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大規模言語モデルAIコーディングAI安全性・アラインメントSimon Willison's Weblog掲載日時: 2026年7月29日 10:00

AnthropicのClaudeが暗号化の脆弱性を発見

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AnthropicのClaudeが暗号化の脆弱性を発見

3つのポイント

  1. 何が起きたか

    Anthropicの研究者がClaude Mythosを使ってHAWKとAESの弱いバージョンの数学的欠陥を発見しました。同モデルは60時間にわたって(推定API費用は約$100,000)研究に従事し、人間による主要な指示は「あきらめずに発見するべき価値のある研究を見つけるように」というものでした。

  2. なぜ重要か

    この成果は、AIが単に存在する暗号化スキームを評価するだけでなく、新しい数学的欠陥を発見する能力を示しています。ただし記事は「これらの結果は今日のコンピュータシステムに実用的な影響を与えない」と述べており、実際の脅威を生じさせるものではありません。

  3. 注目点

    研究者が共有したプロンプトでは、AIが「解決不可能だと考える傾向がある」ため「適切な量のプロンプティングが必要」だと指摘されています。また重要な点として「低い実りの成果ではなく、本当に難しい発見を求めている」と明示されていました。

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背景と解説

AnthropicがClaude Mythosを使って既存の暗号化アルゴリズムの数学的欠陥を発見したという報告は、大規模言語モデルの研究能力を示す事例です。特に注目されるのは、プロンプティングの工夫が中核的な役割を果たしたという点です。記事が共有したプロンプトから、研究チームはモデルが「解決が不可能」と判断して試行をやめる傾向に対抗し、「本物の研究」「発表に値する発見」という高い基準を繰り返し求めることで、モデルを粘り強く深い探索に誘導していたことが分かります。ただし、発見された脆弱性は実用的脅威を与えないというの報告は、この成果の実際の安全保障上の意義を限定しています。

よくある質問
このプロジェクトにはどのくらいの費用がかかりましたか?
Claude Mythos Previewは60時間にわたって実行され、推定API費用は約$100,000でした。
発見された脆弱性は実際の危険をもたらしますか?
いいえ、記事では「これらの結果は今日のコンピュータシステムに実用的な影響を与えない」と明記されています。
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