[Lobsters 요약] Anthropic의 Claude Mythos, 암호 분석 분야에서 새로운 결과 발표
0
설명
2026년 7월 29일, 매튜 그린 교수는 Anthropic의 최신 AI 모델인 Claude Mythos가 생성한 두 가지 새로운 암호 분석 결과를 분석했습니다.
첫 번째 결과는 HAWK 서명 체계에 대한 키 복구 알고리즘이며, 두 번째는 축소 라운드 AES에 대한 개선된 공격입니다.
이 결과들은 AI가 기존 암호 분석 도구를 확장하고 새로운 공격을 생성하는 능력을 보여줍니다.
### 배경 설명
암호학 분야에서 AI의 역할은 점차 중요해지고 있습니다. 특히, 복잡한 수학적 문제와 패턴 인식이 요구되는 암호 분석 영역에서 AI의 잠재력은 주목받고 있습니다. Anthropic이 개발한 Claude Mythos와 같은 고급 언어 모델은 방대한 양의 데이터를 학습하고, 이를 바탕으로 새로운 아이디어를 생성하거나 기존의 지식을 종합하여 복잡한 문제를 해결하는 능력을 보여주고 있습니다. 이러한 AI의 발전은 암호 시스템의 보안성을 검증하고 강화하는 데 새로운 가능성을 제시하는 동시에, 기존 암호 기술의 취약점을 발견하는 데도 기여할 수 있습니다. 이번 Anthropic의 발표는 이러한 AI 기반 암호 분석의 현주소를 보여주는 중요한 사례로 평가됩니다. 특히, AI가 단순히 기존의 지식을 반복하는 것을 넘어, 새로운 공격 벡터를 탐색하고 개발하는 능력을 갖추었음을 시사합니다. 이는 암호학 연구자들에게 새로운 도구와 관점을 제공하며, 동시에 기존 암호 표준 및 설계에 대한 재검토를 촉구할 수 있습니다.
### HAWK 서명 체계에 대한 새로운 공격
Anthropic의 Claude Mythos는 HAWK라는 비표준적인 후양자내성(post-quantum) 서명 체계에 대한 새로운 키 복구 알고리즘을 개발했습니다. HAWK는 모듈 격자 동형 문제(module-LIP)에 기반하며, Falcon 서명 체계와 관련이 있지만 직접적인 공격으로 이어지지는 않습니다. 이 공격은 HAWK의 보안성을 약 2배 감소시키지만, 여전히 지수 시간 복잡도를 가지며 '실제 배포된' HAWK를 즉시 무력화하지는 않습니다. 그러나 이 공격은 기존에 알려진 도구들을 확장하여 얻어진 결과이며, AI가 새로운 수학적 발견 없이도 기존 지식을 효과적으로 활용하여 유의미한 결과를 도출할 수 있음을 보여줍니다. Anthropic이 제공한 약화된 HAWK 인스턴스에 대한 공격은 몇 시간 내에 실행 가능했으며, 이는 AI의 실질적인 암호 분석 능력을 입증합니다.
### 축소 라운드 AES에 대한 개선된 공격
두 번째 결과는 축소 라운드 AES에 대한 개선된 공격입니다. AES는 2001년부터 표준으로 사용되어 온 블록 암호로, 현재까지도 강력한 보안성을 유지하고 있습니다. 암호 분석가들은 종종 약화된 버전의 암호에 대한 공격을 연구하며, Anthropic의 결과는 7 라운드 AES에 대한 기존 공격을 약간 개선한 것입니다. 이 새로운 공격은 2^89번의 암호 연산을 요구하며, 2^105번의 선택 평문 암호화를 필요로 하는데, 이는 현실적으로 실행 불가능한 수준입니다. 이 결과는 HAWK 공격만큼 혁신적이지는 않지만, 암호 분석 기법의 관점에서 여전히 흥미로운 진전으로 간주됩니다. 이는 AI가 기존의 암호 분석 연구를 이해하고, 미미한 개선이라도 이루어낼 수 있음을 보여줍니다.
### AI 기반 암호 분석의 방법론 및 검증 문제
Anthropic은 Claude Mythos에게 특정 프롬프트를 제공하여 이러한 결과를 얻었다고 밝혔습니다. 이는 AI가 인간의 상세한 개입 없이도 기존 암호 분석 결과를 이해하고, 이를 종합하여 새로운 공격을 생성하며, 심지어 확장하는 능력을 갖추었음을 시사합니다. 그러나 AI가 생성한 결과의 검증은 중요한 과제로 남아 있습니다. HAWK 공격과 같이 실행 가능한 결과는 검증이 비교적 용이하지만, AES 공격과 같은 미묘한 속도 향상 공격은 형식적으로 증명된 Lean 증명이나 전문가의 면밀한 검토가 필요합니다. 이러한 검증 과정은 AI 기반 연구의 속도를 늦출 수 있으며, 인간 전문가의 역할이 여전히 중요함을 강조합니다.
### 가치와 인사이트
Anthropic의 Claude Mythos가 생성한 암호 분석 결과는 AI가 암호학 분야에서 단순한 도구를 넘어선 잠재력을 가지고 있음을 보여줍니다. 특히, HAWK 서명 체계에 대한 공격은 AI가 기존의 암호 분석 기법을 효과적으로 조합하고 확장하여 실제 표준화 과정에 영향을 미칠 수 있는 취약점을 발견할 수 있음을 시사합니다. 이는 암호학 커뮤니티에게 AI를 활용한 보안 검증의 중요성을 재확인시키며, 새로운 암호 알고리즘 설계 및 평가에 있어 AI의 역할을 고려해야 함을 강조합니다. 또한, AI가 생성한 결과의 검증 과정에서의 어려움은 인간 전문가의 역할이 여전히 필수적임을 보여주며, AI와 인간 연구자 간의 협업 모델 구축의 필요성을 제기합니다. AES에 대한 공격 결과는 AI가 기존 연구의 미묘한 개선을 이끌어낼 수 있음을 보여주지만, 현실적인 위협 수준에는 도달하지 못했음을 시사합니다.
### 향후 전망
AI의 암호 분석 능력 향상은 암호학 분야의 미래에 큰 영향을 미칠 것입니다. 특히, 후양자내성(post-quantum) 암호로의 전환이 진행되는 현재 시점에서, AI는 새로운 암호 문제의 견고성을 검증하고 잠재적인 취약점을 발견하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. AI가 기존의 암호화 기술을 무력화하는 새로운 기법을 개발할 가능성도 배제할 수 없지만, 동시에 AI가 더 강력하고 안전한 암호 알고리즘 자체를 설계하는 데 기여할 수도 있습니다. 검증 과정에서의 병목 현상은 AI 기반 연구의 확산을 늦출 수 있으나, 형식 검증 도구의 발전과 인간 전문가와의 협업을 통해 극복될 수 있을 것입니다. 장기적으로는 AI가 암호학 연구의 속도를 가속화하고, 보안 분야의 전반적인 발전을 이끌 것으로 예상됩니다. 그러나 AI의 발전 속도가 예측하기 어렵기 때문에, 지속적인 연구와 주의 깊은 관찰이 필요합니다.
📝 원문 및 참고
- Source: Lobsters
- 토론(Lobsters): [lobste.rs](https://lobste.rs/s/g9bkak/some_notes_about_anthropic_s_new_results)
- 원문: [링크 열기](https://blog.cryptographyengineering.com/2026/07/29/some-notes-about-anthropics-new-results/)
---
출처: Lobsters · [원문 링크](https://blog.cryptographyengineering.com/2026/07/29/some-notes-about-anthropics-new-results/)
신고 · 불법·유해·아동 안전(CSAE) 관련 콘텐츠
댓글 0
아직 댓글이 없습니다. 첫 댓글을 남겨 보세요.