Em menos de 30 minutos, modelo de IA identificou a origem de números usados em padrões de criptografia dos Estados Unidos. Descoberta ajuda a esclarecer uma antiga controvérsia sobre a segurança digital.
A inteligência artificial está demonstrando que pode ir muito além da geração de textos, imagens e códigos de programação. Em uma descoberta que chamou a atenção da comunidade tecnológica, o Claude, modelo desenvolvido pela Anthropic, ajudou a solucionar um mistério criptográfico que permanecia sem explicação havia aproximadamente 25 anos.
O desafio envolvia números fornecidos pela Agência de Segurança Nacional dos Estados Unidos (NSA) para a construção de determinadas curvas elípticas utilizadas em padrões de criptografia. Durante décadas, a origem desses valores permaneceu desconhecida, alimentando questionamentos sobre a transparência do processo de criação.
Segundo a Anthropic, o modelo identificou uma explicação matemática reproduzível em menos de meia hora. A conclusão aponta para um mecanismo muito mais simples do que algumas das hipóteses levantadas ao longo dos anos: um antigo gerador de números pseudoaleatórios inicializado com registros de data e hora.
O mistério por trás dos números da NSA
A história remonta à década de 1990, quando a NSA forneceu parâmetros utilizados na definição de curvas elípticas posteriormente incorporadas a padrões de segurança digital.
Em 2000, o Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia dos Estados Unidos (NIST) adotou essas curvas como parte do padrão de assinatura digital conhecido como ECDSA.
Esse sistema permite verificar a autenticidade de assinaturas digitais e está relacionado a tecnologias fundamentais para a segurança das comunicações e dos sistemas informatizados.
O problema era a falta de documentação pública explicando exatamente como determinados números, conhecidos como seeds ou sementes, haviam sido escolhidos.
Essa ausência de transparência provocou suspeitas de que os parâmetros poderiam ter sido selecionados de maneira a introduzir uma possível vulnerabilidade intencional, também conhecida como backdoor.
Não havia prova de que isso tivesse acontecido. Mesmo assim, a origem dos valores permaneceu como uma questão em aberto entre pesquisadores.
Como o Claude encontrou a resposta
De acordo com a Anthropic, um funcionário da empresa apresentou o problema a um modelo interno de pesquisa sem fornecer a hipótese histórica mais conhecida sobre a origem dos números.
Uma das teorias anteriores sugeria que as sementes poderiam ter sido produzidas a partir do hash de uma frase humorística escolhida pelos responsáveis pelo desenvolvimento da criptografia. As tentativas de confirmar essa explicação não haviam resolvido o caso.
O Claude seguiu outro caminho.
O modelo investigou as propriedades dos números publicados e encontrou correspondências com o funcionamento do lrand48, um gerador pseudoaleatório presente em antigas bibliotecas da linguagem C.
A descoberta indicou que os valores poderiam ter sido produzidos por esse gerador, inicializado com timestamps Unix — números que representam instantes específicos no tempo.
A partir dessa hipótese, o modelo reconstruiu sequências numéricas e identificou correspondências com as sementes publicadas para diferentes curvas elípticas.
Entre os exemplos investigados estava a curva P-256. Segundo o relato técnico da Anthropic, sua semente apareceu após 1.842 iterações do processo reconstruído.
O trabalho também identificou um padrão correspondente em outras curvas, fortalecendo a hipótese de que os números haviam sido gerados por um procedimento computacional comum, e não por um mecanismo criptográfico secreto.
Por que essa descoberta é importante?
A principal importância do resultado está em esclarecer como foram produzidos parâmetros que permaneceram cercados de dúvidas durante décadas.
Em criptografia, a confiança não depende apenas da força matemática de um algoritmo. Também é importante compreender como seus componentes foram escolhidos e se o processo pode ser reproduzido e verificado por outros pesquisadores.
Quando parâmetros são publicados sem uma explicação detalhada de sua origem, abre-se espaço para questionamentos sobre possíveis escolhas tendenciosas ou vulnerabilidades ocultas.
Ao reconstruir o procedimento que provavelmente gerou esses números, o Claude forneceu uma explicação verificável que ajuda a reduzir as suspeitas históricas relacionadas a esse caso.
Isso não significa que todas as dúvidas sobre os procedimentos da NSA tenham sido resolvidas. A descoberta trata especificamente da origem dessas sementes criptográficas.
A inteligência artificial que investiga problemas matemáticos
O episódio também evidencia uma capacidade cada vez mais relevante dos modelos avançados de inteligência artificial: investigar problemas técnicos, formular hipóteses, desenvolver métodos de análise e testar explicações matemáticas.
Em vez de simplesmente recuperar uma resposta já conhecida, o modelo precisou identificar padrões em números, relacioná-los a um algoritmo antigo e reconstruir um processo capaz de reproduzir os resultados.
A técnica matemática envolveu a recuperação do estado interno de um gerador pseudoaleatório e o uso de redução de bases de reticulados, um método conhecido como LLL, associado a problemas complexos de teoria dos números.
Esse tipo de abordagem demonstra como a IA pode funcionar como uma ferramenta de pesquisa científica, auxiliando especialistas na exploração de possibilidades que seriam difíceis de investigar manualmente.
Ainda assim, descobertas produzidas por inteligência artificial precisam passar por validação independente. Uma explicação convincente deve ser reproduzível, matematicamente consistente e compatível com as evidências disponíveis.
O Bitcoin foi afetado pela descoberta?
Apesar de o assunto envolver criptografia e segurança digital, a descoberta não significa que o Bitcoin tenha sido comprometido.
O Bitcoin utiliza a curva elíptica secp256k1 para operações relacionadas às assinaturas digitais. Ela não é uma das curvas NIST cujas sementes foram analisadas nesse episódio.
Além disso, a investigação da Anthropic não demonstrou uma quebra do ECDSA nem revelou chaves privadas de usuários. Seu objetivo foi reconstruir a origem histórica de parâmetros públicos utilizados em outras curvas.
Portanto, não há motivo para interpretar essa descoberta, por si só, como um sinal de que carteiras de criptomoedas estejam vulneráveis.
A questão dos computadores quânticos, que no futuro poderão representar desafios diferentes para a criptografia de chave pública, também é um problema separado e não foi solucionada por essa investigação.
O que esperar da IA na pesquisa científica?
O caso do Claude reforça uma tendência importante: a inteligência artificial está começando a atuar não apenas como assistente de produtividade, mas também como parceira na investigação de problemas científicos e matemáticos.
Ao ajudar a solucionar uma questão que permaneceu aberta durante cerca de um quarto de século, o modelo demonstrou o potencial de combinar raciocínio matemático, análise de padrões e experimentação computacional.
Isso não significa que a inteligência artificial substituirá os criptógrafos ou que toda resposta gerada por um modelo será correta. O avanço mais relevante está na possibilidade de acelerar investigações, explorar hipóteses e oferecer novos caminhos para especialistas verificarem.
Em um cenário no qual a segurança digital sustenta serviços bancários, comunicações, infraestrutura tecnológica e ativos digitais, ferramentas capazes de investigar os fundamentos matemáticos da criptografia podem desempenhar um papel cada vez mais importante.
Conclusão
A investigação conduzida com o Claude oferece uma resposta para um antigo mistério da criptografia: os números analisados parecem ter sido produzidos por um gerador pseudoaleatório convencional, utilizando timestamps do final da década de 1990.
Mais do que esclarecer uma questão histórica, o episódio mostra como a inteligência artificial pode contribuir para pesquisas técnicas complexas. E deixa uma mensagem importante para o futuro da tecnologia: sistemas de IA não estão apenas ajudando a utilizar o conhecimento existente — eles também podem ajudar a descobrir explicações que permaneceram ocultas por décadas.
Fonte principal: Anthropic — Claude reveals ECDSA curve origins, publicado em 16 de outubro de 2026.