Durante casi 25 años, un puñado de números estuvo en el centro de la seguridad diaria de internet sin que nadie pudiera explicar con claridad de dónde habían salido. Son las semillas con las que se generaron los puntos base de las curvas elípticas del NIST – P-192, P-224, P-256, P-384 y P-521 -, las curvas que ayudan a proteger firmas digitales, accesos seguros y conexiones cifradas en todo el mundo. El 16 de octubre de 2026, Anthropic publicó una investigación que asegura que su modelo Claude encontró la respuesta, y no era la que casi todos esperaban.
Según Anthropic, las semillas no nacieron del resumen de una frase secreta. Fueron el resultado de lrand48, un viejo generador de números aleatorios de la biblioteca de C, alimentado con una marca de tiempo de Unix. Las ejecuciones que identificó Claude se sitúan entre mayo de 1997 y abril de 1998. La compañía publicó además el código para reproducir el hallazgo, de modo que ningún investigador tenga que creerlo por fe. Cualquiera puede ejecutarlo y ver cómo aparecen los mismos números.
Por qué importaba tanto una pregunta tan técnica
La criptografía de curva elíptica suena lejana hasta que uno recuerda cuántas veces depende de ella al día. Cada vez que un navegador comprueba el certificado de una web, un teléfono verifica una actualización firmada o un sistema bancario confirma una firma digital, las curvas suelen estar trabajando en silencio. Las curvas del NIST se convirtieron en una herramienta estándar, y por eso el origen de sus semillas importaba tanto.
La preocupación era sencilla de entender. Los puntos base deben generarse sin dejar ninguna ventaja oculta a quien los eligió. Si las semillas hubieran salido de una frase escogida en privado, los críticos se preguntaban si alguien que conociera esa frase podría haber orientado el resultado. Nunca hubo pruebas de que eso ocurriera, pero la falta de explicación dejaba espacio para la duda. Y en una infraestructura pública, la duda ya es un problema en sí misma.
Quien haya seguido otras historias recientes de tecnología aplicada con rigor, como un robot que aparca coches al aire libre presentado en Corea, reconocerá el patrón: poner un problema difícil y comprobable sobre la mesa y exigir una prueba que resista el examen externo. Aquí, esa prueba es el código reproducible.
Un caso frío, planteado sin pistas
El planteamiento también cuenta. Anthropic explica que un empleado preguntó a un modelo interno de investigación de Claude por el origen de las semillas sin señalarle el viejo rumor. Ese detalle es clave. A Claude no le dieron la respuesta para que la adornara. Tuvo que trabajar el problema desde los propios números.
Y trabajó rápido. En menos de media hora, según la compañía, Claude encontró el patrón. Después, un equipo de diez personas de Anthropic, entre ellas Nicholas Carlini, hizo el trabajo humano de comprobar, confirmar y redactar lo que el modelo había descubierto. La velocidad dio la pista. La verificación cuidadosa la convirtió en un resultado publicable.
La pista antigua, además, apuntaba en la dirección equivocada. El matemático Jerry Solinas, fallecido en 2023, había recordado que las semillas quizá procedían de aplicar una función resumen a una frase en broma, algo parecido a pedir un aumento para Bob y Jerry. Era una historia con encanto, de esas que perduran porque suenan a algo que unos colegas cansados teclearían de madrugada. La investigación de Anthropic dice que era falsa. Las semillas no vinieron de ninguna frase.
La huella escondida en los números
¿Cómo lo vio Claude? Anthropic señala que el modelo detectó la huella de lrand48 en los valores de las semillas. Ese generador trabaja con 48 bits de estado interno pero devuelve solo 31, y su salida deja una señal reconocible: el bit superior es cero en sus palabras de 32 bits. Cuando sabes qué buscar, ese patrón destaca como destaca una caligrafía familiar en una nota anónima.
A partir de ahí, el problema pasó a ser de recuperación. Claude empleó técnicas de retículos conocidas como LLL, una herramienta matemática consolidada para encontrar estructura oculta en los números, y retrocedió desde la salida publicada hasta el estado interno del generador. Una vez recuperado el estado, el punto de partida pudo identificarse como una marca de tiempo de Unix, es decir, una fecha y una hora usadas como semilla.
El detalle más concreto afecta a P-256, la curva más utilizada del conjunto. Anthropic afirma que su semilla fue la candidata número 1.842 extraída de una ejecución iniciada el 16 de agosto de 1997. Es un dato extrañamente preciso, y esa precisión es justo lo que este misterio nunca había tenido. Ni un rumor ni un recuerdo: una fecha, una posición en una secuencia y un código que lo reproduce.
Más de un misterio en el mismo trabajo
Las semillas del NIST fueron el titular, pero Anthropic asegura que Claude siguió adelante. El modelo también explicó los puntos base de seis curvas de FreeLIP, una biblioteca del criptógrafo Arjen Lenstra, cuyos números también carecían de origen claro. Y la compañía es franca con lo que queda abierto: la semilla B-163 y algunos puntos base siguen sin explicación. Esa honestidad refuerza el resto del trabajo, porque un resultado que pretende resolverlo todo invita a sospechar, mientras que uno que reconoce sus límites suena a informe real.
Una buena noticia para la confianza digital
Conviene quedarse con esta idea. Nada cambió en las curvas el 16 de octubre. P-256 funcionaba el día 15 y sigue funcionando hoy. Lo que cambió es la calidad del registro público que la rodea. Una pregunta que alimentó especulaciones durante un cuarto de siglo tiene ahora una respuesta respaldada por código ejecutable.
Eso importa también para quien nunca leerá un artículo de criptografía. La confianza en las firmas digitales es una cadena: números estándar, métodos públicos y comprobaciones independientes. Sustituir un encogimiento de hombros por una fecha, el nombre de un generador y un programa de reproducción hace esa cadena más fuerte de una forma que cualquier especialista puede verificar. Es el mismo espíritu práctico que se ve en avances como la robótica que ya trabaja en espacios abiertos: el valor llega cuando la demostración se convierte en herramienta útil.
Qué viene ahora
Los investigadores independientes ejecutarán el código. Para eso se publica, y el escrutinio decidirá hasta qué punto la respuesta queda cerrada. Si las semillas se reproducen con exactitud, como sostiene Anthropic, un debate largo se apagará en silencio. Puede que queden más casos fríos parecidos. Los sistemas modernos se apoyan en capas de decisiones antiguas, algunas bien documentadas y otras apenas anotadas, y un modelo capaz de retroceder desde una huella numérica podría ser útil mucho más allá de un conjunto de curvas. Por ahora, el titular es simple y satisfactorio: no creó las curvas más fiables del mundo una frase en broma, sino una ejecución fechada de un generador corriente de los años noventa, un día de agosto de 1997, con P-256 llegando en la extracción 1.842. Después de 25 años, eso sí es una respuesta en condiciones.
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