Anthropic afirma que un modelo interno de Claude halló en 30 minutos el origen de las semillas de curvas elípticas de la NSA
Hecho Qué ha ocurrido
Anthropic publicó un informe el 16 de octubre según el cual un modelo interno de Claude determinó que las semillas de las curvas P-192, P-224, P-256, P-384 y P-521 del NIST se generaron con lrand48 inicializado con marcas de tiempo, no con un hash de una frase. El criptógrafo Filippo Valsorda confirmó el hallazgo y el equipo reclamó la recompensa de 36.864 dólares, que se donará a Internet Security Research Group. El informe reconoce que quedan sin explicar la semilla de B-163 y el origen de los puntos base de varias curvas.
Resumen generado mediante IA a partir de Infobae Tecno. Naturaleza de la información: declaración de parte interesada.
Análisis Por qué importa
Para equipos de seguridad y arquitectura, el resultado descarta una debilidad nueva en ECDSA, pero muestra que modelos de IA pueden resolver en horas problemas de análisis criptográfico histórico que llevaban décadas abiertos.
- Quién se ve afectado
- Equipos de seguridad, criptógrafos y empresas que usan ECDSA con estas curvas en certificados y conexiones seguras.
- Qué puede cambiar
- Si se confirma, la discusión sobre posibles puertas traseras en estándares del NIST pasa de la sospecha a un procedimiento reproducible, lo que cambia la base del debate sobre confianza en estándares.
Análisis generado a partir de la información disponible; no procede de la fuente.
Predicción Qué observar a continuación
Revisiones independientes del análisis publicado, posibles respuestas del NIST y si los cabos sueltos sobre B-163 y los puntos base se resuelven en los próximos meses.
Enviar esta noticia por correo
Fuente original: Infobae Tecno. La referencia es siempre el artículo original.
Ver fuente original ↗LLMcriptografía de curvas elípticas AnthropicNSANIST AnthropicClaudecriptografíaNISTNSA
Forma parte de la historia Claude resuelve el origen de las semillas de curvas NIST de la NSA (2 noticias, estado: en evolución).
Tu opinión
0 comentarios
Relacionadas
Anthropic afirma que Claude descifró en menos de 30 minutos el origen de las semillas de las curvas NIST de la NSA
Anthropic afirma que su modelo Claude halló en menos de 30 minutos el origen de las semillas usadas para generar curvas elípticas estandarizadas por NIST en…
Por qué importaSi se confirma, reduce la sospecha de una puerta trasera deliberada en un estándar muy usado, y muestra que la IA puede acelerar el análisis…
Un agente de IA del MIT construye templos y juegos propios tras pasar 30 horas sin tareas
Investigadores del MIT CSAIL dejaron al agente Eko, basado en Claude Code con el modelo Claude Opus 4.7, sin objetivos en una isla virtual durante 30 horas…
Por qué importaSugiere que la exploración libre con retroalimentación puede generar habilidades útiles para tareas posteriores, una vía de entrenamiento distinta a…
Un equipo con aprendizaje automático diseña fundición de hierro hecha con 100 % de chatarra aprovechando sus impurezas
Un equipo internacional publicó en Science Advances un método de aprendizaje automático (DAS-DAO) que diseña fundición dúctil usando solo chatarra como carga…
Por qué importaMuestra que las impurezas de la chatarra pueden tratarse como una variable de diseño en lugar de un defecto a diluir con material virgen. Para la…
Un nuevo benchmark muestra que los agentes de IA aciertan menos del 60 % en decisiones a largo plazo
Investigadores de Microsoft y City University of Hong Kong presentan Taste-Bench, un benchmark de 502 preguntas que evalúa si los agentes de IA eligen bien…
Por qué importaLos agentes que ejecutan tareas de varios pasos pueden acumular malas decisiones que solo se detectan al final, cuando el coste ya es alto. Medir la…