La IA de DeepMind expone debilidades del RSA heredado 1.600 veces más rápido
El criptoanálisis automatizado revela vulnerabilidades estructurales en firmas digitales de 1024 bits, sin afectar a la criptografía moderna.
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El 6 de noviembre de 2026, investigadores de Google DeepMind revelaron técnicas algorítmicas que aceleran hasta 1.600 veces los ataques matemáticos contra el cifrado RSA antiguo. El estudio emplea inteligencia artificial para buscar debilidades matemáticas en fórmulas criptográficas heredadas, sin afectar a los sistemas de cifrado modernos de 2048 bits.
Cómo eludir el relleno de las firmas digitales
La investigación fue dirigida por Dj Dvijotham y Abhradeep Thakurta, de Google DeepMind, en colaboración con criptógrafos de la Universidad de California en San Diego y de Inria (Francia). El científico jefe de DeepMind, Pushmeet Kohli, anunció los hallazgos el 6 de noviembre de 2026 y señaló que el estudio evaluó los supuestos matemáticos que protegen los registros digitales, según informó Interesting Engineering.
Las firmas digitales dependen del relleno, que añade datos predefinidos para verificar actualizaciones de software auténticas, sitios web seguros y documentos electrónicos. El equipo examinó esquemas heredados de RSA de 1024 bits para ver cómo se comporta el relleno durante una manipulación. Agentes de software autónomos determinaron que, cuando un atacante controla aproximadamente la mitad o más de un bloque de datos firmado, el relleno no ofrece prácticamente ninguna protección adicional contra la falsificación. En esas condiciones, falsificar una firma no exige más esfuerzo que atacar un sistema sin relleno.
Pruebas de referencia y factorización por lotes
Incluso cuando un atacante controla solo una pequeña fracción de la información firmada, como una huella digital de 32 bytes, la eficiencia teórica del algoritmo recién identificado mejora en aproximadamente 1.600 veces la de ataques anteriores. Para probar la invención matemática, los investigadores ejecutaron la rutina en un entorno de pruebas aislado (sandbox) contra una referencia RSA-1024 establecida.
El sistema reprodujo el resultado objetivo utilizando 3,5 veces menos tiempo de CPU que los métodos anteriores. También consumió menos de una milésima parte de la potencia computacional que antes se requería para factorizar la clave de referencia. Un segundo hallazgo técnico se centró en la factorización por lotes, en la que los atacantes intentan factorizar simultáneamente varias claves de idéntica longitud. El equipo descubrió que su algoritmo reduce el coste computacional medio de factorizar cada clave adicional de 1024 bits en unas 30 veces en comparación con técnicas de lotes anteriores.
Futuras pruebas de estrés de seguridad
La seguridad digital moderna depende en gran medida de claves RSA de 2048 bits o más, que siguen siendo resistentes a estos hallazgos. Las aplicaciones de mensajería actuales, las plataformas de banca en línea y las actualizaciones de sistemas operativos no están expuestas a la vulnerabilidad de 1024 bits. La innovación demuestra, en cambio, cómo las herramientas automatizadas pueden comprimir ciclos de descubrimiento matemático que históricamente requerían décadas de investigación manual.
Según el equipo de investigación de DeepMind, los agentes supervisados podrían convertirse en instrumentos estándar para probar protocolos criptográficos emergentes antes de que actores maliciosos encuentren grietas teóricas. Los equipos de seguridad planean usar estas técnicas de criptoanálisis automatizado para someter a pruebas de estrés los futuros estándares poscuánticos y de clave pública a medida que avance el hardware informático.
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