Claude Mythos encuentra fallos matemáticos en dos algoritmos criptográficos
Anthropic publicó este 28 de julio de 2026 un hallazgo que remece los cimientos de la ciberseguridad: su modelo Claude Mythos encontró fallos matemáticos criptográficos en dos algoritmos de amplia revisión, no simples errores de implementación sino debilidades en la estructura matemática de HAWK (candidato a estándar post-cuántico del NIST) y de una variante reducida del AES, el cifrado simétrico más usado del mundo.
Fallos matemáticos que escaparon años de revisión experta
El primero de los hallazgos afecta a HAWK, un esquema de firma digital post-cuántico que lleva dos años en la segunda ronda de evaluación del NIST. Claude Mythos diseñó un ataque que reduce la fortaleza efectiva de las claves a la mitad. Si el algoritmo prometía un nivel X de resistencia contra ataques de fuerza bruta, el vector encontrado lo deja en X/2. Ningún sistema real está comprometido porque HAWK no está en producción, pero el fallo existió ante la mirada de dos años de revisión por matemáticos especializados.
El investigador de Anthropic que supervisó el trabajo actuó como director de proyecto, dando instrucciones generales pero sin guía técnica. Claude trabajó de forma semi-autónoma durante 60 horas, con un costo estimado de 100.000 dólares en cómputo de API.
La ‘Möbius Bridge’ que inventó Claude para mejorar un ataque de décadas
El segundo descubrimiento es sobre el AES. Los criptógrafos estudian versiones de pocas rondas (7, en este caso) para entender propiedades matemáticas. El mejor ataque conocido contra AES de siete rondas se mantenía sin mejoras sustanciales desde hace décadas. Claude lo aceleró entre 200 y 800 veces.
Lo más revelador fue el proceso: el modelo se negó tres veces a intentarlo, calificando la mejora como “imposible”. Un investigador le envió tres prompts de aliento a lo largo de tres días. Claude produjo 1.000 millones de tokens de salida e inventó una técnica que bautizó como “Möbius Bridge”. Ningún criptógrafo humano se la sugirió. El costo fue similar: 100.000 dólares en cómputo.
Hace apenas unos meses, OpenAI había mostrado que su modelo GPT-5.4-Cyber podía encontrar vulnerabilidades en implementaciones de código. Lo de Claude Mythos es un salto cualitativo: no encuentra bugs sino fallos matemáticos en los esquemas fundamentales. Anthropic lo resume 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”.
Divulgación responsable y la pregunta sin respuesta
Anthropic compartió el ataque a HAWK con sus autores y coordinó la divulgación con el NIST, el gobierno de Estados Unidos y socios industriales antes de hacerlo público. También publicó CryptanalysisBench, un benchmark para medir capacidades de criptoanálisis en modelos de IA, en colaboración con ETH Zurich, la Universidad de Tel Aviv y la Universidad de Haifa.
La gran pregunta que deja el paper es qué ocurrirá cuando un modelo encuentre un fallo en un cifrado que ya protege sistemas en producción. La respuesta no la tiene nadie. Si bien el ataque al AES de siete rondas no compromete las versiones completas (AES-128 usa 10 rondas y la diferencia matemática es enorme), la dirección del avance es clara.
El escenario dual también preocupa. Herramientas como T3MP3ST, que convierte a Claude Code en un hacker automático, muestran el potencial ofensivo de la IA. El trabajo de Mythos revela la otra cara: detectar vulnerabilidades profundas en la infraestructura criptográfica que protege a los propios sistemas de inteligencia artificial. La capacidad de hallar estos fallos matemáticos no está limitada a laboratorios con procesos de divulgación responsable; modelos similares, accesibles sin restricciones, podrían ser usados para explotarlos sin revelarlos.
Mientras el NIST evalúa si el ataque descalifica a HAWK del proceso de estandarización o si bastan ajustes de parámetros, la anécdota de la Möbius Bridge queda como la muestra más clara de una IA que no sigue instrucciones, sino que encuentra enfoques genuinamente novedosos en un campo ultraespecializado. El impacto para el criptoanálisis apenas empieza a medirse.
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