Anthropic Claude Encontrou Fraquezas Criptográficas, mas Não Quebrou a Criptografia Moderna

Anthropic Claude encontrou dois novos ataques criptográficos, apesar de anos de escrutínio humano sobre seus alvos. Um enfraquece o HAWK, um esquema experimental de assinatura pós-quântica. O outro aprimora um ataque contra uma versão deliberadamente reduzida do AES, o padrão usado para proteger informações digitais.

O avanço é relevante, mas é fácil descrevê-lo de forma incorreta. A Anthropic afirma que o Claude Mythos Preview produziu pesquisa matemática significativa, e não apenas relatórios de bugs de software. Ainda assim, nenhum dos resultados compromete a criptografia que protege atualmente sites, bancos, serviços de mensagens ou dispositivos.

Essa distinção separa um marco de pesquisa crível de um pânico sobre criptografia. Anthropic Claude desafiou a velocidade e a escala da criptoanálise especializada, sem afetar sistemas em produção. A verdadeira pressão recai sobre o processo de revisão humana em torno de padrões futuros, e não sobre as pessoas que usam serviços criptografados hoje.

O que Anthropic Claude Realmente Descobriu

A pesquisa muda o que a IA pode contribuir para a criptoanálise, mantendo intacta a criptografia já implantada.

A Anthropic publicou sua pesquisa em criptografia em 28 de julho de 2026. A empresa descreveu dois ataques desenvolvidos com o Claude Mythos Preview, um modelo restrito projetado para trabalhos avançados de cibersegurança e ciência.

O primeiro ataque tem como alvo o HAWK, um esquema experimental de assinatura digital. Uma assinatura digital permite que um destinatário verifique uma identidade ou confirme que os dados não foram alterados. O HAWK foi projetado para um futuro em que computadores quânticos suficientemente capazes possam ameaçar sistemas de assinatura amplamente usados.

O HAWK continua em análise por meio do processo do National Institute of Standards and Technology para assinaturas adicionais. Ele não é um padrão aprovado e implantado em sistemas de produção. A avaliação pública existe justamente para revelar fraquezas antes da adoção.

A Anthropic afirma que o HAWK já havia passado por duas rodadas de revisão especializada realizadas ao longo de dois anos. Trabalhando em um ambiente de pesquisa agêntico, o Claude Mythos Preview encontrou uma simetria matemática inexplorada em cerca de 60 horas.

Essa simetria possibilitou um método mais rápido de recuperação de chaves. Recuperação de chaves significa reconstruir as informações secretas necessárias para se passar por um signatário. A Anthropic afirma que o resultado efetivamente reduz pela metade a força das chaves do HAWK.

O parâmetro menor HAWK-256 ilustra a escala da mudança. Pesquisadores estimavam que a recuperação completa da chave exigia cerca de 2^64 unidades de trabalho. A Anthropic informa que o método do Claude reduziu a estimativa para 2^38.

Essa redução é grave para o parâmetro menor, mas não cria um atalho universal. O ataque continua exponencial, o que significa que o trabalho necessário ainda cresce rapidamente à medida que o tamanho da chave aumenta. Parâmetros maiores do HAWK continuam impraticáveis de atacar.

A fraqueza também é específica do HAWK. A Anthropic afirma que ela não se transfere para outros candidatos a assinatura pós-quântica nem invalida a criptografia baseada em reticulados como área mais ampla.

A segunda descoberta diz respeito ao AES-128 de sete rodadas. O AES, ou Advanced Encryption Standard, é uma cifra simétrica que usa a mesma chave secreta para criptografar e descriptografar informações. O NIST padronizou a especificação AES em 2001.

O AES-128 em produção usa dez rodadas, que transformam repetidamente os dados para ocultar relações entre a entrada, a saída e a chave. Criptógrafos frequentemente estudam versões com número reduzido de rodadas porque elas oferecem uma forma controlada de medir quanta segurança cada rodada adiciona.

O Claude Mythos Preview aprimorou um ataque conhecido do tipo meet-in-the-middle contra o AES de sete rodadas. Esse método armazena cálculos intermediários e depois busca valores correspondentes produzidos a partir de direções opostas dentro da cifra.

O modelo propôs uma técnica de impressão digital chamada Möbius Bridge. A Anthropic afirma que essa técnica elimina uma suposição do ataque e o torna entre 200 e 800 vezes mais rápido que a abordagem anterior.

Isso parece alarmante sem a restrição que falta. O ataque pressupõe acesso a 2^105 textos simples escolhidos, o que significa que um atacante pode pedir repetidamente que dados selecionados sejam criptografados com uma chave desconhecida. Essa exigência torna o ataque completamente impraticável.

Ele também tem como alvo sete rodadas, e não as dez usadas pelo AES-128. O Claude não quebrou o AES completo, não enfraqueceu uma implementação em produção nem expôs dados criptografados de clientes.

Portanto, a notícia é restrita, mas importante. Um modelo desenvolveu ataques publicáveis contra dois alvos de pesquisa cuidadosamente selecionados. Ele não produziu uma chave mestra para a internet moderna.

Por que a Pesquisa Criptográfica do Claude Pressiona a Revisão Humana

A principal vantagem do Claude não foi um atalho mágico, mas sua capacidade de sustentar uma busca ampla em literatura, matemática, código e ideias fracassadas.

Para o resultado do HAWK, a Anthropic colocou o Mythos Preview dentro de uma estrutura multiagente isolada. Essa estrutura combina prompts, ferramentas, código e um ambiente operacional que ajuda um sistema de IA a perseguir um objetivo maior.

O modelo podia revisar pesquisas publicadas, realizar raciocínio matemático, executar experimentos computacionais e se comunicar entre agentes de trabalho. O operador humano tinha experiência em ciência da computação teórica, mas não era especialista em criptografia baseada em reticulados.

Segundo a Anthropic, a orientação humana concentrou-se principalmente na gestão do projeto. O operador sugeriu formas de acompanhar ideias e identificou bibliotecas para verificação. Os agentes de trabalho do Claude desenvolveram e testaram o ataque subjacente.

Uma interação mostra por que esse processo difere de uma única resposta de chatbot. Dois agentes investigaram a simetria que acabou possibilitando o ataque. Um descartou a ideia cedo demais, enquanto o outro encontrou uma forma de utilizá-la.

Os agentes trocaram suas conclusões até que ambos aceitassem o resultado. Esse padrão se assemelha a um grupo de pesquisa realizando revisão interna, embora todos os participantes viessem da mesma família de modelos subjacente.

O experimento com AES exigiu menos orientação direta. Um pesquisador construiu uma estrutura que permitia ao modelo propor hipóteses, testá-las, descartar falhas e buscar uma melhoria em relação à criptoanálise publicada.

Inicialmente, o Claude resistiu à tarefa. Ele argumentou repetidamente que o alvo havia sido estudado com profundidade excessiva e que nada fácil restava. Os pesquisadores responderam reforçando a exigência de trabalho novo.

Em seguida, o modelo gerou centenas de milhões de tokens ao longo de vários dias. Após um bilhão de tokens de saída, a Anthropic afirma que ele havia desenvolvido e refinado o ataque descrito no artigo que o acompanha.

A persistência bruta, por si só, não explica o resultado. Um sistema automatizado de força bruta pode pesquisar um grande espaço sem compreender sua estrutura. Em vez disso, o Claude conectou a literatura de pesquisa, propôs transformações, escreveu código experimental, avaliou objeções e preservou conclusões úteis para agentes posteriores.

É nesse ponto que a pesquisa criptográfica do Claude pressiona a prática tradicional. A revisão especializada normalmente depende de um pequeno número de especialistas que dividem seu tempo entre ensino, implementação, trabalho de padronização e revisão por pares.

Um processo de pesquisa com IA pode testar muitos caminhos especulativos em paralelo. A maioria deles pode falhar sem consumir atenção humana adicional. Os humanos entram mais tarde para validar os poucos resultados que sobrevivem.

Isso cria uma nova assimetria. Produzir um resultado candidato torna-se mais rápido do que verificar sua originalidade e correção. A Anthropic afirma que a ideia sobre AES surgiu em uma semana, enquanto dois pesquisadores precisaram de quase um mês para ganhar confiança nela.

O gargalo passou da geração de ideias para a validação. Criptógrafos precisam confirmar a matemática, compará-la com trabalhos anteriores, inspecionar pressupostos, reproduzir cálculos e decidir se o resultado afeta sistemas reais.

Essa lacuna importa porque a criptografia exige um nível incomumente alto de confiança. Uma prova plausível ou um experimento bem-sucedido ainda pode esconder um pressuposto inválido. Um pequeno erro em uma estimativa de segurança pode determinar se um ataque é acadêmico ou operacional.

As equipes precisarão de registros mais robustos de como resultados gerados por IA foram desenvolvidos. Código reproduzível, rastreamento de fontes, registros de experimentos e hipóteses rejeitadas tornam-se artefatos essenciais de pesquisa.

A mesma necessidade se aplica fora da criptografia. Equipes de engenharia já têm dificuldade para reter o raciocínio por trás de decisões técnicas complexas. Uma base de conhecimento de engenharia pesquisável pode conectar resultados de modelos a artigos, testes, revisões e decisões finais.

A pressão é tão organizacional quanto matemática. Instituições de pesquisa precisam decidir quem valida alegações geradas por máquinas, como revisores recebem crédito e quando descobertas sensíveis devem permanecer privadas.

A Principal Troca é Velocidade de Pesquisa Versus Verificação

Anthropic Claude pode acelerar descobertas criptográficas, mas cada aceleração também aumenta o ônus de provar que um resultado é real, novo e seguro de divulgar.

O resultado do HAWK oferece o caso mais claro porque os pesquisadores podem implementar o ataque do início ao fim. Eles podem gerar uma chave, executar o método e verificar se o valor recuperado está correto.

O resultado sobre AES exige mais trabalho interpretativo. Seu ataque completo é caro demais para ser executado, portanto a validação depende de verificar cada componente e confirmar a análise geral de complexidade.

A Anthropic afirma que pesquisadores humanos passaram várias centenas de horas avaliando as alegações do Claude sobre AES. Eles precisaram aprender criptografia especializada suficiente para avaliar o método do modelo e preparar o artigo.

Isso não é evidência de que a descoberta seja falsa. Mostra que a pesquisa avançada com IA não elimina a necessidade de especialização. Ela muda o momento em que a especialização entra no fluxo de trabalho.

Em vez de orientar cada etapa exploratória, os humanos podem revisar resultados selecionados. Esse arranjo amplia a descoberta, mas a validação pode não crescer na mesma proporção.

Um modelo pode gerar muitos argumentos refinados que parecem internamente consistentes. Revisores precisam determinar se cada argumento se baseia nos pressupostos corretos, cita o estado da arte real e resiste a tentativas de reprodução.

A novidade criptográfica acrescenta outra dificuldade. Um resultado pode estar matematicamente correto sem ser novo. Pesquisadores precisam pesquisar uma vasta literatura técnica, incluindo artigos com terminologia ou modelos de ataque diferentes.

A Anthropic trabalhou com acadêmicos da ETH Zurich, da Tel Aviv University e da TU Berlin no CryptanalysisBench, um benchmark projetado para medir modelos de linguagem em problemas criptoanalíticos. Benchmarks podem criar comparações comuns, mas não substituem a revisão especializada.

Um modelo pode melhorar em um benchmark ao memorizar padrões reconhecíveis ou explorar fraquezas em sua avaliação. Pesquisadores precisam de problemas privados, verificações de contaminação e tarefas que exijam trabalho intermediário verificável.

Os dois ataques também exigiram níveis muito diferentes de autonomia. O projeto HAWK envolveu orientação humana ocasional dentro de um ambiente colaborativo de agentes. O projeto AES funcionou quase autonomamente depois que os pesquisadores pressionaram o Claude a manter o alvo fixo.

Chamar ambos os resultados de autônomos, sem ressalvas, apagaria essa diferença. Uma descrição melhor é que Claude realizou a maior parte da busca técnica, enquanto humanos selecionaram os objetivos, mantiveram o ambiente, questionaram conclusões prematuras e validaram os resultados.

Essas contribuições são limitadas quando comparadas à redação manual de cada prova. Ainda assim, permanecem decisivas. O sistema precisou de humanos para enquadrar a questão de pesquisa e rejeitar sua insistência inicial de que um progresso significativo era impossível.

Essa interação complica alegações de que a IA se tornou, de forma independente, uma criptógrafa de ponta. A Anthropic demonstrou um sistema capaz de produzir resultados em nível de especialista sob condições selecionadas. Não demonstrou um pesquisador geral que escolha de forma confiável problemas valiosos e valide cada resposta sem supervisão.

As exigências de recursos também limitam o acesso. A Anthropic relatou uso extensivo de inferência, orquestração multiagente, ferramentas especializadas e validação humana prolongada. Não se tratou de uma sessão rotineira de Claude disponível para um usuário comum.

A distância entre um experimento de laboratório de fronteira e um serviço de pesquisa reproduzível continua grande. Grupos acadêmicos precisam de acesso a modelos, computação segura, estruturas reproduzíveis e capacidade de revisão suficiente antes de poderem testar o fluxo de trabalho de forma independente.

Essa lacuna de verificação constitui a principal contrapartida. A IA pode ampliar a fronteira das descobertas possíveis. Também pode inundar o campo com alegações cuja avaliação leva mais tempo do que sua criação.

A criptografia conta com uma defesa útil contra esse modo de falha. Ataques muitas vezes podem ser expressos como algoritmos precisos com requisitos mensuráveis. Pesquisadores independentes podem reproduzi-los, questionar suas premissas e revisar estimativas de segurança.

Outras áreas científicas podem não dispor de uma verificação tão clara. O trabalho criptográfico de Claude é, portanto, tanto uma conquista de pesquisa quanto um ambiente de teste excepcionalmente favorável para descoberta gerada por máquinas.

O que os resultados de Claude da Anthropic não quebram

Nenhum dos ataques compromete a criptografia de produção, e tratar as descobertas como uma emergência cibernética imediata deturpa ambos os resultados.

HAWK é um esquema de assinatura candidato, não uma base implantada para serviços bancários online ou mensagens. Seu processo de revisão existe para encontrar fragilidades antes da padronização.

Uma falha em estágio avançado não seria inédita. Competições pós-quânticas expõem deliberadamente propostas à análise adversarial ao longo de vários anos. Os candidatos podem ser modificados, receber parâmetros mais fortes ou ser removidos.

SIKE oferece uma comparação histórica útil. O candidato pós-quântico sobreviveu a anos de estudo antes de pesquisadores encontrarem um ataque eficiente usando um laptop comum. Como a Quanta relatou, a quebra demonstrou por que a avaliação pública precisa continuar antes da implantação.

O resultado de Claude sobre HAWK pertence a essa tradição. A parte incomum é o pesquisador, não a existência de uma fragilidade criptográfica tardia.

O ataque de fato torna HAWK menos atraente. A Anthropic afirma que restaurar a segurança pretendida exige dobrar o tamanho das chaves. Chaves maiores aumentam a sobrecarga de armazenamento, transmissão e computação, reduzindo a eficiência que ajudou a diferenciar a proposta.

O NIST e os projetistas de HAWK precisam avaliar as margens de segurança revisadas. Eles podem alterar parâmetros ou reconsiderar o candidato sem substituir qualquer sistema existente já implantado.

A descoberta sobre AES tem impacto operacional direto ainda menor. O AES-128 completo usa dez rodadas, enquanto Claude estudou sete. Atacar menos rodadas é um método de pesquisa padrão, não uma evidência de que a cifra completa está prestes a falhar.

O volume necessário de texto simples escolhido também coloca o ataque muito além de uma execução realista. Mesmo o método de rodadas reduzidas exigiria uma quantidade implausível de dados e computação.

A Anthropic observa que implementar o ataque exigiria recursos imensos. Mais importante, a implementação ainda não descriptografaria tráfego protegido pelo AES-128 normal de dez rodadas.

Ainda assim, a descoberta importa como evidência sobre a capacidade da IA. O AES recebeu décadas de análise concentrada. Melhorar um ataque conhecido contra uma versão reduzida sugere que Claude pode contribuir dentro de uma literatura técnica madura.

Essa conclusão deve permanecer mais estreita do que o enquadramento mais amplo da Anthropic. Dois resultados de pesquisa não estabelecem que os modelos descobrirão de forma confiável fragilidades em todas as cifras importantes.

Os efeitos de seleção também importam. A empresa divulgou seus ataques concluídos mais fortes após muitas sessões do modelo. Sua página de pesquisa reconhece que várias sessões não produziram nenhuma descoberta.

Os leitores não podem estimar a taxa de sucesso do sistema apenas com base nos casos publicados. Precisariam saber o número de alvos tentados, a computação usada por tentativa, as categorias de falha e as replicações independentes.

A pesquisa também veio da Anthropic, que desenvolveu o modelo e se beneficia ao demonstrar sua capacidade científica. Os artigos e o código que a acompanham melhoram a transparência, mas a revisão externa continua necessária.

Essa revisão deve separar três questões. A matemática está correta? O ataque é realmente novo? Ele altera decisões práticas de segurança?

A descoberta sobre HAWK parece relevante para a seleção de parâmetros e a padronização. A melhoria no AES de rodadas reduzidas faz avançar a pesquisa em criptoanálise, mas não exige remediação operacional.

As organizações não devem rotacionar chaves AES, abandonar serviços criptografados ou se apressar em migrações de emergência por causa desse anúncio. As equipes de segurança devem continuar seu planejamento pós-quântico existente com base em padrões e ciclos de vida dos sistemas.

O impacto imediato de Claude na cibersegurança recai sobre fluxos de trabalho de pesquisa e políticas de divulgação. Laboratórios precisam se preparar para modelos que possam identificar resultados sensíveis antes que mantenedores, fornecedores ou governos saibam como responder.

A Anthropic afirma ter compartilhado as descobertas com autores dos algoritmos, representantes governamentais, parceiros do setor e acadêmicos relevantes antes da publicação. Ela também coordenou a divulgação do ataque a HAWK por meio do processo do NIST.

Essa abordagem funciona quando o alvo não está implantado ou foi deliberadamente enfraquecido. Um resultado futuro que afete uma cifra de produção criaria escolhas mais difíceis sobre verificação, prazo de remediação, controles de acesso e divulgação pública.

Três sinais mostrarão se isso se torna um novo modelo de pesquisa

O próximo teste é saber se criptógrafos independentes conseguem reproduzir o trabalho, se órgãos de padronização agem e se modelos posteriores encontram fragilidades práticas.

O primeiro sinal é a validação técnica independente. Pesquisadores precisam reproduzir o ataque a HAWK, inspecionar a prova e verificar a estimativa de segurança revisada em conjuntos de parâmetros relevantes.

Uma reprodução bem-sucedida fortaleceria a alegação da Anthropic de que Claude produziu um avanço genuíno de pesquisa. Correções substanciais enfraqueceriam as alegações sobre a confiabilidade do modelo, mesmo que a percepção central sobreviva.

O artigo sobre AES precisa de escrutínio semelhante. Especialistas devem testar a construção Möbius Bridge, confirmar sua invariância alegada e recalcular os custos de tempo e memória do ataque.

O resultado não precisa ameaçar o AES completo para ser valioso. Ele precisa, sim, melhorar trabalhos anteriores sob as mesmas premissas.

O segundo sinal é uma resposta formal da equipe de HAWK ou do NIST. Alterações de parâmetros, uma submissão revisada ou menor confiança no candidato mostrariam que a descoberta de Claude alterou um processo de padronização em andamento.

Uma decisão de manter HAWK com ajustes documentados não invalidaria o resultado. Ela mostraria que o sistema de revisão pública absorveu a descoberta conforme o previsto.

O terceiro sinal é a replicação em outros algoritmos e grupos de pesquisa. A Anthropic já descreveu ataques preliminares contra versões reduzidas de LEA e Serpent-128, além de melhorias menores envolvendo outras primitivas.

Essas alegações precisam de artigos completos e testes independentes. Resultados repetidos por pesquisadores não afiliados demonstrariam que o método vai além do modelo, das ferramentas e das escolhas de avaliação de um único laboratório.

O impacto prático representaria um limiar muito maior. Pesquisadores devem observar se a IA encontra uma fragilidade em um algoritmo plenamente implantado, em um conjunto de parâmetros de uso comum ou em uma implementação que fornecedores precisem corrigir com urgência.

Esse resultado fortaleceria o argumento de que o impacto de Claude na cibersegurança vai além da revisão acadêmica acelerada. Descobertas contínuas limitadas a esquemas candidatos e cifras de rodadas reduzidas sustentariam uma conclusão mais estreita.

A capacidade de divulgação importará tanto quanto o desempenho do modelo. Um sistema que produz mais descobertas válidas do que especialistas conseguem revisar cria um acúmulo de segurança, e não proteção imediata.

Organizações de pesquisa podem precisar de equipes dedicadas de validação, ambientes seguros para modelos e regras compartilhadas para descobertas criptográficas de alto impacto. Governos e órgãos de padronização também precisarão de canais confidenciais capazes de lidar com submissões geradas por máquinas.

A resposta mais útil hoje não é nem a rejeição nem o pânico. Desenvolvedores devem entender o que os ataques têm como alvo. Líderes de segurança devem seguir padrões validados, em vez de interpretações de redes sociais.

Pesquisadores devem examinar os métodos divulgados e testar se o fluxo de trabalho se transfere para outros problemas difíceis. Qualquer pessoa que avalie anthropic claude deve se concentrar na reprodutibilidade, nos requisitos de revisão humana e na distância entre um ataque acadêmico e uma ameaça operacional.

A questão para os próximos meses é concreta: especialistas independentes conseguem reproduzir esses resultados mais rápido do que Claude consegue gerar o próximo conjunto? A resposta determinará se a IA se torna uma colaboradora criptográfica confiável ou uma fonte excepcionalmente produtiva de alegações à espera de julgamento humano.