AI Ini Temukan Celah di Calon Standar Enkripsi Anti-Komputer Kuantum

Di tengah perlombaan dunia teknologi untuk mempersiapkan sistem keamanan menghadapi era komputer kuantum, sebuah perkembangan menarik datang dari bidang yang selama ini dianggap sangat bergantung pada kemampuan matematikawan dan kriptografer manusia.

Model AI eksperimental milik Anthropic, Claude Mythos Preview, berhasil membantu menemukan serangan kriptanalisis baru terhadap HAWK, salah satu kandidat algoritma tanda tangan digital pascakuantum yang sedang dievaluasi dalam proses standardisasi National Institute of Standards and Technology (NIST) di Amerika Serikat.

Temuan tersebut bukan sekadar eksperimen di atas kertas. Serangan baru yang dikembangkan dengan bantuan Claude mampu secara signifikan menurunkan estimasi keamanan parameter HAWK tertentu. Setelah hasilnya dikomunikasikan kepada tim pengembang HAWK dan komunitas kriptografi, tim HAWK akhirnya menarik algoritmanya dari putaran ketiga proses standardisasi NIST pada akhir Juli 2026.

Namun, ada satu hal yang sangat penting: ini bukan berarti AI berhasil membobol enkripsi internet, perbankan, WhatsApp, Bitcoin, atau sistem keamanan yang sedang digunakan masyarakat saat ini.

HAWK masih berstatus kandidat penelitian dan belum menjadi standar kriptografi NIST yang diterapkan secara luas.

Apa Itu HAWK?

HAWK merupakan algoritma tanda tangan digital berbasis lattice yang dirancang untuk menjadi tahan terhadap serangan komputer kuantum.

Tanda tangan digital berbeda dari enkripsi dalam arti yang sering dipahami masyarakat. Fungsinya terutama untuk membuktikan bahwa suatu pesan atau data benar-benar berasal dari pihak yang memiliki kunci privat tertentu dan belum diubah selama perjalanan.

Teknologi semacam ini sangat penting untuk berbagai sistem digital, mulai dari komunikasi aman, pembaruan perangkat lunak, sertifikat digital, hingga infrastruktur internet.

Masalahnya, munculnya komputer kuantum yang cukup kuat di masa depan berpotensi mengancam sejumlah algoritma kriptografi yang digunakan sekarang.

Karena itu, NIST menjalankan proses panjang untuk mencari algoritma kriptografi baru yang dapat bertahan menghadapi kemampuan komputer kuantum.

Pada Mei 2026, NIST mengumumkan sembilan kandidat yang berhasil masuk putaran ketiga proses seleksi tanda tangan digital pascakuantum. HAWK termasuk di dalamnya, bersama FAEST, MAYO, MQOM, QR-UOV, SDitH, SNOVA, SQIsign, dan UOV. NIST memperkirakan tahap ketiga tersebut berlangsung sekitar dua tahun.

Dengan kata lain, HAWK sudah melewati pemeriksaan dan analisis kriptografi dalam jumlah besar sebelum memasuki tahap tersebut.

Lalu Apa yang Ditemukan Claude?

Di sinilah cerita menjadi menarik.

Claude Mythos Preview digunakan Anthropic dalam eksperimen penelitian kriptanalisis. Model tersebut membantu menemukan struktur matematis atau simetri tertentu dalam konstruksi HAWK yang sebelumnya belum dimanfaatkan dalam serangan terhadap algoritma tersebut.

Hasil akhirnya memungkinkan peneliti membangun serangan key recovery terhadap parameter HAWK-256.

Secara sederhana, key recovery attack adalah metode yang bertujuan memperoleh kunci rahasia yang digunakan sistem kriptografi. Jika serangan seperti ini benar-benar praktis pada parameter keamanan yang digunakan dalam produk nyata, konsekuensinya tentu bisa sangat serius.

Namun dalam kasus HAWK, situasinya berbeda.

Serangan tersebut terutama ditunjukkan terhadap HAWK-256, parameter tantangan dengan ukuran keamanan paling kecil. Hasilnya kemudian digunakan untuk menunjukkan bahwa asumsi keamanan konstruksi HAWK perlu ditinjau kembali.

Menurut laporan mengenai hasil tersebut, estimasi biaya serangan terhadap HAWK-256 turun dari sekitar 2⁶⁴ operasi menjadi 2³⁸ operasi. Itu merupakan pengurangan yang sangat besar secara teoritis—sekitar 67 juta kali lebih sedikit pekerjaan komputasi dibanding estimasi sebelumnya—meskipun angka tersebut tetap perlu dipahami dalam konteks model biaya dan parameter serangan yang digunakan.

Jadi, Apakah HAWK Benar-Benar "Jebol"?

Jawabannya perlu dibuat lebih hati-hati.

Untuk parameter HAWK-256, ya, ditemukan serangan kriptanalisis baru yang jauh lebih kuat daripada yang diketahui sebelumnya.

Tetapi mengatakan bahwa "AI membobol HAWK" tanpa konteks bisa membuat pembaca salah memahami situasinya.

HAWK memiliki beberapa parameter keamanan. HAWK-256 merupakan parameter terkecil yang digunakan sebagai tantangan. Versi parameter yang lebih besar masih memiliki tingkat kesulitan komputasi yang jauh lebih tinggi.

Bahkan dalam pengumuman teknisnya, serangan tersebut tidak berarti seseorang sekarang dapat mengambil laptop biasa lalu membobol sistem HAWK dalam hitungan menit.

Yang jauh lebih penting adalah asumsi keamanan yang sebelumnya digunakan untuk menilai HAWK ternyata tidak sekuat yang diperkirakan.

Dalam kriptografi, penemuan semacam ini sangat serius karena keamanan algoritma tidak hanya ditentukan oleh apakah seseorang bisa membobolnya hari ini, tetapi juga oleh apakah struktur matematikanya benar-benar mampu bertahan terhadap berbagai pendekatan serangan yang diketahui dan yang mungkin ditemukan di masa depan.

Kenapa HAWK Kemudian Ditarik?

Ini justru merupakan bagian paling penting dari cerita.

Setelah serangan tersebut ditemukan dan hasilnya dikomunikasikan kepada tim HAWK, komunitas kriptografi dapat mengevaluasi konsekuensinya.

Pada akhirnya, tim HAWK memilih menarik algoritma tersebut dari putaran ketiga proses standardisasi NIST. Jadi istilah yang lebih tepat adalah withdrawn candidate, bukan "standar NIST yang dibatalkan".

HAWK belum pernah menjadi standar final NIST.

Artinya, tidak ada sistem internet, aplikasi perbankan, atau perangkat konsumen yang harus melakukan migrasi massal karena kejadian ini.

Justru proses seleksi NIST bekerja sebagaimana mestinya: kandidat diuji selama bertahun-tahun, kelemahan ditemukan, lalu kandidat yang dianggap tidak lagi memiliki profil keamanan dan performa yang cukup menarik dapat dikeluarkan sebelum menjadi standar.

AI Bukan Sekadar Menemukan Bug Software

Hal yang membuat kasus ini berbeda dari banyak demonstrasi AI sebelumnya adalah jenis masalah yang berhasil dibantu oleh model.

Anthropic sebelumnya sudah menunjukkan bahwa Claude Mythos dapat menemukan kerentanan perangkat lunak dan bahkan membantu membuat eksploit dalam lingkungan pengujian. Dalam pengujian ExploitBench, Anthropic melaporkan bahwa Mythos Preview mampu mencapai kemampuan yang lebih tinggi dibanding model lain yang diuji, termasuk dalam pengembangan eksploit end-to-end pada sejumlah lingkungan rentan.

Namun kriptanalisis merupakan tantangan yang berbeda.

Tidak cukup hanya menemukan kode yang salah. Model harus memahami struktur matematika, mencari pola yang tidak dimanfaatkan, membentuk hipotesis serangan, menguji hipotesis tersebut, lalu membantu menghasilkan metode yang dapat diverifikasi.

Penelitian independen yang baru dipublikasikan pada Juli 2026 juga menunjukkan bahwa kemampuan LLM dalam kriptanalisis memang mulai berkembang. CryptanalysisBench menguji lima model frontier pada 191 tugas dari enam keluarga primitif kriptografi. Para peneliti melaporkan bahwa model mampu menghasilkan serangan baru pada beberapa konstruksi, meskipun kemampuan tersebut masih sangat bergantung pada jenis masalah dan tingkat kesulitannya.

Dengan demikian, kasus HAWK bukan kejadian yang berdiri sendiri. Ia merupakan bagian dari perkembangan yang lebih besar: AI mulai menjadi alat penelitian kriptografi, bukan hanya alat untuk menjelaskan teori kriptografi.

Ada Temuan Kedua: AES Juga Dianalisis

Menariknya, eksperimen Anthropic tidak berhenti pada HAWK.

Dalam penelitian yang sama, Claude Mythos juga membantu mengembangkan metode yang mempercepat serangan terhadap versi AES-128 yang hanya menggunakan tujuh ronde, dibandingkan AES-128 standar yang menggunakan 10 ronde.

Metode tersebut dilaporkan memberikan peningkatan kecepatan sekitar 200 hingga 800 kali, tergantung model pengukuran yang digunakan.

Tetapi sekali lagi, judul seperti "AI berhasil membobol AES" akan menyesatkan.

AES-128 yang digunakan secara normal memiliki 10 ronde, sedangkan eksperimen tersebut menargetkan konstruksi yang hanya memiliki tujuh ronde. Selain itu, serangan tersebut masih membutuhkan sumber daya yang sangat besar sehingga tidak menjadi ancaman praktis terhadap sistem AES yang digunakan saat ini.

Jadi, tidak ada alasan bagi pengguna biasa untuk mengganti password atau menganggap enkripsi AES pada perangkat mereka tiba-tiba tidak aman.

Ini Justru Menunjukkan Pentingnya Proses Standardisasi

Ada paradoks menarik dari kasus ini.

Berita tentang AI menemukan kelemahan kriptografi mungkin terdengar seperti kabar buruk. Tetapi dari perspektif keamanan, menemukan kelemahan sekarang justru merupakan hasil yang positif.

Bayangkan jika HAWK telah ditetapkan sebagai standar final, kemudian diadopsi oleh jutaan perangkat dan sistem selama bertahun-tahun sebelum kelemahan yang sama ditemukan.

Biaya untuk melakukan migrasi akan jauh lebih besar.

Dalam kasus ini, kelemahan ditemukan ketika algoritma masih berada dalam proses seleksi. Tidak ada ekosistem besar yang harus dicabut atau diganti.

Dengan kata lain:

AI menemukan kelemahan sebelum kelemahan tersebut menjadi masalah dunia nyata.

Dan itulah salah satu fungsi terpenting dari penelitian keamanan.

AI Bisa Mengubah Perlombaan Kriptografi

Kasus ini juga menimbulkan pertanyaan yang lebih besar.

Selama puluhan tahun, keamanan algoritma kriptografi sangat bergantung pada kemampuan komunitas peneliti untuk menemukan kelemahan matematika sebelum pihak yang berniat jahat menemukannya.

Proses tersebut membutuhkan waktu.

Jika AI dapat mempercepat pencarian struktur matematis dan eksplorasi kemungkinan serangan, maka kecepatan pengujian algoritma baru juga berpotensi meningkat secara drastis.

Ini bisa menjadi keuntungan besar bagi dunia keamanan.

Algoritma yang ternyata lemah dapat dibuang lebih awal. Algoritma yang kuat dapat diuji dengan lebih banyak pendekatan. Peneliti manusia dapat menggunakan AI untuk mengeksplorasi hipotesis yang mungkin terlalu banyak jika dikerjakan secara manual.

Namun ada sisi lainnya.

Kemampuan yang sama juga dapat digunakan oleh pihak yang ingin mencari kelemahan pada sistem yang sudah digunakan secara luas.

Anthropic sendiri sebelumnya memperingatkan bahwa kemampuan model dalam menemukan kerentanan dan mengubahnya menjadi eksploit berkembang sangat cepat.

Karena itu, perkembangan AI dalam kriptanalisis pada dasarnya merupakan perlombaan antara kemampuan menyerang dan kemampuan bertahan.

Apakah Bitcoin dan Perbankan Jadi Terancam?

Tidak secara langsung.

Ini merupakan bagian yang paling perlu ditegaskan agar berita tidak menjadi sensasional.

HAWK adalah kandidat tanda tangan digital pascakuantum. Ia bukan algoritma yang digunakan Bitcoin untuk transaksi, bukan pengganti AES yang digunakan perangkat sehari-hari, dan bukan sistem enkripsi utama WhatsApp.

Menemukan kelemahan HAWK juga tidak berarti komputer kuantum sudah mampu membobol kriptografi modern.

Justru tujuan kriptografi pascakuantum adalah mempersiapkan sistem sebelum komputer kuantum yang cukup kuat benar-benar tersedia.

Jadi, temuan ini lebih tepat dipandang sebagai contoh mengapa algoritma pascakuantum harus melalui pengujian yang sangat ketat sebelum digunakan secara luas.

Pelajaran untuk Perusahaan Teknologi

Bagi perusahaan yang mengelola data sensitif, kasus ini memberikan beberapa pelajaran penting.

Pertama, jangan menganggap algoritma baru otomatis lebih aman hanya karena dirancang untuk menghadapi komputer kuantum.

Pascakuantum bukan berarti kebal terhadap semua jenis serangan. Setiap algoritma tetap harus melewati proses analisis matematis yang panjang.

Kedua, AI dapat menjadi bagian dari tim keamanan.

Daripada hanya melihat AI sebagai ancaman, perusahaan dapat menggunakannya untuk melakukan code review, mencari kerentanan, menguji protokol, menganalisis implementasi kriptografi, dan membantu peneliti menemukan pola serangan.

Ketiga, kemampuan AI membuat pengujian keamanan harus dilakukan lebih awal.

Jika model AI semakin cepat menemukan kelemahan, maka perusahaan tidak bisa lagi mengandalkan asumsi bahwa sebuah sistem aman hanya karena sudah melewati pengujian tradisional.

Era Baru: AI sebagai "Peneliti Keamanan"

Yang membuat kasus HAWK menarik bukan semata-mata karena sebuah algoritma ditarik dari proses seleksi.

Hal yang lebih penting adalah siapa yang membantu menemukan masalah tersebut.

Claude Mythos tidak menggantikan komunitas kriptografi. Hasilnya tetap perlu diperiksa, diverifikasi, dan dikontekstualisasikan oleh manusia.

Tetapi perannya mulai bergeser dari sekadar "asisten yang menjawab pertanyaan" menjadi alat eksplorasi penelitian yang dapat menguji hipotesis matematika dalam skala dan kecepatan yang sulit dilakukan manusia sendirian.

Dan mungkin inilah gambaran yang lebih realistis tentang masa depan AI di bidang keamanan:

Bukan AI yang tiba-tiba "memecahkan semua enkripsi", tetapi AI yang membuat proses menemukan kelemahan menjadi jauh lebih cepat — sehingga algoritma yang lemah dapat disingkirkan sebelum digunakan oleh miliaran orang.

Dalam kasus HAWK, justru itulah yang terjadi.

AI menemukan kelemahan. Peneliti manusia memverifikasinya. Komunitas kriptografi mengevaluasinya. Dan algoritma tersebut ditarik sebelum menjadi standar.

Dari perspektif keamanan digital, itu bukan kegagalan. Itu adalah sistem pertahanan yang bekerja sebagaimana mestinya.