Claude descubre nuevos ataques contra algoritmos criptográficos avanzados

Una versión aún no publicada del modelo más potente de Anthropic encontró dos ataques criptográficos previamente desconocidos, incluido uno contra HAWK, un sistema de firmas poscuánticas que compite por convertirse en estándar federal de Estados Unidos. Los hallazgos muestran que la inteligencia artificial ya puede producir avances matemáticos cuya verificación exige cientos de horas de trabajo humano.

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• Claude redujo en unos 67 millones de veces el costo de atacar una variante de HAWK.
• La corrección obligaría a duplicar aproximadamente el tamaño de sus claves.
• El modelo también mejoró ataques experimentales contra AES y LEA.

Anthropic informó que una versión no publicada de su modelo Claude descubrió vulnerabilidades teóricas en varios algoritmos criptográficos, incluidos sistemas diseñados para proteger información frente a futuros computadores cuánticos.

El resultado más relevante afecta a HAWK, un esquema de firma digital seleccionado por el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología de Estados Unidos, NIST, para la tercera ronda de su competencia sobre firmas poscuánticas, detalla Decrypt.

HAWK es el último candidato basado en retículas que permanece en esa etapa del proceso. Su propuesta combina firmas rápidas con claves relativamente compactas, dos características especialmente importantes para redes blockchain, donde cada byte utilizado por una firma ocupa espacio dentro de los bloques y puede aumentar las comisiones.

Claude encuentra una simetría ignorada en HAWK

El modelo identificó una simetría matemática que los investigadores humanos no habían aprovechado anteriormente. En la configuración más pequeña de HAWK, el descubrimiento redujo el costo estimado para recuperar una clave secreta desde 2^64 hasta 2^38 operaciones.

En términos prácticos, esto representa aproximadamente 67 millones de veces menos trabajo computacional que el previsto originalmente.

El ataque no implica que HAWK haya sido quebrado en implementaciones reales, ya que el algoritmo todavía no ha sido desplegado ampliamente. Sin embargo, sí debilita considerablemente el margen de seguridad de su configuración más compacta.

Anthropic explicó que corregir el problema requeriría aproximadamente duplicar el tamaño de las claves. Esa modificación eliminaría buena parte de las ventajas que habían convertido a HAWK en un candidato atractivo dentro de la competencia de NIST.

Un costo especialmente relevante para blockchain

El aumento del tamaño de las claves y firmas puede parecer una consecuencia técnica menor, pero tiene implicaciones directas para las redes blockchain.

Las firmas digitales consumen espacio dentro de cada bloque. Cuanto mayor sea su tamaño, menos transacciones podrán incluirse o mayores podrían ser las comisiones necesarias para procesarlas.

Las redes que eventualmente busquen reemplazar sus sistemas actuales por alternativas resistentes a computadores cuánticos deberán evaluar no solo la seguridad de los algoritmos, sino también su impacto sobre capacidad, almacenamiento y costos.

Bitcoin no está afectado por el hallazgo. La red utiliza actualmente ECDSA, un esquema criptográfico anterior a la computación cuántica que candidatos como HAWK podrían reemplazar en el futuro. HAWK tampoco ha sido implementado en ninguna red importante.

Anthropic comunicó el descubrimiento a los autores del algoritmo, a NIST y a socios gubernamentales e industriales antes de hacerlo público.

Un nuevo ataque experimental contra AES

Claude también desarrolló una mejora criptanalítica contra una versión reducida de AES-128, el algoritmo utilizado ampliamente para proteger conexiones HTTPS, discos cifrados y sistemas internos de empresas y plataformas financieras.

La versión completa de AES-128 utiliza diez rondas de transformación. El ataque descubierto por Claude afecta una variante experimental de siete rondas, por lo que no compromete las implementaciones reales del cifrado.

El reto fue diseñado para obligar al modelo a producir un enfoque verdaderamente nuevo. Los investigadores le prohibieron utilizar las cinco familias conocidas de ataques contra AES y le pidieron inventar una sexta.

Claude recibió además notas de ejecuciones anteriores que ya habían descartado cerca de 200 variantes fallidas. Inicialmente, el modelo respondió que no encontraba una vía prometedora debido a que AES es uno de los cifrados más estudiados de la historia.

Tras nuevas instrucciones, desarrolló una técnica denominada “Puente de Möbius”, que eliminó uno de los nueve bytes de clave que un atacante debía adivinar en métodos anteriores.

La idea apareció en cuestión de días, aunque convertirla en un resultado publicable requirió más trabajo, varios días adicionales y cerca de 1.000 millones de tokens generados.

LEA también mostró debilidades teóricas

El modelo produjo además un ataque contra 13 rondas de LEA, un estándar de cifrado surcoreano reconocido por la Organización Internacional de Normalización, ISO, y diseñado para dispositivos móviles y aparatos conectados a Internet.

Claude completó el ataque en menos de una hora utilizando una computadora de escritorio. El mejor método anterior necesitaba aproximadamente 2^98 pares de textos sin cifrar.

Las implementaciones reales de LEA utilizan 24 rondas, por lo que tampoco existe una vulnerabilidad práctica conocida contra los sistemas actualmente desplegados.

Aun así, el resultado demuestra que los modelos pueden encontrar mejoras sustanciales en problemas criptográficos que habían permanecido sin avances durante años.

La IA descubre más rápido de lo que los humanos verifican

Los autores del estudio sobre HAWK reconocieron que la mayor parte de los descubrimientos matemáticos fue asistida por inteligencia artificial. El trabajo humano se concentró principalmente en dirigir, organizar y verificar los resultados producidos por Claude.

Esta última etapa terminó siendo considerablemente más lenta que el descubrimiento. Anthropic señaló que sus investigadores necesitaron varios cientos de horas para adquirir el conocimiento técnico suficiente y confirmar que el ataque contra AES funcionaba correctamente.

La compañía advirtió que este desequilibrio podría convertirse en un problema creciente para la ciberseguridad. Los modelos ya pueden encontrar vulnerabilidades a una velocidad superior a la capacidad humana para clasificarlas, verificarlas y corregirlas.

Durante pruebas internas anteriores, Claude había identificado 271 vulnerabilidades en Firefox, otro ejemplo de cómo el volumen de hallazgos generados por IA podría desbordar los procesos tradicionales de revisión.

Un nuevo banco de pruebas para criptanálisis

Anthropic también presentó CryptanalysisBench, un conjunto de 191 tareas de ruptura de cifrados extraídas principalmente de competencias organizadas por NIST.

Los modelos deben entregar un programa de ataque funcional que supere una prueba formal de seguridad. No existen puntuaciones parciales ni evaluaciones subjetivas realizadas por humanos.

Mythos 5 resolvió 85,7% de las tareas que ya contaban con soluciones conocidas, frente a 65,3% obtenido por el modelo con peor desempeño dentro de la comparación.

Sin embargo, cuando los sistemas enfrentaron cifrados completos sin ataques previamente publicados, todos obtuvieron menos de 9%. El resultado indica que la IA todavía está lejos de quebrar de manera generalizada los algoritmos más sólidos, aunque ya puede producir avances originales en variantes reducidas y problemas altamente especializados.

Los descubrimientos de Claude no comprometen Bitcoin, AES ni LEA en sus implementaciones actuales. Su relevancia radica en otro punto: la inteligencia artificial comienza a participar directamente en la investigación criptográfica de frontera, mientras la capacidad humana para validar sus hallazgos podría convertirse en el nuevo cuello de botella.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.

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