cryptanalysis

GPT-6 Astra 自动破解了一条古老的恩尼格玛消息，通过开发恩尼格玛模拟器和炸弹机，使用一个重复的地名作为已知明文，并成功找到了正确的密钥和明文。

Harvest (IBM 7950) 是IBM为NSA制造的冷战超级计算机，以其模块化协处理器和自动化磁带库开创了高速数据处理的密码分析技术。

本文挑战了关于Voynich手稿语言单元的标准假设，通过定量分析表明，字形、记号和空格并不如普遍认为的那样对应于字母、单词和单词间隔。

一篇研究论文，介绍了一种多阶段前向查询方法，用于密码分析提取孤立无偏置GLU前馈块权重，在Qwen、Llama和Gemma组件上展示了亚百分比的恢复精度，同时指出端到端模型API攻击仍未解决。

Anthropic 的 Mythos AI 安全模型在 HAWK 后量子数字签名算法中发现了一个致命弱点，促使其退出 NIST 的第三轮评估。虽然该攻击是渐进式的，且使用了弱化的测试实例，但它展示了 AI 在密码分析方面日益增强的能力。

Matthew Green 讨论了向 post-quantum cryptography 的历史性转变，以及 AI 推动 cryptanalysis 发展的潜力，特别是在 Anthropic 近期工作的背景下。

Anthropic发布了两篇使用其未发布的Claude Mythos模型进行的密码分析论文，攻击了HAWK签名方案和简化轮数的AES，凸显了AI有效结合现有密码工具的能力。

Anthropic的研究人员使用Claude Mythos，通过大量提示使其持续工作并找到可发布的结果，发现了HAWK和一种弱化版AES变体中的数学弱点，API调用花费约10万美元。该工作还产生了一个新的密码分析基准：CryptanalysisBench。

Anthropic与学术合作伙伴共同推出了CryptanalysisBench，这是一个用于评估大语言模型密码分析能力的基准测试，涵盖191项任务。结果显示，前沿模型能够破解65%-86%的已知弱加密方案，并发现新型攻击。

ArXiv 预印本量化了伏尼契手稿中多层 RTL 与 LTR 约束，显示 97% 的跨边界互信息集中于特定字形转换，且简单生成模型无法同时复现所有观测到的结构特征。