Anthropic ha publicado una investigación en la que su modelo aún no lanzado, Claude Mythos Preview, ayudó a sus investigadores a descubrir debilidades matemáticas reales en dos sistemas criptográficos ampliamente estudiados: HAWK, un candidato a firma digital post-cuántica, y una versión reducida de AES (Advanced Encryption Standard), el cifrado simétrico más usado del mundo.
El hallazgo en HAWK
Claude Mythos Preview identificó una simetría matemática no explotada previamente en la estructura de retículo (lattice) de HAWK, lo que permitió mejorar el mejor ataque de recuperación de clave conocido contra el esquema. El ataque reduce la fortaleza efectiva de la clave, bajando el coste estimado de atacar el conjunto de parámetros más pequeño (HAWK-256) de aproximadamente 2⁶⁴ operaciones a 2³⁸ operaciones - una reducción drástica.
Lo más llamativo: HAWK había sobrevivido dos rondas de revisión experta humana durante dos años, y Mythos consiguió mejorar el mejor ataque conocido en solo 60 horas de trabajo.
El hallazgo en AES
El segundo resultado mejora el mejor ataque conocido contra una versión de siete rondas de AES entre 200 y 800 veces.
¿Debo preocuparme por mis datos?
No, y esto es importante aclararlo: estos son avances de investigación significativos, pero no afectan a ningún sistema en producción actualmente. HAWK sigue siendo un candidato post-cuántico bajo revisión del NIST y no está desplegado en ningún sitio real, y la investigación sobre AES se dirige únicamente a una versión de investigación de siete rondas de AES-128 - no al estándar completo de diez rondas que protege tus contraseñas, tus compras online o tus mensajes cifrados hoy en día.
El coste: $100.000 por resultado
Cada uno de los dos resultados costó aproximadamente $100.000 en uso de la API de Anthropic - una cifra que da una idea de la cantidad de cómputo necesaria para que un modelo de IA realice este tipo de investigación matemática avanzada.
Por qué importa
Este hallazgo se suma a una tendencia que venimos observando en 2026: los modelos de IA de frontera empiezan a producir descubrimientos matemáticos originales, no solo a resumir o aplicar conocimiento existente. Para el campo de la criptografía en particular, esto plantea una pregunta importante de cara al futuro: si un modelo de IA puede encontrar en horas debilidades que la revisión experta humana no detectó en años, los estándares criptográficos del mañana probablemente necesitarán incorporar la revisión asistida por IA como parte habitual de su proceso de validación - antes de que esos algoritmos lleguen a proteger sistemas reales.