi su congetture matematiche aperte. Questi esempi delineano una competizione più ampia sul ragionamento a livello di ricerca, piuttosto che una sfida crittografica azienda contro azienda.
Il confronto tra Anthropic e Google resta importante perché entrambe le aziende collegano modelli generalisti a strumenti specializzati. Questi strumenti consentono ai modelli di leggere la letteratura, scrivere codice, eseguire esperimenti e coordinare tentativi paralleli.
Il risultato su HAWK mostra perché questa combinazione conta. Claude non ha generato un attacco riuscito con una sola risposta conversazionale.
Ha operato lungo un progetto esteso con più worker, riferimenti esterni, software matematico e verifiche ripetute. Questo flusso di lavoro assomiglia più a un gruppo di ricerca computazionale che a una tradizionale sessione con chatbot.
Anthropic ha associato il risultato a CryptanalysisBench, sviluppato insieme a ricercatori dell’ETH Zurich, della Tel Aviv University e della TU Berlin. Il benchmark contiene 191 attività che coprono sei famiglie crittografiche.
I suoi tre livelli includono violazioni pratiche note, schemi più robusti con varianti ridimensionate e primitive di produzione vicine alla frontiera della ricerca. Questo design distingue gli attacchi ricordati dal lavoro crittoanalitico più impegnativo.
Secondo quanto riportato, cinque modelli di frontiera hanno risolto tra il 65 e l’86 percento degli schemi del primo livello. Hanno inoltre violato diversi schemi del secondo livello a piena potenza e prodotto nuove scoperte su altri progetti.
Questi dati non dimostrano che i modelli possano violare regolarmente la cifratura in produzione. Mostrano che la crittoanalisi è diventata abbastanza misurabile da permettere di seguire rapidi cambiamenti nelle capacità.
Questo crea pressione su Google e altri laboratori affinché pubblichino metodologie comparabili. Un’affermazione di ricerca originale pesa meno senza trascrizioni, codice riproducibile, documenti tecnici e revisione esterna.
Mette inoltre sotto pressione gli organismi di standardizzazione e i progettisti crittografici. Gli algoritmi candidati possono ora affrontare un controllo automatizzato molto più esteso prima della distribuzione, a condizione che i revisori riescano a convalidare il volume di risultati prodotto.
Il vantaggio competitivo potrebbe appartenere al laboratorio che costruisce il miglior sistema di ricerca, non semplicemente al modello con il punteggio benchmark più alto. Accesso agli strumenti, progettazione degli esperimenti, verifica e supervisione degli esperti diventano parte del prodotto.
Questo sviluppo conferisce alla corsa tra Anthropic, Google e l’AI una dimensione di sicurezza che i normali risultati matematici non hanno. Un teorema errato spreca tempo di ricerca, mentre una falla crittografica non rilevata può colpire l’infrastruttura digitale.
Il meccanismo conta più del titolo sulle 60 ore
Il contributo più forte di Claude è stata una ricerca sostenuta attraverso letteratura, matematica ed esperimenti, non un singolo lampo di intuizione della macchina.
Anthropic descrive un processo multi-agente in cui diversi worker Claude si scambiavano ipotesi e critiche. Questa struttura ha consentito al sistema di esplorare direzioni concorrenti senza costringere una sola conversazione a preservare ogni dettaglio.
L’idea vincente su HAWK è emersa dal disaccordo. Un worker ha respinto l’approccio basato sulla simmetria, mentre un altro ha trovato un modo per sfruttarlo.
L’episodio illustra un meccanismo utile per la ricerca assistita dall’AI. Agenti paralleli possono mettere in discussione conclusioni premature e preservare idee che un percorso di ragionamento scarta.
Claude aveva anche accesso a Sage, un sistema software usato per il calcolo matematico. Poteva scrivere codice, generare esempi, testare congetture e confrontare gli output con le aspettative teoriche.
La verifica computazionale non ha sostituito il ragionamento matematico. Ha ristretto la ricerca e aiutato a confermare se un attacco astratto funzionasse contro istanze HAWK reali.
L’implementazione end-to-end è importante perché le argomentazioni crittografiche possono fallire a causa di una piccola ipotesi o di un errore di complessità. Recuperare una chiave di test nota fornisce prove più solide della sola prosa persuasiva.
Tuttavia, il processo non era completamente autonomo. Un umano ha gestito il progetto, suggerito approcci organizzativi e indirizzato Claude verso librerie computazionali utili.
Anthropic ha inoltre consultato accademici esterni e condiviso l’attacco a HAWK con i suoi autori a giugno. L’azienda ha coordinato la divulgazione pubblica con la relativa mailing list del NIST.
Questa sequenza mostra un’emergente divisione del lavoro. I modelli possono generare e testare molte idee candidate, mentre gli umani selezionano gli obiettivi, mettono in discussione le ipotesi e gestiscono una divulgazione responsabile.
Il lavoro di Claude su AES ha spinto l’autonomia oltre. Un ricercatore ha costruito un’impalcatura che permetteva al modello di proporre ipotesi, eseguire esperimenti e respingere approcci falliti.
L’obiettivo era una forma di AES-128 a sette round. AES-128 completo applica dieci round di trasformazione, quindi i ricercatori usano versioni abbreviate per studiare se le tecniche di attacco si avvicinino al cifrario completo.
Claude ha inizialmente sostenuto che un miglioramento significativo fosse improbabile. I prompt umani hanno ripetutamente indicato al sistema di mantenere l’obiettivo e cercare oltre gli approcci più semplici.
Dopo diversi giorni, il modello ha sviluppato un metodo di fingerprinting chiamato Möbius Bridge. Il metodo ha eliminato una congettura da un attacco meet-in-the-middle consolidato.
Un attacco meet-in-the-middle memorizza calcoli intermedi e li confronta da entrambe le direzioni. Questa tecnica scambia elevati requisiti di memoria con tempi di calcolo inferiori.
Anthropic afferma che il nuovo metodo ha accelerato l’attacco precedente da 200 a 800 volte. Tuttavia, il modello di minaccia sottostante presuppone ancora l’accesso a 2^105 testi in chiaro scelti.
Questo requisito va oltre qualsiasi raccolta pratica. L’attacco prende inoltre di mira soltanto sette round, lasciando intatto il cifrario completo a dieci round.
I ricercatori di Anthropic hanno poi dedicato diverse centinaia di ore alla convalida della scoperta su AES. Secondo quanto riportato, due ricercatori hanno impiegato quasi un mese per acquisire fiducia nella sua correttezza.
Questo divario nella verifica potrebbe essere il meccanismo più importante dell’intera storia. L’AI può produrre scoperte tecniche plausibili più rapidamente di quanto esseri umani qualificati riescano a certificarle.
Le organizzazioni che utilizzano questi sistemi avranno bisogno di archivi di ricerca duraturi. Una base di conoscenza per l'ingegneria ricercabile può conservare ipotesi, codice, esperimenti falliti, revisioni e decisioni di divulgazione.
Senza questa documentazione, la generazione rapida diventa una passività. I team farebbero fatica a distinguere un attacco autentico da una catena di ragionamento elegante ma non valida.
Ciò che i Numeri Non Mostrano
Nessuno dei due risultati minaccia oggi la crittografia di produzione, e le prove di Anthropic richiedono ancora un continuo esame indipendente.
Il risultato su HAWK sembra eclatante perché quasi dimezza l'effettiva robustezza della chiave dello schema. Questa descrizione richiede due precisazioni.
Primo, HAWK è un candidato, non uno standard di produzione adottato. Le organizzazioni non vi fanno affidamento per proteggere sistemi attivi.
Secondo, i parametri HAWK più grandi restano impraticabili da attaccare. Il risultato indebolisce il progetto e potrebbe danneggiarne le prospettive di standardizzazione, ma non rende immediatamente violabile ogni configurazione.
La robustezza della chiave non diminuisce neppure attraverso un semplice atto fisico. Le cifre 2^64 e 2^38 descrivono il lavoro computazionale stimato secondo un modello d'attacco definito.
Non descrivono il tempo trascorso su qualunque computer. Hardware, scelte implementative, memoria e parallelizzazione influenzano tutti l'esecuzione pratica.
Il risultato su AES richiede ancora maggiore cautela. Claude non ha violato la crittografia AES-128 utilizzata nell'informatica odierna.
Ha migliorato un attacco accademico contro una versione con sette round anziché dieci. Lo studio di progetti a round ridotti aiuta i ricercatori a misurare i margini di sicurezza, ma questi progetti sono intenzionalmente più deboli.
Anche l'ipotesi di 2^105 testi in chiaro scelti rende l'attacco irrealizzabile. Persino il suo notevole miglioramento in termini di velocità non trasforma il metodo in uno strumento operativo.
Crittografi indipendenti hanno sottolineato questa distinzione. Chris Peikert, professore di crittografia coinvolto nella ricerca sui reticoli, ha descritto il risultato su HAWK come un serio attacco matematico contro uno schema candidato.
Altri ricercatori hanno messo in guardia dal tradurre il risultato su AES in affermazioni secondo cui i normali dati crittografati sarebbero esposti. Entrambe le valutazioni possono essere corrette perché il progresso della ricerca e il suo impatto operativo immediato sono questioni diverse.
Anthropic stessa afferma che nessuno dei due risultati principali riguarda sistemi di produzione. Nessun software distribuito deve cambiare a causa di queste scoperte.
L'azienda afferma inoltre che l'attacco a HAWK non coinvolge altri candidati post-quantum del NIST. Questo confine dovrebbe restare esplicito ogni volta che si discute del risultato.
Il precedente storico invita alla cautela senza sminuire il lavoro. Il candidato post-quantum SIKE ha resistito per anni all'attenzione dei ricercatori prima che venisse violato su un normale laptop.
Quel fallimento non ha dimostrato che tutta la crittografia post-quantum fosse inaffidabile. Ha mostrato che la standardizzazione aperta funziona eliminando i candidati con debolezze nascoste.
HAWK affronta ora una prova simile. I suoi progettisti possono rivedere la costruzione, aumentare i parametri, contestare l'analisi o accettare che i compromessi non giustifichino più la standardizzazione.
L'affermazione delle meno di quattro ore presenta un problema di credibilità distinto. Il materiale di partenza di Anthropic indica 60 ore per il processo di scoperta e verifica relativo a HAWK.
L'attacco più piccolo contro HAWK-256 potrebbe essere eseguito rapidamente una volta sviluppato. Anthropic descrive inoltre un attacco più recente contro LEA a round ridotti che viene eseguito in meno di un'ora.
Questi fatti distinti potrebbero essere stati compressi in un titolo impreciso. I lettori non dovrebbero considerare questa sintesi come la cronologia verificata dell'evento.
L'inquadramento anthropic google può creare un'altra distorsione se diventa un tabellone dei punteggi. Google non ha presentato HAWK, e Gemini non è stato indicato come partecipante diretto a questo test.
Il ruolo di Google è contestuale. La sua ricerca matematica fornisce prova che diversi programmi di modelli di frontiera si stanno avvicinando a un lavoro scientifico originale.
La conclusione più solida resta più circoscritta. Claude ha contribuito a trovare una grave debolezza in uno schema post-quantum proposto e ha migliorato la ricerca contro versioni indebolite di due cifrari consolidati.
Questa è una prova impressionante della crittanalisi assistita dall'IA. Non è una prova che Claude possa decifrare le comunicazioni crittografate attuali.
La Crittanalisi IA Sposta il Collo di Bottiglia sulla Revisione Umana
La pressione immediata ricade su revisori, organismi di standardizzazione e team di sicurezza che devono convalidare risultati generati dalle macchine più rapidamente di prima.
La revisione crittografica tradizionale dipende da una comunità relativamente piccola di specialisti. I ricercatori pubblicano costruzioni, analizzano dimostrazioni, testano implementazioni e mettono in discussione le ipotesi di sicurezza nell'arco di diversi anni.
I modelli di frontiera possono moltiplicare il numero di attacchi tentati. Possono leggere ampi corpus di letteratura ed eseguire esperimenti computazionali senza i normali vincoli dell'orario di lavoro.
Questa espansione favorisce i difensori quando i modelli esaminano standard candidati prima dell'adozione. Un controllo più approfondito può rivelare ipotesi deboli mentre modificare un algoritmo resta gestibile.
La stessa capacità crea rischi dopo la distribuzione. Un attacco valido contro una primitiva ampiamente utilizzata richiederebbe una divulgazione prudente, una convalida rapida, patch coordinate e una comunicazione pubblica chiara.
Anthropic afferma di aver consultato accademici, rappresentanti governativi, partner industriali e gli autori di HAWK prima della pubblicazione. Questo processo offre un primo modello per gestire risultati crittografici generati dall'IA.
Tuttavia, la verifica resta costosa in termini di attenzione degli esperti. Il caso AES di Anthropic ha richiesto molto più tempo di convalida umana rispetto al tempo di scoperta del modello.
Questa asimmetria peggiorerà se l'output dei modelli crescerà più rapidamente della comunità di specialisti. I ricercatori potrebbero ricevere centinaia di attacchi tecnicamente plausibili senza avere tempo sufficiente per esaminarli tutti.
Il controllo automatizzato può essere utile quando un'affermazione produce un recupero di chiavi eseguibile. Le chiavi di test HAWK possono essere generate, attaccate e confrontate con risposte note.
I risultati che dipendono fortemente dalle dimostrazioni sono più difficili. Un sottile attacco teorico può dipendere da ipotesi che il codice di test non riesce a cogliere completamente.
Gli organismi di standardizzazione crittografica avranno quindi bisogno di nuove regole di presentazione. Il lavoro assistito dalle macchine dovrebbe includere codice riproducibile, stime complete della complessità, ipotesi, casi di fallimento e una provenienza dettagliata.
Gli stessi requisiti valgono all'interno delle aziende. I responsabili della sicurezza non dovrebbero distribuire una correzione generata dall'IA solo perché un modello ha prodotto anche un exploit convincente.
Serve separazione tra scoperta e convalida. Revisori, strumenti ed esecuzioni del modello differenti dovrebbero cercare di falsificare ogni affermazione.
Il processo di standardizzazione del NIST fornisce già parte di questa struttura. Le candidature ricevono revisione pubblica prima della standardizzazione, consentendo l'emergere delle debolezze senza esporre gli utenti dei sistemi distribuiti.
L'IA può aumentare la quantità di revisione, ma non può eliminare la necessità di governance. Un sistema che trova attacchi crea anche informazioni sensibili che richiedono controlli di accesso e disciplina nella divulgazione.
La competizione anthropic google aggiunge incentivi che meritano attenzione. I laboratori traggono vantaggio quando i loro modelli sembrano capaci di scoperte a livello di esperti.
Questi incentivi possono incoraggiare una trasparenza utile, inclusi articoli e artefatti riproducibili. Possono anche premiare una narrazione pubblica eclatante prima che la revisione indipendente raggiunga un consenso.
I lettori dovrebbero quindi distinguere tre livelli di prova. Il primo è il resoconto dell'azienda su ciò che il modello ha fatto.
Il secondo è materiale tecnico riproducibile che altri ricercatori possono testare. Il terzo è la conferma indipendente di novità, correttezza e impatto.
Anthropic ha fornito più di un comunicato stampa. Ha pubblicato articoli tecnici, codice dimostrativo per HAWK e una ricostruzione del processo di ragionamento AES.
Queste prove rendono le affermazioni verificabili. Non rendono facoltativa la revisione critica.
Tre Segnali da Osservare Dopo il Test di Sicurezza di Claude
La prossima fase rivelerà se si è trattato di un successo isolato, di un metodo di ricerca ripetibile o dell'inizio di una crisi di convalida.
Il primo segnale è lo stato di HAWK nel processo NIST. I revisori devono decidere se parametri più grandi preservino efficienza e sicurezza sufficienti a mantenere competitiva la proposta.
Se HAWK verrà rivisto con successo, il lavoro di Claude apparirà come una produttiva revisione pre-distribuzione. Se il candidato verrà ritirato, la scoperta avrà modificato una decisione reale di standardizzazione.
Entrambi gli esiti rafforzano il valore dei test assistiti dall'IA. Un rifiuto non significherebbe che la crittografia post-quantum abbia fallito in generale.
Il secondo segnale è la riproduzione indipendente dell'analisi AES. I ricercatori devono verificare il metodo Möbius Bridge, le sue stime di complessità e il vantaggio di velocità dichiarato.
Una riproduzione riuscita stabilirebbe il risultato di Claude come una vera estensione di una lunga linea di ricerca crittanalitica. Correzioni sostanziali indebolirebbero le affermazioni sulle prestazioni autonome a livello di esperti.
Il terzo segnale riguarda le prestazioni sulle future versioni dei benchmark. CryptanalysisBench offre un test comune su cifrari a blocchi, funzioni hash e altre primitive.
I ricercatori dovrebbero osservare se Claude, Gemini, GPT e i modelli a pesi aperti riproducano attacchi noti senza contaminazione. Anche i risultati nuovi devono superare la revisione degli esperti.
Un miglioramento costante trasformerebbe la rivalità anthropic google in una corsa agli armamenti per i sistemi di ricerca scientifica. Risultati irregolari suggerirebbero che la struttura di supporto e il giudizio dei ricercatori restano più decisivi del marchio del modello.
I team di sicurezza non devono sostituire la crittografia di produzione a causa di questo annuncio. Dovrebbero invece valutare se i loro processi di revisione e divulgazione possano assorbire un numero maggiore di risultati generati dalle macchine.
Questa preparazione include la conservazione dei registri degli esperimenti, la separazione tra scoperta e approvazione e l'identificazione degli esperti prima che arrivi un'affermazione urgente. Include anche il monitoraggio delle indicazioni degli organismi di standardizzazione anziché reagire a titoli compressi.
La presunta impresa in meno di quattro ore non dovrebbe diventare la versione duratura di questa storia. Il progetto HAWK verificato ha richiesto circa 60 ore e il suo bersaglio non era distribuito.
Il risultato effettivo di Claude è più utile dell'affermazione esagerata. Ha esplorato un difficile spazio matematico, trovato una debolezza verificabile e costretto gli esseri umani a riconsiderare la velocità della revisione crittografica.
Resta una domanda pratica per ogni organizzazione di sicurezza e ricerca: se il prossimo attacco generato dall'IA riguardasse un sistema distribuito, chi lo convaliderebbe prima che il titolo superi le prove?
