✨︎ Resumen (TL;DR):
- El Frontier Red Team de Anthropic usó su modelo privado para debilitar la firma poscuántica HAWK y acelerar un ataque contra AES.
- La recuperación de llaves en HAWK-256 cayó de $2^{64}$ a $2^{38}$ operaciones, reduciendo el proceso a menos de cuatro horas.
- Los ataques no afectan sistemas en producción, pero trasladan el cuello de botella de la seguridad al proceso de validación humana.
El Frontier Red Team de Anthropic demostró que la inteligencia artificial puede comprometer las matemáticas detrás de los algoritmos de cifrado. Usando su modelo privado Claude Mythos Preview, la compañía logró debilitar el esquema de firma digital poscuántica HAWK y acelerar de 200 a 800 veces un ataque contra una versión del estándar AES, transformando la velocidad del criptoanálisis autónomo.
A diferencia de incidentes previos donde las herramientas de IA detectaban errores de programación ordinarios en las bibliotecas de software, esta investigación atacó de forma directa las bases matemáticas de los algoritmos. Cada uno de los resultados requirió una inversión de aproximadamente 100,000 dólares en consumo de API y la generación de cerca de mil millones de tokens de salida.
HAWK es un candidato de firma poscuántica que protege la autenticidad de los datos ante ataques de computadoras cuánticas. Este algoritmo compite en el proceso de estandarización del NIST y había sobrevivido a dos rondas completas y dos años de revisión por parte de expertos humanos.
Claude Mythos tardó solo 60 horas en encontrar una simetría matemática que los analistas pasaron por alto. El hallazgo reduce el costo estimado para recuperar por completo una llave en el parámetro HAWK-256, pasando de $2^{64}$ a $2^{38}$ operaciones.
En la práctica, el código de demostración liberado por Anthropic permite que un servidor de 96 núcleos complete la recuperación en apenas tres horas y 42 minutos. Para mitigar la vulnerabilidad, los desarrolladores tendrían que duplicar el tamaño de la llave de HAWK, lo cual anularía su principal ventaja: la eficiencia.
El “Möbius Bridge” y el ataque acelerado contra AES
El segundo avance se enfocó en el estándar AES-128, específicamente sobre una versión simplificada de siete rondas de las 10 que utiliza el cifrador real. Al principio, el modelo se negó a cooperar bajo el argumento de que mejorar el criptoanálisis de AES era imposible debido a las décadas de estudio humano que respaldan al algoritmo.
Tras la insistencia de los investigadores mediante instrucciones específicas, el modelo operó de forma autónoma durante tres días y diseñó una técnica bautizada como Möbius Bridge, una huella digital que permanece constante ante ciertas conjeturas del atacante. Al eliminar esa conjetura, el algoritmo remueve una etapa completa de enumeración matemática.
Al integrar optimizaciones adicionales, el ataque contra la versión de siete rondas de AES-128 corre ahora entre 200 y 800 veces más rápido. No obstante, este método requiere que el atacante tenga acceso a $2^{105}$ textos cifrados bajo una misma llave desconocida, una condición inviable en escenarios reales de comunicación.
Validación humana: el nuevo cuello de botella de la seguridad
Anthropic aclaró que ningún sistema de software en uso comercial corre peligro debido a estas revelaciones. Los parámetros atacados en HAWK corresponden a un entorno de desafío controlado (HAWK-256) y no a los niveles de seguridad oficiales evaluados por el NIST (HAWK-512 y HAWK-1024), los cuales siguen estando fuera del alcance de ataques prácticos.
El criptógrafo Chris Peikert, profesor de la Universidad de Michigan, celebró el hallazgo en redes sociales explicando que “este es un descubrimiento muy interesante y emocionante de Claude Mythos. Encontró un ataque matemático serio contra el esquema de firma poscuántica HAWK, un candidato de ‘entrada’ para una posible estandarización del NIST”.
La velocidad del descubrimiento abre un debate sobre la capacidad de validación humana. Mientras que Claude Mythos tardó una semana en encontrar las vulnerabilidades de manera autónoma, un equipo de dos investigadores de la compañía invirtió cerca de un mes entero de trabajo para verificar y certificar que el ataque contra AES era matemáticamente correcto.
Este trabajo coincide con la publicación en arXiv de CryptanalysisBench, un conjunto de pruebas desarrollado por Anthropic junto con la ETH Zurich y la Universidad de Tel Aviv, diseñado para medir la capacidad de los modelos de IA al vulnerar primitivas criptográficas. El estudio preliminar ya arrojó ataques prácticos contra el cifrador ligero LEA en menos de una hora en una computadora de escritorio y vulnerabilidades parciales en los esquemas Serpent-128 y SpoC, confirmando que el análisis asistido por modelos de lenguaje modificará el diseño de algoritmos de seguridad.
