A Anthropic diz que um modelo interno chamado Claude Mythos Preview identificou fraquezas em dois alvos criptográficos, incluindo um ataque aprimorado ao HAWK, um candidato a assinatura pós-quântica, e um novo ataque a uma versão reduzida do AES-128. A empresa afirma que nenhum dos resultados quebra sistemas usados hoje na internet, mas o trabalho é notável porque sugere que sistemas de IA de fronteira podem começar a contribuir para a criptoanálise avançada, em vez de apenas ajudar com código, busca ou trabalho com documentos.

O relatório, descrito pelo The Decoder com base na divulgação da Anthropic, gira em torno de uma configuração semi-autônoma de múltiplos agentes na qual, segundo os relatos, o modelo fez a maior parte da exploração técnica enquanto humanos cuidavam de gestão do projeto, prompts e verificação. Anthropic diz que o resultado sobre o HAWK surgiu em cerca de 60 horas após anos de revisão humana anterior por especialistas, e que cada execução do projeto custou aproximadamente US$ 100.000 em uso de API. Se esses detalhes se mantiverem sob escrutínio mais amplo, o desenvolvimento é relevante muito além do lançamento de um único modelo: ele implicaria que os sistemas de IA estão se tornando capazes de trabalho original significativo em problemas matemáticos difíceis de segurança.

O que a Anthropic diz que o modelo encontrou

De acordo com o relato do The Decoder sobre as descobertas da Anthropic, Claude Mythos Preview produziu dois resultados separados. O primeiro foi um ataque aprimorado ao HAWK, um dos candidatos restantes em um processo do National Institute of Standards and Technology para assinaturas pós-quânticas adicionais. A criptografia pós-quântica foi concebida para permanecer segura mesmo que computadores quânticos em larga escala se tornem práticos algum dia, então qualquer nova fraqueza em um esquema candidato é significativa para o trabalho de padronização, ainda que não afete produtos já implantados.

A Anthropic diz que o modelo descobriu uma simetria antes não percebida na estrutura de reticulado que sustenta a segurança do HAWK. Na versão da empresa, um agente no sistema inicialmente tratou a abordagem como inviável, enquanto outro encontrou uma forma de explorá-la. Esse detalhe importa porque enquadra o resultado menos como uma resposta única de um chatbot e mais como um fluxo de trabalho de pesquisa orquestrado com múltiplos papéis do modelo.

O segundo resultado diz respeito ao AES-128, mas com uma limitação importante. A Anthropic diz que o ataque se aplica apenas a uma versão reduzida usando sete rodadas, em vez das dez rodadas do AES-128 completo. O AES continua sendo o padrão de criptografia simétrica mais amplamente usado na prática, então qualquer menção a um “novo ataque ao AES” pode soar mais alarmante do que as evidências sustentam. Com base nos relatos disponíveis, isso não é uma quebra do AES completo como usado em sistemas comuns da internet e corporativos.

Para esse alvo reduzido, a Anthropic diz que Claude Mythos desenvolveu uma nova abordagem de fingerprinting que chama de “Möbius Bridge”. A empresa afirma que o método melhora ataques anteriores em um fator de 200 a 800 ao eliminar uma das suposições do atacante. Trata-se de uma afirmação técnica de desempenho da própria fornecedora, não de um benchmark setorial validado independentemente nas evidências fornecidas aqui.

Por que o resultado do HAWK se destaca

A descoberta sobre o HAWK parece ser a parte mais consequente da história porque toca uma linha ativa de padronização, e não uma versão deliberadamente enfraquecida de um cifra já estabelecida. O The Decoder relata que especialistas humanos haviam revisado o HAWK por mais de dois anos antes de Claude Mythos Preview encontrar um ataque mais forte em cerca de 60 horas. Mesmo com a ressalva de que o modelo estava inserido em um fluxo de trabalho estruturado e depois foi checado por humanos, essa comparação é o principal motivo para a notícia estar chamando atenção.

O HAWK não é hoje um padrão de internet implantado. Ele é um candidato em análise pelo National Institute of Standards and Technology, e essa distinção limita fortemente o risco operacional imediato. Mas, para equipes que constroem ferramentas criptográficas, hardware seguro ou sistemas regulados de longa duração, o episódio lembra que o processo de avaliação da criptografia pós-quântica pode se acelerar e se tornar menos previsível à medida que os sistemas de IA melhoram.

Também introduz uma pergunta mais prática para pesquisadores e órgãos de padronização: se os modelos conseguem encontrar fraquezas reais em esquemas candidatos a um custo não trivial, mas administrável, então o patamar para a criptoanálise pública pode mudar. Isso não significa automaticamente que melhores ataques a algoritmos amplamente implantados estejam iminentes. Significa, sim, que futuras rodadas de revisão da criptografia pós-quântica podem ver mais testes adversariais automatizados do que a revisão por pares tradicional sozinha.

Quanta autonomia o modelo realmente teve?

Uma questão central para avaliar este anúncio é quanto do trabalho deve ser creditado ao Claude Mythos versus o sistema ao redor e os operadores humanos. A descrição da Anthropic, conforme relatada pelo The Decoder, diz que os humanos eram majoritariamente responsáveis pela gestão do projeto, por prompts leves e pela verificação. No projeto HAWK, a empresa afirma que o pesquisador humano líder tinha formação em ciência da computação teórica, mas não era especialista em criptografia baseada em reticulados.

Para o trabalho com o AES reduzido, a Anthropic diz que um pesquisador criou uma estrutura que permitia ao modelo formar hipóteses e executar experimentos. A empresa também diz que o modelo inicialmente resistiu à tarefa, argumentando que melhorias adicionais eram improváveis, antes de ser pressionado a seguir linhas de investigação mais originais. Ao longo de cerca de três dias, a execução teria consumido cerca de 1 bilhão de tokens e exigido apenas alguns prompts subsequentes substanciais.

Esses detalhes apontam em duas direções. Por um lado, sustentam a alegação da Anthropic de que o sistema fez mais do que apenas completar automaticamente ideias conhecidas. Por outro, mostram que não se tratou de uma simples sessão de chat pronta para uso. Houve uma configuração de pesquisa projetada para esse fim, uso intenso de tokens e verificação extensa depois da execução. Para quem está construindo agentes de IA, a lição pode ser menos “o modelo resolveu a criptografia sozinho” e mais “sistemas multi-etapas cuidadosamente estruturados podem, às vezes, extrair trabalho de nível de fronteira de um modelo em domínios estreitos”.

Evidências, verificação e o que permanece não comprovado

As alegações mais fortes desta história vêm da Anthropic e são retransmitidas pelo The Decoder. O artigo diz que pesquisadores humanos passaram várias centenas de horas verificando os resultados e que a Anthropic compartilhou as descobertas com antecedência com o governo dos EUA, parceiros da indústria e os autores do HAWK. Esse processo de divulgação é um sinal positivo, mas não é o mesmo que validação pública ampla.

As evidências fornecidas aqui não incluem um artigo revisado por pares, replicação independente ou respostas do National Institute of Standards and Technology, dos autores do HAWK ou de criptógrafos externos. Também não estabelecem se o ataque aprimorado ao HAWK altera materialmente a posição do candidato no processo de padronização. Essas são incógnitas importantes.

A Anthropic também diz que Claude Mythos Preview não está disponível publicamente. Isso limita, por enquanto, os testes externos das alegações da empresa. Além do trabalho com o modelo, a Anthropic diz que colaborou com ETH Zurich, Tel Aviv University e University of Haifa em um benchmark chamado CryptanalysisBench para avaliar modelos de linguagem em tarefas de criptoanálise. Benchmarks podem ajudar o setor a comparar sistemas de forma mais sistemática, mas não substituem a revisão independente de quebras ou ataques alegados.

O que isso significa para construtores de IA e equipes de segurança corporativa

Para construtores de IA, essa história aponta para uma classe de casos de uso muito diferente de copilotos corporativos ou chatbots de consumo. A criptoanálise é cara, estreita e intensiva em verificação. Mas ela recompensa a busca persistente em vastos espaços de hipóteses, exatamente onde sistemas agênticos podem melhorar rapidamente. Empresas que desenvolvem agentes de IA para fluxos de trabalho de pesquisa provavelmente estudarão este caso de perto, especialmente a combinação de orquestração, ciclos de experimentação e orientação humana leve.

Para compradores corporativos de IA, a conclusão imediata não é que a criptografia da internet se tornou insegura. A Anthropic afirma explicitamente que os resultados não afetam os sistemas em uso hoje, e as evidências disponíveis apoiam essa cautela. A implicação mais relevante é organizacional: equipes de segurança talvez precisem assumir que tanto defensores quanto atacantes terão acesso, ao longo do tempo, a análises automatizadas mais fortes. Isso pode afetar pesquisa de vulnerabilidades, revisão de protocolos, orçamentos de red teaming e premissas de aquisição em torno de componentes criptográficos “testados em batalha”.

Há também aqui um sinal de mercado para a IA corporativa de forma mais ampla. Se a Anthropic conseguir mostrar que modelos de fronteira agregam valor real em domínios científicos ou matemáticos difíceis, isso fortalece o argumento de que fornecedores de modelos competem não apenas em qualidade de conversa, mas em raciocínio especializado. Isso colocaria pressão sobre rivais para demonstrar profundidade comparável em áreas como verificação formal, análise segura de código e automação de pesquisa.

O que observar a seguir

O primeiro sinal de acompanhamento é a validação externa. Fique atento a comentários de criptógrafos, dos autores do HAWK e do National Institute of Standards and Technology sobre se a fraqueza relatada no HAWK altera de forma significativa as perspectivas do candidato.

Em segundo lugar, procure uma publicação técnica. Um artigo público ou um relatório detalhado sobre os resultados em HAWK e AES-128 permitiria à comunidade de pesquisa mais ampla testar as alegações e entender o quanto dependia do modelo versus da estrutura ao redor.

Em terceiro lugar, o CryptanalysisBench pode se tornar um ponto de referência útil se vários laboratórios o adotarem. Se outros modelos de fronteira tiverem desempenho semelhante no CryptanalysisBench, a história deixa de ser uma alegação isolada da Anthropic e passa a indicar uma tendência mais ampla de capacidade.

Por fim, a disponibilidade importa. Segundo o relatório, Claude Mythos Preview continua não lançado. Sem acesso mais amplo, o mercado não consegue avaliar facilmente reprodutibilidade, eficiência de custo ou se essa capacidade se generaliza além de alguns problemas cuidadosamente selecionados.

Perspectiva da Creati.ai

O anúncio da Anthropic é mais importante como um sinal sobre design de fluxo de trabalho do que apenas sobre inteligência do modelo. O ponto notável é a combinação do Claude Mythos com um processo multiagente gerenciado, estrutura experimental e longos ciclos de verificação. Isso está mais próximo de como os sistemas de IA corporativa de alto valor provavelmente operarão na prática do que a demonstração típica de chatbot.

Ao mesmo tempo, esta história precisa de mais confirmação independente antes de alterar o planejamento de segurança. Por enquanto, os construtores devem lê-la como evidência de que a IA de fronteira pode começar a importar em domínios de pesquisa especializados, como a criptografia pós-quântica, enquanto as empresas devem tratá-la como um alerta inicial sobre o ritmo da análise de segurança automatizada, e não como prova de que os padrões de criptografia implantados estão em risco.