Measuring Human Cryptanalysis Effort

Schneier on Security · 15 oct, 18:24

Matthew Green publica un estudio que estima el esfuerzo en cryptoanálisis de cada algoritmo de criptografía de clave pública mediante análisis de literatura académica. El trabajo, realizado principalmente por modelos de IA (Claude Fable 5.1, Claude Opus 5.5 y GPT-6 Astra), clasifica más de dieciséis mil artículos sobre criptoanálisis de ECDLP, retículas y decodificación de síndrome, y convierte las publicaciones en años estimados de investigación.