El 28 de julio, la empresa Anthropic reveló nuevos ataques criptanalíticos descubiertos a través de su modelo de lenguaje llamado Claude Mythos. Estos hallazgos son significativos, especialmente en el contexto actual donde la seguridad en la criptografía es crucial para la protección de datos y comunicaciones.
Uno de los ataques destacados es el ataque de recuperación de claves sobre HAWK, un candidato a esquema de firma post-cuántica que está en proceso de estandarización por parte del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST). Aunque el ataque, a pesar de ser teóricamente significativo, no se considera práctico ya que reduce la seguridad de HAWK-512 de su objetivo de 128 bits a un máximo de 108 bits, e incluso podría llegar a ser tan bajo como 81 bits.
Por otro lado, Anthropic también presentó un ataque mejorado de recuperación de claves sobre AES-128 con siete rondas, mientras que la variante completa opera con diez rondas. Aunque este ataque no representa una amenaza inmediata para AES, es un hallazgo notable, dado que los nuevos resultados criptanalíticos sobre AES son inusuales. A pesar de que no se descubrieron ataques más fuertes contra la versión completa de AES, el esfuerzo en la investigación muestra el potencial de los modelos de lenguaje en el ámbito de la criptografía.
La importancia de la investigación asistida por LLM
Anthropic sugiere que explorar más a fondo la dirección de la investigación en criptografía asistida por LLM es prometedor. El enfoque podría formalizar las técnicas de ataque utilizadas en la comunidad criptográfica, algo que se considera necesario dado el uso actual de formalismos ad hoc y notaciones personalizadas en demasiados estudios de criptografía.
Los modelos de lenguaje, como Claude Mythos, no sólo podrían identificar debilidades en los esquemas criptográficos establecidos, sino también en las estimaciones de complejidad de los ataques y en las pruebas de seguridad. En un análisis reciente, se demostró que el uso de LLMs podría detectar errores en las pruebas de seguridad de varios documentos presentados en EUROCRYPT 2026.
Además, Anthropic colaboró en el desarrollo de CryptanalysisBench, un marco de trabajo que compila tareas de criptanálisis en algoritmos establecidos como AES y ChaCha, así como en otros algoritmos sometidos a los concursos del NIST, incluyendo esquemas post-cuánticos.
¿Pueden los LLM romper algoritmos establecidos?
Aunque los avances en la inteligencia artificial prometen mucho, es poco probable que los modelos de lenguaje rompan algoritmos criptográficos bien establecidos como AES, ChaCha y SHA-3. La razón principal es la robustez y complejidad de la estructura de estos algoritmos. La criptografía simétrica, que forma la base de muchos sistemas de seguridad, es intrínsecamente complicada y ha sido sometida a un extenso análisis criptográfico a lo largo de los años.
Por ejemplo, su diseño minimiza cualquier estructura matemática fácilmente explotable, lo que hace que los ataques criptográficos sean mucho más difíciles de implementar. La empírica tendencia a utilizar técnicas de criptoanálisis diferencial también implica que los LLMs, aunque poderosos, podrían no ofrecer descubrimientos significativos en este ámbito.
Conclusivamente, aunque la inteligencia artificial y los LLMs están abriendo nuevas vías de investigación en criptografía, los métodos tradicionales y los protocolos establecidos siguen siendo esenciales para la seguridad de la información. La comunidad criptográfica deberá continuar investigando estos esquemas para garantizar que permanezcan seguros ante futuras amenazas.