Un modelo de inteligencia artificial logró encontrar debilidades matemáticas en algoritmos criptográficos durante pruebas controladas. El avance, presentado por Anthropic, abre una nueva etapa para la investigación en ciberseguridad: sistemas capaces de ayudar a examinar las bases matemáticas que protegen comunicaciones, correos electrónicos y operaciones bancarias.
Qué logró el modelo Mythos Preview
La investigación utilizó Claude Mythos Preview para estudiar dos casos. En el primero, el modelo mejoró el mejor ataque conocido contra HAWK, un esquema de firma digital poscuántica que todavía se encuentra en evaluación y no está desplegado en servicios de uso cotidiano. El trabajo redujo a la mitad la fortaleza efectiva de sus claves y encontró una simetría matemática que no había sido aprovechada previamente.
En el segundo caso, la IA desarrolló una técnica para atacar una versión reducida de AES-128. En ese entorno experimental, el procedimiento fue entre 200 y 800 veces más rápido que el método de referencia anterior.
El cifrado que usamos hoy no fue vulnerado
El resultado no significa que la banca en línea, el correo electrónico o las conexiones seguras hayan quedado expuestos. HAWK es solo un candidato que aún no se usa en producción, mientras que la prueba sobre AES se realizó con una versión deliberadamente reducida del algoritmo y no quebró el cifrado completo.
Por lo mismo, la investigación no exige cambios inmediatos en computadores, teléfonos o servicios digitales. Su valor está en demostrar que la inteligencia artificial puede servir para someter nuevos sistemas criptográficos a pruebas más exigentes antes de que lleguen al público.
Una herramienta para reforzar la seguridad
Los hallazgos fueron revisados con especialistas y comunicados mediante procedimientos de divulgación responsable. El trabajo también muestra la necesidad de mantener supervisión humana: una IA puede acelerar la búsqueda de fallas, pero la validación matemática, la evaluación del riesgo y la decisión de publicar los detalles siguen requiriendo especialistas.
Para las personas, las recomendaciones cotidianas no cambian: mantener dispositivos y aplicaciones actualizados, usar verificación en dos pasos y desconfiar de enlaces o mensajes que intenten obtener credenciales. También puedes revisar nuestra guía para detectar falsos anuncios creados con inteligencia artificial antes de hacer clic.
Qué viene ahora
La investigación sugiere que los modelos avanzados podrían convertirse en asistentes para auditar algoritmos, comparar ataques y detectar problemas antes de que afecten sistemas reales. Al mismo tiempo, esa capacidad obliga a reforzar controles, acceso restringido y coordinación entre investigadores, empresas y autoridades de ciberseguridad.
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