Anthropic anunció que su sistema de inteligencia artificial, llamado Mythos, ha identificado un nuevo ataque de meet-in-the-middle (MITM) en una variante de 3 rondas del Estándar de Cifrado Avanzado (AES). Al emplear un método de fingerprinting sofisticado llamado Möbius Bridge, el algoritmo redujo el espacio de entrada requerido a solo 289 candidatos, una disminución dramática desde los miles tradicionalmente necesarios.
La reducción se traduce en una posible aceleración de 200- a 800 veces para el ataque específico, según los investigadores de Anthropic. La afirmación se basa en una prueba de laboratorio a escala utilizando una implementación de AES debilitada que solo ejecuta 7 rondas, mucho menos que las 10, 12 o 14 rondas utilizadas en las claves AES estándar.
"La capacidad de producir tantas entradas hace que el ataque esté fuera del alcance de la laboratorio", escribió el equipo. "Además, la aceleración real es desconocida, ya que el algoritmo de AES debilitado probado solo utilizó 7 rondas". Reconocen que los hallazgos pueden no aplicarse directamente al AES de fuerza completa, que sigue siendo considerablemente más resistente.
La publicación del blog de Anthropic presenta el descubrimiento como una prueba de concepto para la criptanálisis asistida por IA. La empresa advierte que los modelos de lenguaje están comenzando a superar a la investigación de vulnerabilidades tradicionalmente impulsada por humanos, creando un cuello de botella en los procesos de verificación y remediación. "La comunidad de seguridad cibernética ahora se enfrenta al hecho de que los modelos de lenguaje pueden descubrir tantos errores que los procesos humanos estándar luchan por mantenerse al día", afirma la publicación.
Precauciones y límites de Anthropic
Mientras que los resultados son impactantes, Anthropic subraya varias salvedades. La técnica de MITM se demostró en un algoritmo aún en su infancia, y no hay evidencia de que el mismo enfoque tendría éxito contra sistemas criptográficos ampliamente desplegados como la criptografía de curva elíptica o RSA. Además, el estudio no revela si los métodos de criptanálisis convencionales ya estaban cerca del mismo avance.
"Predecimos que lo mismo pronto será cierto en la investigación académica de criptografía", agregó la empresa, sugiriendo que los resultados de investigación generados por IA pronto superarán la capacidad de los expertos humanos para validarlos. La narrativa se detiene antes de afirmar una amenaza inminente a la cifrado operativo, pero señala un cambio en cómo se pueden descubrir debilidades criptográficas en el futuro.
Los expertos no involucrados en el estudio señalan que, si bien las herramientas de IA pueden acelerar ciertas fases de la criptanálisis, las matemáticas subyacentes de los cifrados fuertes como el AES a gran escala siguen presentando obstáculos formidables. Sin embargo, la demostración de Mythos agrega a una creciente cantidad de evidencia de que los grandes modelos de lenguaje pueden contribuir con conocimientos significativos a la investigación de seguridad.
Anthropic no ha revelado si Mythos se aplicó a otros objetivos criptográficos. El enfoque de la empresa sigue siendo el avance metodológico en lugar de las implicaciones prácticas inmediatas. A medida que la IA continúa madurando, el equilibrio entre el descubrimiento automatizado y la verificación humana probablemente se convertirá en un tema central en el campo de la seguridad cibernética.
This article was written with the assistance of AI.
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