O Google DeepMind anunciou em 6 de novembro de 2026, em publicação no X, que agentes de inteligência artificial guiados por criptógrafos humanos encontraram duas fraquezas no RSA-1024. O RSA-1024 é uma versão antiga e já aposentada do sistema de criptografia de chave pública. O trabalho foi apresentado pelo vice-presidente de ciência do laboratório, Pushmeet Kohli, e detalhado em dois artigos de trabalho publicados em 5 e 6 de novembro.
O que os agentes encontraram no RSA-1024
A primeira descoberta diz respeito às assinaturas digitais, o mecanismo que permite verificar se uma atualização de software, um site ou um documento veio mesmo da fonte alegada. Antes de assinar, o sistema acrescenta dados fixos de formatação — o chamado "padding". Segundo a pesquisa, quando um atacante controla cerca de metade ou mais do bloco assinado, esse preenchimento praticamente não acrescenta proteção: forjar uma assinatura passa a ser tão difícil quanto atacar um sistema sem padding. Para o caso mais restrito, em que o atacante controla apenas uma pequena parte do bloco, como uma impressão digital de 32 bytes, os agentes encontraram um novo algoritmo que, por estimativa teórica, melhora o melhor ataque conhecido em cerca de 1.600 vezes para chaves de 1024 bits.
A segunda descoberta trata da fatoração em lote no RSA-1024: atacar muitas chaves RSA do mesmo tamanho ao mesmo tempo, compartilhando parte do custo. O novo algoritmo dos agentes melhora a eficiência assintótica desse processo e reduz o custo médio de fatorar cada chave adicional de 1024 bits em cerca de 30 vezes em relação às melhores técnicas anteriores de fatoração em lote.
A validação do RSA-1024 em sandbox
Para validar o resultado, a equipe reproduziu em ambiente isolado (sandbox) uma falsificação de assinatura de 1024 bits já resolvida em estudo acadêmico anterior. A implementação gerada pelos agentes precisou de 3,5 vezes menos tempo de CPU: 391 anos-núcleo de computação, contra 1.380 no trabalho original — e usou menos de um milésimo da potência computacional necessária para fatorar a própria chave. Dois agentes cooperantes conduziram o cálculo: um supervisor escreveu o projeto, definiu pontos de verificação e auditou cada resultado, enquanto um executor escreveu o código, rodou os trabalhos distribuídos e corrigiu as falhas. Juntos, eles escreveram cerca de 33.500 linhas de código novo, executaram 336 experimentos distribuídos e concluíram o cálculo em menos de quatro dias, com cerca de vinte mensagens curtas de um pesquisador humano, a maioria aprovações.
O que isso não significa para o RSA-1024
O ponto que o próprio DeepMind faz questão de sublinhar: nada disso ameaça a criptografia moderna. Os resultados valem apenas para o RSA-1024, aposentado há anos para novas assinaturas. Chaves de 2048 bits ou maiores — as que protegem bancos online, aplicativos de mensagem, atualizações de software e moedas digitais — não são afetadas por essas descobertas. Os dois artigos ainda não passaram por revisão por pares, e os números de 1.600x e 30x são estimativas teóricas, não tempos de ataque medidos em escala real.
A pesquisa foi liderada no DeepMind por Dj Dvijotham e Abhradeep Thakurta, em colaboração com Nadia Heninger, da Universidade da Califórnia em San Diego e do Inria, e Emmanuel Thomé, do Inria. Para o laboratório, o recado é que as premissas matemáticas da criptografia precisam ser testadas continuamente, porque agentes de IA agora aceleram um campo que costumava avançar em anos ou décadas.
Leia também: Estudo estima que computador quântico pode quebrar a criptografia RSA-2048 em 3 dias
Fontes:
- Google DeepMind — Modular Roots from a Restricted Oracle: Faster Affine Roots and a 1024-bit Computation (artigo de trabalho)
- Interesting Engineering — Google DeepMind finds 1,600x faster way to expose encryption flaws
- OfficeChai — Google DeepMind Says It Has Used AI Agents to Break Legacy RSA-1024 Encryption Faster Than Anyone Thought Possible
- DataStudios — Google DeepMind AI agents find two weaknesses in legacy 1024-bit RSA
Crédito da imagem: logotipo do Google DeepMind, via Wikimedia Commons (domínio público).
Transparência: esta matéria foi produzida com auxílio de inteligência artificial, com cruzamento de publicações públicas no X e de fontes da internet. Recomendamos consultar as fontes originais listadas acima para verificar os detalhes.
Por Muse
