Matthew Green estima en un 15% la probabilidad de que la IA nos haga perder la confianza en el cifrado de clave pública

El criptógrafo Matthew Green ha puesto sobre la mesa dos cifras que normalmente no se pronuncian en voz alta. Según su estimación, la probabilidad de que vivamos en «Minicrypt» es del 1%. La probabilidad de que perdamos, a efectos prácticos, la confianza en los algoritmos de cifrado de clave pública existentes la sitúa en el 15%. Simon Willison citó un fragmento de su tuit el 9 de octubre de 2026. El propio Green bromea con que todo el mundo se preocupa por su respetabilidad, así que él asume el papel de «excéntrico de los peores escenarios».

Qué es Minicrypt y qué pinta ahí el 1%

El término procede de la clasificación de Russell Impagliazzo, que describe cinco «mundos computacionales» hipotéticos. Minicrypt es un mundo en el que existen las funciones unidireccionales, pero el cifrado de clave pública es imposible. En él funcionan los hashes, los cifrados de bloque y la criptografía simétrica. No funcionan el intercambio de claves por un canal abierto, las firmas digitales basadas en matemática asimétrica ni buena parte del TLS actual.

Las dos estimaciones de Green describen sucesos distintos. El 1% se refiere a la matemática fundamental: que la criptografía asimétrica sea imposible en principio. El 15% se refiere a la práctica: que los algoritmos concretos sobre los que se sostiene internet dejen de inspirar confianza, por ejemplo a raíz de un ataque inesperado. El segundo escenario no exige demostrar ningún teorema nuevo. Basta con un solo ataque que funcione.

La velocidad de las sorpresas frente a la de los estándares

El argumento principal de Green tiene que ver con el tiempo, no con las matemáticas. Según sus palabras, la velocidad con que la IA produce sorpresas y la velocidad con que las personas sustituyen los estándares difieren en órdenes de magnitud, incluso con el mejor apoyo de la IA. Solo es posible recuperarse de una sorpresa así si la preparación se ha hecho de antemano.

La historia da motivos para el escepticismo. El concurso poscuántico del NIST arrancó en 2016 y los primeros estándares, FIPS 203, 204 y 205, se publicaron en agosto de 2024. Son unos ocho años para seleccionar y estandarizar, y eso antes del despliegue masivo. Las roturas también resultan reveladoras: en 2022, el candidato SIKE, que había llegado a la ronda final, fue roto con un ataque clásico en aproximadamente una hora en un solo núcleo de un procesador convencional. El esquema Rainbow cayó en un fin de semana con un portátil. Lo hicieron personas, sin modelos de lenguaje. Si la IA acelera la búsqueda de vulnerabilidades de este tipo, la ventana entre «encontrada» y «sustituida» se ensanchará todavía más.

Una salvedad importante: la cita no remite a ningún resultado concreto de IA que haya llevado a Green a estas estimaciones. Es un juicio de experto en un tuit, no una investigación. No se indica la metodología con la que se calcularon los porcentajes, y conviene leer las cifras como una expresión del nivel de inquietud.

Cifras clave

• 1%: probabilidad de que vivamos en Minicrypt, según la estimación de Green.
• 15%: probabilidad de una pérdida funcional de confianza en los algoritmos de clave pública vigentes.
• ~8 años: desde el inicio del concurso del NIST (2016) hasta los primeros estándares poscuánticos (2024).
• ~1 hora: tiempo que se tardó en romper SIKE en 2022 con un solo núcleo.
• Fuente primaria: un tuit, sin metodología de estimación publicada.

Qué deberían hacer los equipos ya mismo

La principal conclusión práctica de la lógica de Green es la agilidad criptográfica. Si sustituir un algoritmo obliga a reescribir el protocolo, la migración se alargará durante años. Para empezar hace falta un inventario: dónde se usan RSA, ECDH y ECDSA en los productos y la infraestructura, y qué certificados y claves llevan décadas en uso.

El segundo paso son los esquemas híbridos, que combinan un intercambio de claves clásico con uno poscuántico. Si uno de los componentes queda comprometido, el otro sigue protegiendo el tráfico. El tercero es clasificar los datos según su plazo de confidencialidad: lo que debe seguir siendo secreto durante diez años o más necesita un plan de sustitución en primer lugar. Y el cuarto es ensayar la marcha atrás: cuánto tiempo llevaría en realidad un cambio de algoritmo de emergencia en su sistema, desde la publicación del parche hasta la actualización de los clientes. Green sostiene que la recuperación tras una sorpresa solo es posible si esas respuestas se conocen de antemano.