La IA de Claude detecta fallos en algoritmos criptográficos

Anthropic afirma que su modelo Claude Mythos Preview ha encontrado nuevas formas de atacar dos sistemas criptográficos: el esquema de firmas digitales HAWK y una versión simplificada de AES, el cifrado más utilizado para proteger datos. Ninguno de los dos hallazgos afecta hoy a sistemas en producción, pero ambos muestran que la IA ya puede ayudar a descubrir fallos matemáticos que antes requerían años de análisis especializado.

Qué encontró Claude

El primer hallazgo afecta a HAWK, un candidato diseñado para resistir ataques de ordenadores cuánticos. HAWK participa en el proceso del NIST, el organismo estadounidense que evalúa nuevos estándares de criptografía para sustituir sistemas como RSA o ECDSA antes de que los ordenadores cuánticos puedan romperlos.

Tras dos rondas de revisión humana durante dos años, Claude Mythos Preview mejoró el ataque conocido contra HAWK en unas 60 horas de trabajo. El resultado reduce a la mitad la fuerza efectiva de sus claves: en el caso de la variante HAWK-256, el coste estimado de recuperar una clave baja de aproximadamente 2^64 a 2^38 operaciones.

Eso no significa que alguien pueda descifrar HAWK con un ordenador normal. El ataque sigue necesitando un número exponencial de operaciones y las variantes grandes continúan siendo impracticables. Pero sí debilita la propuesta lo suficiente como para que pierda parte de su atractivo como candidato poscuántico.

El segundo resultado afecta a una versión de AES-128 con solo 7 rondas, en lugar de las 10 que utiliza el cifrado completo. Los investigadores estudian habitualmente estas versiones reducidas para comprobar hasta dónde llegan los ataques y entender mejor la seguridad del algoritmo real.

Claude desarrolló una técnica llamada Möbius Bridge que evita una parte de las conjeturas necesarias en ataques anteriores. El resultado mejora la velocidad entre 200 y 800 veces, según cómo se mida. La mejora, sin embargo, no rompe el AES completo que utilizan los dispositivos y servicios actuales.

Qué significa para tu seguridad

Por ahora, nada cambia en tu teléfono, tus aplicaciones bancarias o las páginas web que visitas. HAWK todavía no se utiliza en sistemas reales y el ataque contra AES solo funciona contra una versión reducida del algoritmo. No es necesario cambiar contraseñas, actualizar dispositivos por este motivo ni dejar de usar servicios cifrados.

El riesgo importante está en lo que esta capacidad puede permitir más adelante. La criptografía protege, entre otras cosas:

• La conexión entre tu navegador y una página web.
• Los pagos y operaciones bancarias.
• Los mensajes y archivos cifrados.
• La identidad de los sitios y servicios a los que te conectas.

Si una IA encontrara un fallo práctico en un algoritmo desplegado, los equipos de seguridad tendrían que verificarlo, medir su alcance y reemplazar el sistema antes de que los atacantes pudieran aprovecharlo. La propia Anthropic reconoce que la validación humana ya se está convirtiendo en el cuello de botella: generar una idea puede llevar horas, pero confirmar que funciona puede exigir semanas.

Un trabajo casi autónomo

Anthropic asegura que los resultados se obtuvieron con poca intervención humana. Un investigador ayudó a orientar el trabajo sobre HAWK, mientras que otro construyó un sistema que permitió a Claude formular hipótesis, ejecutar experimentos y descartar ideas por su cuenta en el caso de AES.

El modelo produjo cientos de millones de tokens durante varios días y necesitó solo unas pocas instrucciones sustanciales para llegar a la idea principal del ataque contra AES. Desarrollar y verificar cada uno de los dos resultados costó aproximadamente 100.000 dólares en llamadas a la API.

La compañía también colaboró con investigadores de ETH Zurich, la Universidad de Tel Aviv y la Universidad de Haifa para crear CryptanalysisBench, una colección de pruebas que permite medir de forma comparable la capacidad de los modelos para analizar cifrados.

Anthropic comunicó el hallazgo de HAWK a sus autores y compartió los resultados con organismos públicos y empresas antes de hacerlos públicos. La intención es que el proceso de revisión encuentre debilidades antes de que los algoritmos se conviertan en infraestructura crítica.

La idea central no es que AES haya dejado de ser seguro ni que la criptografía actual esté rota. Es que los modelos avanzados pueden ampliar la cantidad de algoritmos que se revisan y encontrar debilidades que escapan a los equipos humanos. El siguiente punto que habrá que vigilar es si esa capacidad llega a sistemas desplegados y cuánto tiempo tienen las organizaciones para responder cuando la IA descubra un fallo real.