L’intelligence artificielle Claude d’Anthropic vient de démontrer une nouvelle fois son potentiel disruptif dans le domaine de la cryptographie. Une équipe de chercheurs a exploité une version expérimentale du modèle pour identifier des faiblesses significatives dans deux algorithmes majeurs : HAWK, un schéma de signature post-quantique, et une version réduite du standard AES. Ces découvertes, bien que théoriques, soulèvent des questions sur l’avenir de la sécurité des données.
Les résultats, publiés récemment, révèlent que Claude a réussi à casser une version simplifiée d’AES-128 en utilisant une technique innovante appelée Pont de Möbius, réduisant considérablement la complexité des attaques existantes. Quant à HAWK, un candidat sérieux pour les futurs standards post-quantiques, il a été démontré vulnérable à une attaque par isomorphisme de réseaux, forçant son retrait du processus de normalisation.
Le faucon post-quantique à l’épreuve des faits
HAWK était l’un des algorithmes en lice pour compléter les standards post-quantiques du NIST. Après deux années d’évaluation par des experts, il semblait prometteur grâce à son équilibre entre performance et sécurité. Pourtant, Claude a mis en lumière une faille majeure : une symétrie géométrique dans le problème d’isomorphisme de réseaux euclidien modulaire.
Cette découverte a permis de diviser par deux la complexité de l’attaque, passant de 264 à 238 opérations pour HAWK-256. En pratique, la clé secrète a pu être extraite en 3 heures et 42 minutes sur un serveur standard de 96 cœurs. Face à cette vulnérabilité, les concepteurs ont pris la décision radicale de retirer HAWK du processus de sélection du NIST dès le 29 juillet 2026.
Cette affaire rappelle d’autres échecs récents dans la cryptographie post-quantique, comme SIKE, cassé en une heure sur un PC classique, ou Rainbow, dont une attaque peut retrouver la clé secrète après 53 heures en moyenne. Ces incidents soulignent la difficulté croissante à concevoir des algorithmes résistants aux attaques quantiques.
Une brèche théorique dans le chiffrement AES
Le second volet de cette étude concerne AES, l’algorithme de chiffrement le plus utilisé au monde. Bien que les découvertes se limitent à une version réduite (7 tours au lieu de 10), elles n’en restent pas moins remarquables. La technique du Pont de Möbius, intégrée à une attaque par meet-in-the-middle, a permis d’éliminer une étape critique, accélérant les attaques existantes d’un facteur 200 à 800.
Pourtant, Anthropic insiste : cette vulnérabilité n’a aucun impact sur les systèmes actuels. La version complète d’AES (10 tours) conserve une marge de sécurité suffisante. Les experts rappellent que l’ANSSI recommande déjà des clés d’au moins 192 bits pour une sécurité post-quantique, une mesure qui n’entraîne qu’une légère dégradation des performances.
L’IA au cœur des découvertes : entre opportunités et défis
Ces résultats soulignent une tendance de fond : les modèles d’intelligence artificielle deviennent des outils incontournables pour la recherche en cybersécurité. Claude a non seulement identifié des failles, mais a aussi généré des millions de jetons pour concevoir des attaques innovantes. Pourtant, cette efficacité s’accompagne de coûts élevés : 100 000 dollars en calculs API pour chaque découverte.
Le processus de validation reste également un goulot d’étranglement. Anthropic précise qu’il a fallu un mois de vérification par deux chercheurs pour confirmer la rigueur mathématique des attaques proposées. Cette étape cruciale permet d’éviter les erreurs ou les hallucinations des modèles, mais elle ralentit considérablement le rythme des découvertes.
Un tournant pour la recherche en cryptographie
Ces travaux marquent un tournant dans la recherche en cryptographie. D’une part, ils confirment que les LLM (Large Language Models) peuvent accélérer la découverte de failles, mais d’autre part, ils révèlent les limites des processus humains de validation. Avec l’explosion du nombre de vulnérabilités identifiées, les équipes de cybersécurité doivent désormais adapter leurs méthodes pour suivre le rythme imposé par l’IA.
Anthropic évoque déjà de nouvelles découvertes en cours, confirmant que cette dynamique n’est pas près de s’essouffler. Pour les utilisateurs finaux, ces avancées restent sans conséquence immédiate, mais elles rappellent l’importance de maintenir des standards de sécurité robustes et de préparer l’ère post-quantique.
