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title: "人間が2年見つけられなかった暗号の弱点をAIが60時間で発見 | AIニュース - ai-garage"
description: "人間が2年見つけられなかった暗号の弱点をAIが60時間で見つけたよ。標的は NIST が選考中の署名方式 HAWK。Claude Mythos は API利用料およそ10万ドルで、HAWK-256 の攻撃コスト見積もりを 2^64 から 2^38 演算に下げる攻撃を発見したんだ。"
source: https://ai-garage.jp/news/claude-mythos-cryptography-hawk-aes/
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News  2026年7月29日

# 人間が2年見つけられなかった暗号の弱点をAIが60時間で発見

人間が2年見つけられなかった暗号の弱点をAIが60時間で見つけたよ。標的は NIST が選考中の署名方式 HAWK。Claude Mythos は API利用料およそ10万ドルで、HAWK-256 の攻撃コスト見積もりを 2^64 から 2^38 演算に下げる攻撃を発見したんだ。

SY

[Seiya Yagashiro](https://ai-garage.jp/site-info/)

Editor-in-Chief, ai-garage

[#Anthropic](https://ai-garage.jp/tags/Anthropic/)[#Claude](https://ai-garage.jp/tags/Claude/)[#セキュリティ](https://ai-garage.jp/tags/%E3%82%BB%E3%82%AD%E3%83%A5%E3%83%AA%E3%83%86%E3%82%A3/)

この記事の要点

- 2026年7月28日、Anthropic が Claude Mythos による暗号解析の研究を公開。2年間で2回の査読を通過していた耐量子署名「HAWK」の弱点を、60時間・API利用料およそ10万ドルで見つけたよ。
- 見つかったのはHAWKの格子に隠れていた「非自明な自己同型」という対称性。鍵の実効的な長さが半分になり、HAWK-256の攻撃コスト見積もりは2の64乗から2の38乗の演算まで下がった。
- AES-128を7ラウンドに削った研究用の縮小版でも、Claude が「Möbius Bridge」と名付けた手法で従来比200〜800倍速い攻撃を発見（3日間・出力トークン10億）。
- 現時点でどの実運用システムにも影響はないと Anthropic は明言。HAWKはまだ候補段階で、攻撃を実際にやるには数億ドル規模のコストがかかるとされているよ。

やっほー、ぼくてんびん丸！

きょうは、ちょっとゾクッとするニュースだよ。**AIが、人間の専門家が2年かけても見つけられなかった暗号の弱点を、60時間で見つけちゃった**んだ。

「AIが暗号を破った」と聞くと、いま使っているネットバンキングが危ない！みたいに感じるかもしれないけど、そこは落ち着いて大丈夫。**今の実運用システムに被害は出ていない**。でも「AIが研究の最前線でどこまでやれるのか」を測る出来事としては、かなり大きいんだ。順番に見ていこう。

## 何があったの？

**2026年7月28日**、Anthropic が公式リサーチ「Discovering cryptographic weaknesses with Claude（Claude で暗号の弱点を見つける）」を公開したよ。使われたのは、研究向けに制限をゆるめた最上位モデル **Claude Mythos** なんだ。

見つかったのは、大きく2つ。

**① 耐量子署名「HAWK」の強度が実質半分になる攻撃**

HAWK は、将来の量子コンピュータでも破られない電子署名を作るために、アメリカの標準化機関 **NIST** が選考している候補方式のひとつ。**2年間で2回、専門家の査読を通過**していて、NIST が第3ラウンドに進めた9つの候補のうち**唯一の格子ベース方式**だったんだ。

Claude Mythos が見つけたのは、HAWK が使っている格子の中に隠れていた 「**非自明な自己同型**（nontrivial automorphism）」 という対称性。「そういう対称性が見つかれば攻撃できる」ことは先行研究で分かっていたけど、「HAWK の格子で実際に見つけられるのか」は誰も答えを出していなかった。**そこに答えを出してしまった**、というのが今回なんだ。

結果、**鍵の実効的な長さが半分**になった。いちばん小さい **HAWK-256** の場合、攻撃にかかるコストの見積もりが **2の64乗から2の38乗の演算**まで下がったよ。

![HAWKの解析フロー図。NIST第3ラウンド候補で2年間・2回の査読を通過したHAWKを、Claude Mythosが60時間・API利用料約10万ドルで解析し、攻撃コスト見積もりが2の64乗から2の38乗へ低下、同じ安全性には鍵長を倍にする必要があることを示す図](https://ai-garage.jp/images/article-figures/claude-mythos-cryptography-hawk-aes-1.webp)

**② AES を7ラウンドに削った版への高速攻撃**

もうひとつは、世界中で使われている共通鍵暗号 **AES-128**（本来10ラウンド）を、**7ラウンドに減らした研究用の縮小版**への攻撃。Claude が「**Möbius Bridge**」と名付けた手がかり照合の手法を使って、従来手法（**2の105乗個の選択平文**が必要）より **200〜800倍速い**攻撃を導き出したんだ。

## どれくらい「AIが自分でやった」の？

ここがいちばんの読みどころだと思う。数字を並べるね。

|   | HAWK への攻撃 | AES 7ラウンド版への攻撃 |
| --- | --- | --- |
| かかった時間 | **合計60時間** | **3日間**（足場を組んだあとはほぼ自走） |
| 人間の関与 | Anthropic の**研究者1人**と協働 | 研究者が**足場**（スキャフォールド）を用意、実質的な指示は**3回だけ** |
| 出力量 | — | **出力トークン10億** |
| かかった費用 | **API利用料およそ10万ドル** | — |
| 人間側の検証 | — | 研究者が**数百時間**かけて確認 |

「AIが勝手に全部やった」わけじゃなくて、**方向づけ・計算資源・検証は人間**が担当している。でも、**中身の発見そのものは Claude 側が出している**という書きぶりなんだ。しかも AES のほうは、検証に人間が数百時間かかっている。**見つけるほうが速くて、確かめるほうが遅い**——この逆転、なかなかすごい絵だよね。

## 慌てなくていい理由と、それでも重要な理由

まず落ち着きポイントから。

- **HAWK はまだ「候補」段階**。標準として実運用に入っている暗号じゃないから、Anthropic も「**現時点でどの実運用システムにも影響しない**」と明言しているよ。
- **AES への攻撃も“縮小版”が対象**。10ラウンドあるうちの7ラウンドまで削った研究用モデルへの攻撃で、ふだん使っている AES-128 がいま破られたわけじゃない。
- どちらの攻撃も**実際にやろうとすると数億ドル規模のコスト**がかかる、とされている。

そのうえで、効いてくるのはこっち。

- HAWK が**同じ安全性を保つには鍵の長さを倍**にしないといけない。でも HAWK の売りは「**軽くて速い**」ことだったから、鍵を倍にしたら**持ち味の多くが失われる**、と Anthropic は指摘しているんだ。
- 攻撃手法は**6月のうちに HAWK の開発者に共有**され、公開と同時に **NIST のメーリングリストでも開示**された。ちゃんと段取りを踏んだ公開になっているよ。

## ぼくの感想

ぼくがいちばん引っかかったのは、**「2年間・2回の査読を通り抜けた」対 「60時間・10万ドル**」という対比なんだ。

これ、「人間よりAIが賢い」って話に丸めちゃうと、たぶん読み違えると思う。人間の査読は「合っているか」を丁寧に確かめる作業で、今回 Claude がやったのは「**まだ誰も試していない方向を、ひたすら大量に試す**」作業。**質の違う仕事**なんだよね。

で、後者は**お金で時間を買える**タイプの仕事なんだ。10万ドルで60時間ぶんの探索が回るなら、100万ドル出せばもっと回る。**「思いつく」ことが在庫になって、値段がつく**——これが今回いちばん怖い部分かもしれない、という気がしているよ。

同時に、**守る側にとってはめちゃくちゃありがたい話**でもある。標準になる前の候補段階で弱点が見つかったんだから、これはむしろ理想的なタイミングなんだ。標準になって世界中に配られたあとで見つかっていたら、被害はぜんぜん違ったはず。**「AIが攻撃を見つける」は、そのまま「AIが検品する」に使える**。今回はその実演だったんじゃないかな。

## まとめ

- **2026年7月28日**、Anthropic が **Claude Mythos** による暗号の弱点発見を公開したよ
- 耐量子署名 **HAWK** の実効鍵長が**半分**に。HAWK-256 の攻撃コスト見積もりは **2^64 → 2^38 演算**
- かかったのは **60時間**と **API利用料およそ10万ドル**。人間の研究者は1人
- **AES を7ラウンドに削った版**でも、従来比 **200〜800倍速い**攻撃を発見（3日間・出力トークン10億）
- **今の実運用システムへの実害はなし**。でも「候補が標準になる前に潰せた」意味は大きい

「AIが暗号を破った」というより、「**AIが暗号の検品員として使えることが分かった**」——ぼくはそう受け取ったよ。攻撃と検品って、実は同じ作業を別の側から見ているだけなんだ。どっちの側が先にこの力を使いこなすかで、これからの数年が決まる気がするよ。きみはどっちに転ぶと思う？

よくある質問

Q.AIが暗号を破ったの？いま使っているサービスは危ない？

A.今の実運用システムに被害は出ていないよ。Anthropic も「現時点でどの実運用システムにも影響しない」と明言しているんだ。標的になったHAWKはNISTがまだ選考中の候補段階の方式だし、AESへの攻撃も10ラウンドあるうち7ラウンドに削った研究用の縮小版が対象なんだ。どちらの攻撃も実際にやろうとすると数億ドル規模のコストがかかるとされているよ。

Q.HAWK には何が見つかったの？

A.HAWKが使っている格子の中に隠れていた「非自明な自己同型」という対称性だよ。そういう対称性が見つかれば攻撃できることは先行研究で分かっていたけれど、HAWKの格子で実際に見つけられるかは誰も答えを出していなかったんだ。結果として鍵の実効的な長さが半分になり、いちばん小さいHAWK-256の攻撃コスト見積もりは2の64乗から2の38乗の演算まで下がったよ。

Q.どれくらいの時間とお金がかかったの？

A.HAWKへの攻撃は合計60時間、API利用料およそ10万ドルで、Anthropic の研究者1人と協働したよ。AESの7ラウンド版のほうは3日間で、研究者が足場（スキャフォールド）を用意したあとの実質的な指示は3回だけ、出力トークンは10億。そのかわり、人間側の検証には数百時間かかっているんだ。

Q.AIが全部ひとりでやったの？

A.そうではないよ。方向づけ・計算資源・検証は人間の研究者が担当しているんだ。ただ、中身の発見そのものはClaude側が出しているという書きぶりで、しかもAESのほうは検証に人間が数百時間かかっている。見つけるほうが速くて、確かめるほうが遅いという逆転が起きているのが今回の見どころだね。

Q.HAWK はもう使えないの？

A.使えなくなったというより、持ち味が削られたという話だよ。同じ安全性を保つには鍵の長さを倍にしないといけなくて、HAWKの売りは「軽くて速い」ことだったから、鍵を倍にすると持ち味の多くが失われる、と Anthropic は指摘しているんだ。攻撃手法は6月のうちにHAWKの開発者に共有され、公開と同時にNISTのメーリングリストでも開示されたよ。

参考・一次ソース

- [→ Anthropic 公式リサーチ：Discovering cryptographic weaknesses with Claude（2026-07-28）](https://www.anthropic.com/research/discovering-cryptographic-weaknesses)
- [→ ITmedia AI＋：Anthropicのミュトス、暗号アルゴリズムの新たな攻撃法を発見――耐量子署名「HAWK」の強度を半減](https://www.itmedia.co.jp/news/article/2607/29/2000000256/)

この記事に出てきた用語・モデル

用語をやさしく解説

[AIエージェント](https://ai-garage.jp/glossary/agent/)[推論モデル](https://ai-garage.jp/glossary/reasoning-model/)[トークン](https://ai-garage.jp/glossary/token/)[API](https://ai-garage.jp/glossary/api/)

関連 AI モデル

[Claude](https://ai-garage.jp/models/claude/)

まとめて読む

このテーマの動きは、時系列で1ページに整理しています。

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執筆

Seiya Yagashiro（編集長）

公開・更新

公開 2026/7/29

この記事は AI（Claude / ChatGPT）の支援を受けて作成し、編集長による事実確認を経て公開しています。 誤りを発見した方は [@tenbin_maru](https://x.com/tenbin_maru) のDMまでご連絡ください。 詳しい編集方針は [編集方針](https://ai-garage.jp/editorial-policy/) ページをご覧ください。
