Anthropic publicó el 28 de julio de 2026 un paper con uno de los resultados de seguridad más significativos del año: Claude Mythos Preview ha descubierto debilidades matemáticas en dos algoritmos criptográficos ampliamente revisados. El primero es HAWK, un esquema de firma digital post-cuántico que lleva dos años bajo revisión del NIST (el organismo de estándares de EEUU). El segundo es una variante de siete rondas del AES, el cifrado simétrico más usado del mundo.
Los resultados son de naturaleza diferente a los trabajos anteriores de Claude en ciberseguridad, que encontraban vulnerabilidades en implementaciones concretas (bugs de programadores). Estos nuevos hallazgos son fallos en las matemáticas de los propios algoritmos, no en su código.
El resultado de HAWK: la fortaleza de las claves a la mitad en 60 horas
HAWK es un candidato en la segunda ronda del proceso de estandarización de criptografía post-cuántica del NIST. Los algoritmos post-cuánticos se están desarrollando ahora porque los ordenadores cuánticos del futuro podrían romper los esquemas criptográficos actuales basados en la dificultad de factorizar números grandes. Dos años de revisión por matemáticos especializados no encontraron el fallo que encontró Claude.
Claude Mythos encontró un ataque que reduce la fortaleza efectiva de las claves de HAWK a la mitad. En términos prácticos: si HAWK prometía una fortaleza de nivel X contra ataques de fuerza bruta, el ataque de Mythos la reduce a nivel X/2. HAWK no está desplegado en producción — es un algoritmo en fase de evaluación — así que ningún sistema real está comprometido hoy. Pero el proceso de evaluación del NIST existe precisamente para evitar que algoritmos con fallos lleguen a producción.
La supervisión humana en el proceso: un investigador de Anthropic actuó como «director de proyecto», dando instrucciones de alto nivel sobre qué explorar, sin guía técnica sobre cómo. Claude trabajó de forma semi-autónoma durante 60 horas.
El resultado de AES: la «Möbius Bridge» que Claude inventó
El ataque sobre AES es aún más llamativo por cómo ocurrió. AES-128 (10 rondas) y AES-256 (14 rondas) son los cifrados que protegen la mayoría de las comunicaciones digitales del mundo. Los investigadores usan variantes reducidas de AES (menos rondas) para estudiar propiedades matemáticas del algoritmo. El mejor ataque conocido sobre AES de siete rondas tiene décadas de historia en la literatura de criptoanálisis.
Claude mejoró ese ataque entre 200 y 800 veces en velocidad. El rango amplio refleja variaciones según el modelo específico de AES de siete rondas que se ataque. Lo más significativo del proceso: Claude inicialmente se negó a intentarlo, argumentando que mejorar el resultado conocido era «imposible». Un investigador le envió tres prompts de aliento durante tres días. Claude produjo 1.000 millones de tokens de salida e inventó por sí mismo una técnica que denominó la «Möbius Bridge» — ningún investigador humano se la sugirió.
El coste de cada descubrimiento fue de aproximadamente $100.000 en compute de API.
El salto cualitativo que Anthropic señala
OpenAI y su GPT-5.4-Cyber ya demostraron en abril que los modelos especializados pueden encontrar vulnerabilidades en implementaciones de código. Lo que Claude Mythos hace ahora es un salto de categoría: no encuentra bugs en implementaciones sino fallos matemáticos en los esquemas fundamentales. Anthropic lo formula con precisión: «En solo un año, los modelos de lenguaje han pasado de ser incapaces de hacer criptoanálisis de los cifrados más básicos a ser capaces de encontrar fallos en diseños criptográficos que han escapado años de revisión experta humana.»
La pregunta que Anthropic plantea al final de su paper es la que matters: ¿qué pasa cuando un modelo encuentra un fallo en un cifrado que ya está protegiendo sistemas de producción? La respuesta no la tiene nadie todavía.
La prompt injection como vector de ataque en agentes de IA muestra el otro vector de vulnerabilidad en IA: los modelos como vector de ataque. El trabajo de Mythos muestra el vector inverso: los modelos como detector de vulnerabilidades en la infraestructura criptográfica que los protege a ellos mismos.
Anthropic siguió divulgación responsable: compartió el ataque a HAWK con sus autores y coordinó con NIST, el gobierno de EEUU y socios industriales antes de publicar. También publicó CryptanalysisBench, un benchmark para evaluar las capacidades de criptoanálisis de modelos de IA, en colaboración con ETH Zurich, la Universidad de Tel Aviv y la Universidad de Haifa.
El modo de voz de Claude es la cara pública del asistente de Anthropic. El trabajo de Mythos en criptoanálisis es la cara que mira hacia adentro de la infraestructura técnica que hace posible que Claude y todos los sistemas de IA funcionen de forma segura.
Mi valoración
Lo que más me convence de este trabajo es la anécdota de la Möbius Bridge: Claude inventó una técnica que ningún criptógrafo humano le sugirió, después de que primero se negara a intentarlo. Eso no es un asistente siguiendo instrucciones — es un sistema encontrando enfoques genuinamente novedosos en un campo muy especializado. La implicación para el criptoanálisis es enorme.
Lo que más me preocupa es la democratización de la herramienta. Anthropic hizo divulgación responsable y publicó el benchmark junto a universidades de referencia. Pero el mismo tipo de capacidades que Claude Mythos usó para encontrar estos fallos matemáticos están disponibles en modelos menos restringidos o accesibles sin el proceso de divulgación. Un actor malicioso con acceso a un modelo similar podría encontrar el mismo tipo de vulnerabilidades en algoritmos ya desplegados y no revelarlos.
Preguntas frecuentes
¿Los sistemas que hoy usan AES están en peligro por este resultado?
No. El ataque de Claude Mythos mejora el ataque conocido sobre AES de siete rondas, una variante reducida usada para investigación académica. AES-128, el estándar que protege la mayoría de las comunicaciones digitales del mundo, usa 10 rondas. La diferencia matemática entre atacar 7 rondas y atacar 10 es enorme: el ataque mejorado de Claude sigue siendo completamente inaplicable al AES completo en producción.
¿Qué pasará con HAWK en el proceso del NIST?
El NIST evaluará el ataque de Claude Mythos sobre HAWK para determinar si la debilidad descubierta descalifica al algoritmo del proceso de estandarización o si puede mitigarse ajustando los parámetros del esquema. HAWK no es el único candidato post-cuántico bajo evaluación; el proceso del NIST incluye múltiples algoritmos para garantizar que alguno llegue a ser estándar aunque otros fallen en la evaluación. Anthropic coordinó la divulgación directamente con los autores de HAWK antes de publicar.
¿Puede un laboratorio hacer un benchmark de criptoanálisis con otros modelos de IA?
Sí. CryptanalysisBench, el benchmark publicado por Anthropic con ETH Zurich, Tel Aviv y Haifa, está diseñado precisamente para que otros investigadores puedan evaluar las capacidades de criptoanálisis de cualquier modelo de IA. El objetivo es establecer un estándar que permita comparar modelos y monitorear cómo evolucionan estas capacidades en la industria, para que la comunidad de seguridad pueda anticipar cuándo los modelos alcanzan umbrales que requieren atención.