IA rompe cifrado: Claude ataca AES hasta 1000x más rápido
IA rompe cifrado en tiempo récord, y el protagonista es Claude, el modelo de Anthropic. A finales de julio de 2026, investigadores revelaron que una versión del modelo halló debilidades en algoritmos criptográficos trabajando de forma casi autónoma durante alrededor de una semana. De hecho, sus ataques resultaron entre 200 y 1,000 veces más rápidos que investigaciones previas. En consecuencia, el hallazgo abre un debate sobre el futuro de la criptografía.
Cómo la IA rompe cifrado más rápido que los expertos
Además, el modelo no descifró comunicaciones reales, sino versiones simplificadas de AES. Según Anthropic, Claude exploró el problema de forma autónoma y encontró atajos que los humanos habían pasado por alto. Por su parte, esa velocidad convierte semanas de trabajo experto en horas de cómputo dirigido.
Asimismo, el modelo identificó una simetría en unas estructuras matemáticas llamadas lattices. Por lo tanto, pudo optimizar un ataque contra un esquema post-cuántico conocido como HAWK.
AES simplificado y esquemas post-cuánticos
Sin embargo, conviene entender el alcance real del hallazgo. En la práctica, se trató de variantes reducidas de AES, con menos rondas, no del estándar completo que protege bancos y mensajería. De hecho, atacar versiones simplificadas es una técnica habitual en la investigación criptográfica.
No obstante, el esquema HAWK sí es un candidato real al cifrado post-cuántico. Aun así, ningún experto afirma que el AES de uso diario esté roto hoy.
Qué significa para la seguridad y el cifrado real
En este sentido, el episodio muestra que la IA se convierte en herramienta ofensiva y defensiva a la vez. Por ello, los equipos de seguridad podrían usar modelos similares para auditar sus propios algoritmos. Además, la noticia acelera la transición hacia un cifrado resistente a la computación cuántica. Puedes seguir más artículos sobre inteligencia artificial y seguridad en nuestro blog.
Finalmente, que una IA rompa cifrado simplificado tan rápido es una señal de hacia dónde avanza el campo. En consecuencia, revisar y reforzar los algoritmos antes de que los modelos maduren será clave para 2026 y los años siguientes.
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Fuentes: Anthropic, The New York Times, The Hacker News.