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Ciberseguridad

Justin Drake pide un "modo búnker" ante posibles riesgos de la IA para las criptomonedas

El investigador de Ethereum propone reducir la exposición de claves públicas y acelerar nuevas defensas. Su advertencia parte de un escenario hipotético, tras la publicación de trabajos matemáticos de OpenAI.

por Gerardo Pavez
Berlín, Alemania - 12 de diciembre: Investigador de la Fundación Ethereum Justin Drake habla en el escenario de TechCrunch Disrupt Berlin 2019 en Arena Berlin el 12 de diciembre de 2019 en
Imagen de archivo (2019) · Foto: TechCrunch, CC BY 2.0, vía Wikimedia Commons

Justin Drake, investigador de Ethereum, pidió el 7 de octubre de 2026 que la industria de las criptomonedas prepare un "modo búnker" ante la posibilidad de que la inteligencia artificial debilite las firmas digitales que autorizan transacciones. Según Decrypt, propone una migración controlada hacia direcciones cuyas claves públicas sigan ocultas y acelerar el desarrollo de defensas criptográficas.

En el peor escenario que considera, ECDSA podría verse comprometido en meses, incluso antes de que una computadora cuántica pueda romperlo, según CryptoSlate. Es una conjetura sobre futuros avances. El anuncio matemático de OpenAI que provocó su reacción no presenta un ataque práctico contra ese algoritmo.

La exposición de la clave pública cambia el riesgo

Las cuentas estándar de Ethereum usan ECDSA para demostrar que una transacción fue autorizada con la clave privada correspondiente. La dirección que recibe fondos deriva de una huella criptográfica, llamada hash, de la clave pública.

La documentación de Ethereum explica que, al enviar una transacción, esas cuentas exponen su clave pública en la cadena. Las que únicamente han recibido ether muestran su dirección. Esa diferencia explica la precaución que propone Drake frente a un eventual ataque matemático.

El investigador dirigió parte de su llamado a grandes custodios, como Binance, Robinhood, Bitfinex y Tether, según CryptoSlate. También advirtió que una migración apresurada podría causar más daño que beneficio.

Los manuscritos de OpenAI tienen distintos grados de verificación

OpenAI anunció el 6 de octubre una colección de resultados matemáticos generados por un modelo interno. El repositorio oficial reúne 722 manuscritos, organizados en 372 familias, que agrupan trabajos relacionados.

El propio repositorio aclara que los trabajos están en diferentes etapas de verificación y que algunos resultados sin formalizar podrían contener problemas. La colección incluye formalizaciones de muchas demostraciones en Lean, un lenguaje que permite comprobar pruebas matemáticas mediante una computadora. OpenAI prevé añadir más conforme las obtenga.

El repositorio también indica que el modelo recibió aproximadamente 4,000 problemas durante la evaluación. El catálogo se obtuvo al agrupar los resultados y exigir un nivel de relevancia.

La cantidad de manuscritos y el estado de su verificación describen el avance publicado. El escenario de Drake exige un descubrimiento adicional: un método que vuelva practicable recuperar una clave privada a partir de la pública.

Cambiar las firmas exige una transición técnica

Las alternativas basadas en funciones hash ya tienen antecedentes institucionales. El Instituto Nacional de Estándares y Tecnología de Estados Unidos (NIST) aprobó en agosto de 2024 el estándar SLH-DSA, basado en SPHINCS+, para firmas digitales diseñadas para resistir ataques cuánticos. Lo presentó como una alternativa que utiliza un enfoque matemático diferente del otro estándar de firmas aprobado entonces, ML-DSA.

La documentación de Ethereum, actualizada el 8 de septiembre de 2026, sitúa en 2029 el objetivo de protección poscuántica completa. Incluye firmas basadas en hash para validadores y mecanismos para que cuentas individuales adopten otros sistemas de firma.

Mantener una clave pública oculta reduce su exposición; sustituir ECDSA cambia cómo se autoriza una operación. Drake plantea combinar esa precaución de almacenamiento con una transición hacia nuevas firmas.

Ethereum prevé firmas leanXMSS basadas en hash de unos 3,000 bytes para sus validadores, frente a 96 bytes de BLS. La hoja de ruta incluye herramientas para agregar esas firmas y limitar el aumento de datos del consenso.

Fuentes: 1, 2, 3, 4, 5

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por Gerardo Pavez

Redactor y creador de contenido especializado en deportes y tecnología. Apasionado por todo lo que ocurre dentro y fuera de la cancha.

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