Anthropic anunció que su modelo Claude Mythos Preview descubrió dos ataques originales contra sistemas criptográficos, no por errores de programación, sino por fallas matemáticas en los algoritmos mismos. La empresa dijo que ninguno de los dos hallazgos afecta sistemas en producción, pero advirtió que evidencian una capacidad creciente de los modelos de lenguaje para hacer investigación de nivel experto de forma autónoma.
El primer resultado es un ataque mejorado contra HAWK, un esquema de firma digital post-cuántico que es candidato de tercera ronda en el proceso de estandarización del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología de Estados Unidos (NIST). Mythos encontró una simetría matemática no detectada antes, llamada automorfismo no trivial, en el retículo que usa HAWK para generar claves. El hallazgo reduce a la mitad el tamaño efectivo de la clave del esquema, lo que en la práctica obligaría a duplicar el tamaño de las claves de HAWK para mantener el mismo nivel de seguridad, algo que eliminaría buena parte de las ventajas que hacían atractivo al esquema frente a otros candidatos post-cuánticos.
Según Anthropic, HAWK había sobrevivido dos años de revisión por expertos humanos en dos rondas del proceso del NIST antes de que Mythos mejorara el mejor ataque conocido en 60 horas de trabajo, con un costo aproximado de 100 mil dólares en cómputo.
El segundo resultado es un ataque contra una versión debilitada del Estándar de Cifrado Avanzado (AES), el cifrado simétrico más usado del mundo. Mythos desarrolló una técnica que la empresa bautizó como «Möbius Bridge», que elimina una de las adivinanzas que necesitaba el mejor ataque anterior contra AES de siete rondas (de un total de diez en la versión completa), lo que se tradujo en un ataque entre 200 y 800 veces más rápido. Anthropic aclaró que este ataque no compromete el AES completo y que, aun en su versión reducida, ejecutarlo costaría cientos de millones de dólares.
Mythos se había resistido a intentar el ataque
Anthropic detalló que un investigador trabajó junto con Mythos durante una semana para desarrollar el ataque a HAWK, mientras que otro construyó un sistema (scaffold) que permitió al modelo descubrir el ataque a AES de forma autónoma. Cada resultado costó cerca de 100 mil dólares en uso de la API.
La empresa publicó fragmentos de los mensajes que los investigadores enviaron al modelo durante el proceso. En las primeras corridas, Mythos se resistió a intentar el ataque a AES porque lo consideraba imposible; los investigadores insistieron en que buscara ideas genuinamente nuevas en lugar de resultados fáciles. Tres días después, el modelo llegó a la idea central del ataque, tras producir cientos de millones de tokens de forma autónoma con mínima intervención humana.
Anthropic dijo haber seguido procedimientos de divulgación responsable, coordinó con los autores de HAWK y con gobiernos e industria antes de publicar, y presentó los resultados junto con dos artículos técnicos y un benchmark nuevo, CryptanalysisBench, desarrollado con investigadores de ETH Zúrich, la Universidad de Tel Aviv y la Universidad de Haifa.
La empresa reportó además hallazgos preliminares en otros cifrados: un ataque práctico contra 13 rondas del cifrado LEA, otro contra seis rondas de Serpent-128, y mejoras menores en ataques contra Salsa20, la función hash Poseidon y SHA-1.
Un problema matemático de 87 años
El anuncio se suma a otro resultado reciente de Anthropic en matemáticas puras. El 19 de julio, Levent Alpöge, matemático que trabaja en la empresa, publicó en X que había refutado la Conjetura Jacobiana, un problema abierto desde 1939, con ayuda de Claude Fable 5.
La conjetura planteaba que, si una función polinomial cumple cierta condición técnica (que su determinante jacobiano sea una constante distinta de cero), entonces esa función siempre puede invertirse, es decir, recuperarse el dato original a partir del resultado. Alpöge, con Fable 5, construyó un mapeo polinomial de tres variables que cumple esa condición pero no es invertible, lo que refuta la conjetura para dimensiones mayores o iguales a tres. El caso de dos variables sigue abierto.
El contraejemplo fue verificado de forma independiente por otros matemáticos en cuestión de horas, aunque todavía no pasa por revisión formal de pares. No todos los especialistas coinciden en su relevancia: el matemático Andrew Blumberg, de Columbia, dijo a Mashable que un contraejemplo hallado por búsqueda computacional aporta poca comprensión matemática nueva, incluso si es válido.
El determinante jacobiano no es una curiosidad abstracta. Se usa para calcular cómo se transforma el volumen o el área cuando se cambia de variables en cálculo integral, para modelar el movimiento de brazos robóticos y otros sistemas mecánicos, en modelos económicos de equilibrio de mercados (el problema tiene raíces en economía matemática), en gráficos por computadora, y en redes neuronales de tipo «flujo normalizador» (normalizing flows), donde el determinante jacobiano permite calcular probabilidades exactas al invertir transformaciones aprendidas por el modelo.
Investigación criptográfica con IA
Anthropic señaló que la comunidad de ciberseguridad ya enfrenta un problema de volumen: los modelos de lenguaje encuentran más fallas de las que los procesos humanos de verificación pueden validar. La empresa anticipa que lo mismo ocurrirá pronto en investigación académica de criptografía, y adelantó que organizará un taller académico en las próximas semanas para discutir el papel de los modelos de lenguaje en investigación de seguridad y criptografía.
Ambos resultados, el de HAWK y el de AES, se enmarcan en procesos de investigación que ya buscaban activamente ese tipo de fallas (la ronda de revisión del NIST y la línea de investigación académica sobre AES reducido, respectivamente). Anthropic advirtió, sin embargo, que no debe asumirse que la capacidad de los modelos se estancará en este nivel, y que otros cifrados con menos escrutinio académico podrían tener debilidades similares aún sin descubrir.
