Anthropic sagt, ein internes Modell namens Claude Mythos Preview habe Schwachstellen in zwei kryptografischen Zielen identifiziert, darunter einen verbesserten Angriff auf HAWK, einen Kandidaten für Post-Quantum-Signaturen, sowie einen neuen Angriff auf eine reduzierte Version von AES-128. Das Unternehmen sagt, keines der beiden Ergebnisse breche Systeme, die heute im Internet verwendet werden, doch die Arbeit ist bemerkenswert, weil sie nahelegt, dass Frontier-KI-Systeme beginnen könnten, zu fortgeschrittener Kryptanalyse beizutragen, anstatt nur beim Programmieren, bei der Suche oder bei Dokumentenarbeit zu helfen.

Der Bericht, wie The Decoder ihn auf Grundlage von Anthropic’s Offenlegung beschreibt, konzentriert sich auf ein halbautonomes Multi-Agenten-Setup, in dem das Modell Berichten zufolge den Großteil der technischen Exploration übernahm, während Menschen Projektmanagement, Prompting und Verifikation übernahmen. Anthropic sagt, das HAWK-Ergebnis sei in etwa 60 Stunden entstanden, nachdem Spezialisten jahrelang zuvor von Menschen geprüft worden waren, und dass jeder Projektdurchlauf rund 100.000 Dollar an API-Nutzung gekostet habe. Sollten diese Details einer breiteren Überprüfung standhalten, wäre die Entwicklung weit über eine einzelne Modellveröffentlichung hinaus bedeutsam: Sie würde bedeuten, dass KI-Systeme zu bedeutsamer origineller Arbeit an schwierigen mathematischen Sicherheitsproblemen fähig werden.

Was Anthropic sagt, dass das Modell gefunden hat

Nach The Decoder’s Darstellung von Anthropic’s Ergebnissen lieferte Claude Mythos Preview zwei getrennte Resultate. Das erste war ein verbesserter Angriff auf HAWK, einen der verbleibenden Kandidaten in einem National Institute of Standards and Technology-Verfahren für zusätzliche Post-Quantum-Signaturen. Post-Quantum-Kryptografie soll selbst dann sicher bleiben, wenn groß angelegte Quantencomputer eines Tages praktisch einsetzbar werden, daher ist jede neue Schwachstelle in einem Kandidatenschema für die Standardisierung bedeutsam, auch wenn sie eingesetzte Produkte nicht betrifft.

Anthropic sagt, das Modell habe eine zuvor unbemerkte Symmetrie in der zugrunde liegenden Gitterstruktur entdeckt, auf der die Sicherheit von HAWK beruht. In der Darstellung des Unternehmens habe ein Agent im System den Ansatz zunächst als nicht durchführbar betrachtet, während ein anderer einen Weg gefunden habe, ihn auszunutzen. Dieses Detail ist wichtig, weil es das Ergebnis weniger als einmalige Antwort eines Chatbots erscheinen lässt und mehr als orchestrierten Forschungs-Workflow mit mehreren Modellrollen.

Das zweite Ergebnis betrifft AES-128, allerdings mit einer wichtigen Einschränkung. Anthropic sagt, der Angriff gelte nur für eine reduzierte Version mit sieben Runden statt der zehn Runden in vollem AES-128. AES bleibt in der Praxis der am weitesten verbreitete symmetrische Verschlüsselungsstandard, daher kann jede Erwähnung eines „neuen AES-Angriffs“ alarmierender klingen, als die Belege es rechtfertigen. Nach der verfügbaren Berichterstattung handelt es sich hier nicht um einen Bruch von vollem AES, wie es in gängigen Internet- und Unternehmenssystemen verwendet wird.

Für dieses reduzierte Ziel sagt Anthropic, Claude Mythos habe einen neuen Fingerprinting-Ansatz entwickelt, den das Unternehmen „Möbius Bridge“ nennt. Das Unternehmen behauptet, die Methode verbessere frühere Angriffe um den Faktor 200 bis 800, indem sie eine der Vermutungen des Angreifers eliminiere. Das ist eine technische Leistungsbehauptung des Anbieters und kein unabhängig validierter Branchenmaßstab in den hier vorliegenden Belegen.

Warum das HAWK-Ergebnis heraussticht

Der HAWK-Fund scheint der folgenschwerere Teil der Geschichte zu sein, weil er eine aktive Standardisierungspipeline betrifft und nicht eine absichtlich geschwächte Version eines etablierten Verfahrens. The Decoder berichtet, dass menschliche Experten HAWK mehr als zwei Jahre lang geprüft hatten, bevor Claude Mythos Preview in etwa 60 Stunden einen stärkeren Angriff fand. Selbst mit dem Vorbehalt, dass das Modell in einen strukturierten Workflow eingebettet und später von Menschen überprüft wurde, ist genau dieser Vergleich der Hauptgrund dafür, dass die Nachricht Aufmerksamkeit erhält.

HAWK ist heute kein eingesetzter Internetstandard. Es ist ein Kandidat unter Prüfung durch das National Institute of Standards and Technology, und dieser Unterschied begrenzt das unmittelbare operative Risiko erheblich. Doch für Teams, die kryptografische Werkzeuge, sichere Hardware oder langlebige regulierte Systeme entwickeln, erinnert der Vorfall daran, dass der Bewertungsprozess für Post-Quantum-Kryptografie sich beschleunigen und mit dem Fortschritt der KI-Systeme weniger vorhersehbar werden könnte.

Er wirft auch eine praktischere Frage für Forschende und Standardisierungsgremien auf: Wenn Modelle echte Schwachstellen in Kandidatenschemata zu nicht trivialen, aber beherrschbaren Kosten finden können, könnte sich die Messlatte für öffentliche Kryptanalyse verschieben. Das bedeutet nicht automatisch, dass bessere Angriffe auf weit verbreitete Algorithmen unmittelbar bevorstehen. Es bedeutet aber, dass künftige Prüfungsrunden für Post-Quantum-Kryptografie mehr automatisierte adversarielle Tests sehen könnten als traditionelle Peer-Review allein.

Wie viel Autonomie hatte das Modell wirklich?

Ein zentrales Problem bei der Bewertung dieser Ankündigung ist, wie viel der Arbeit Claude Mythos zugeschrieben werden sollte und wie viel dem umgebenden System und den menschlichen Bedienern. Anthropic’s Beschreibung, wie The Decoder berichtet, sagt, dass Menschen hauptsächlich für Projektmanagement, leichtes Prompting und Verifikation verantwortlich waren. Im HAWK-Projekt, so das Unternehmen, habe der leitende menschliche Forscher einen Hintergrund in theoretischer Informatik gehabt, aber kein Experte für gitterbasierte Kryptografie gewesen.

Bei der Arbeit an reduziertem AES sagt Anthropic, ein Forscher habe ein Gerüst erstellt, das es dem Modell erlaubte, Hypothesen zu bilden und Experimente durchzuführen. Das Unternehmen sagt außerdem, das Modell habe sich der Aufgabe zunächst widersetzt und argumentiert, weitere Verbesserungen seien unwahrscheinlich, bevor es gedrängt wurde, originellere Untersuchungsrichtungen zu verfolgen. Über etwa drei Tage habe der Lauf Berichten zufolge rund 1 Milliarde Tokens verbraucht und nur wenige substantielle Folge-Prompts erfordert.

Diese Details wirken in zwei Richtungen. Einerseits stützen sie Anthropic’s Behauptung, dass das System mehr getan hat als bekannte Ideen einfach zu vervollständigen. Andererseits zeigen sie, dass es sich nicht um eine einfache Chat-Sitzung von der Stange handelte. Es umfasste ein speziell aufgebautes Forschungs-Setup, hohen Token-Verbrauch und umfangreiche Überprüfungen nach dem Lauf. Für Entwickler, die an KI-Agenten arbeiten, könnte die Lehre weniger lauten „das Modell hat Kryptografie allein gelöst“ und mehr „sorgfältig strukturierte mehrstufige Systeme können in engen Domänen manchmal Arbeit auf Frontier-Niveau aus einem Modell herauskitzeln“.

Belege, Verifikation und was noch unbewiesen bleibt

Die stärksten Behauptungen in dieser Geschichte stammen von Anthropic und werden durch The Decoder weitergegeben. Der Artikel sagt, menschliche Forschende hätten mehrere hundert Stunden damit verbracht, die Ergebnisse zu verifizieren, und Anthropic habe die Befunde im Voraus mit der US-Regierung, Industriepartnern und den Autoren von HAWK geteilt. Dieser Offenlegungsprozess ist ein positives Zeichen, aber nicht dasselbe wie eine breite öffentliche Validierung.

Die hier vorgelegten Belege enthalten weder ein peer-reviewtes Papier noch eine unabhängige Replikation oder Stellungnahmen von National Institute of Standards and Technology, den HAWK-Autoren oder externen Kryptographen. Ebenso wird nicht festgestellt, ob der verbesserte HAWK-Angriff den Status des Kandidaten im Standardisierungsprozess materiell verändert. Das sind wichtige Unbekannte.

Anthropic sagt außerdem, dass Claude Mythos Preview nicht öffentlich verfügbar ist. Das begrenzt derzeit externe Tests der Behauptungen des Unternehmens. Parallel zur Modellarbeit sagt Anthropic, man habe mit der ETH Zürich, der Tel Aviv University und der University of Haifa an einem Benchmark namens CryptanalysisBench gearbeitet, um Sprachmodelle bei Kryptanalyse-Aufgaben zu bewerten. Benchmarks können dem Feld helfen, Systeme systematischer zu vergleichen, sind aber kein Ersatz für unabhängige Überprüfung behaupteter Brüche oder Angriffe.

Was das für KI-Entwickler und Enterprise-Sicherheitsteams bedeutet

Für KI-Entwickler weist diese Geschichte auf eine Klasse von Anwendungsfällen hin, die sich stark von Enterprise-Copilots oder Verbraucher-Chatbots unterscheidet. Kryptanalyse ist teuer, eng umrissen und stark verifikationsabhängig. Aber sie belohnt hartnäckige Suche über riesige Hypothesenräume hinweg, genau dort also, wo agentische Systeme sich schnell verbessern könnten. Unternehmen, die KI-Agenten für Forschungs-Workflows entwickeln, werden sich diesen Fall vermutlich genau ansehen, insbesondere die Kombination aus Orchestrierung, Experiment-Schleifen und leichtem menschlichen Steuern.

Für Käufer von Enterprise-KI ist die unmittelbare Schlussfolgerung nicht, dass Internetverschlüsselung unsicher geworden ist. Anthropic sagt ausdrücklich, dass die Ergebnisse die heute genutzten Systeme nicht betreffen, und die vorliegenden Belege stützen diese Vorsicht. Die relevantere Implikation ist organisatorisch: Sicherheitsteams müssen womöglich davon ausgehen, dass sowohl Verteidiger als auch Angreifer im Laufe der Zeit Zugang zu stärkeren automatisierten Analysen erhalten. Das könnte Vulnerability Research, Protokollprüfungen, Red-Teaming-Budgets und Beschaffungsannahmen rund um „kampferprobte“ kryptografische Komponenten beeinflussen.

Hier liegt auch ein Marktsignal für Enterprise-KI im weiteren Sinne. Wenn Anthropic zeigen kann, dass Frontier-Modelle in schwierigen wissenschaftlichen oder mathematischen Bereichen echten Wert beitragen, stärkt das die These, dass Modellanbieter nicht nur bei Chat-Qualität konkurrieren, sondern auch bei spezialisierter Schlussfolgerung. Das würde Rivalen unter Druck setzen, vergleichbare Tiefe in Bereichen wie formaler Verifikation, sicherer Codeanalyse und Forschungsautomatisierung zu demonstrieren.

Worauf man als Nächstes achten sollte

Das erste Folgesignal ist externe Validierung. Achten Sie auf Kommentare von Kryptographen, den HAWK-Autoren und dem National Institute of Standards and Technology dazu, ob die berichtete HAWK-Schwäche die Aussichten des Kandidaten substanziell verändert.

Zweitens sollte man auf eine technische Veröffentlichung achten. Ein öffentliches Paper oder ein detaillierter Bericht zu den Ergebnissen bei HAWK und AES-128 würde es der breiteren Forschungscommunity ermöglichen, die Behauptungen zu testen und zu verstehen, wie viel vom Modell und wie viel vom umgebenden Gerüst abhing.

Drittens könnte CryptanalysisBench ein nützlicher Bezugspunkt werden, wenn mehrere Labore es übernehmen. Wenn andere Frontier-Modelle auf CryptanalysisBench ähnlich abschneiden, verschiebt sich die Geschichte von einer einmaligen Anthropic-Behauptung zu einem breiteren Fähigkeitstrend.

Schließlich zählt die Verfügbarkeit. Laut Bericht ist Claude Mythos Preview nicht veröffentlicht. Ohne breiteren Zugang kann der Markt Reproduzierbarkeit, Kosteneffizienz oder die Frage, ob sich diese Fähigkeit über einige sorgfältig ausgewählte Probleme hinaus verallgemeinern lässt, kaum beurteilen.

Creati.ai-Perspektive

Anthropic’s Ankündigung ist vor allem als Signal für Workflow-Design wichtig, nicht nur für Modellintelligenz. Das Bemerkenswerte ist die Kombination von Claude Mythos mit einem gesteuerten Multi-Agenten-Prozess, experimentellem Gerüst und langen Verifikationszyklen. Das kommt in der Praxis wahrscheinlich näher an die Funktionsweise hochwertiger Enterprise-KI-Systeme heran als die übliche Chatbot-Demo.

Gleichzeitig braucht diese Geschichte mehr unabhängige Bestätigung, bevor sie die Sicherheitsplanung verändern sollte. Vorerst sollten Entwickler sie als Hinweis lesen, dass Frontier-KI in Expertendomänen wie der Post-Quantum-Kryptografie an Bedeutung gewinnen könnte, während Unternehmen sie eher als frühe Warnung vor dem Tempo automatisierter Sicherheitsanalyse behandeln sollten als als Beweis dafür, dass eingesetzte Verschlüsselungsstandards gefährdet sind.