Por Redação Insight · Editor responsável: Werner Jacob · Atualizado em 8 de novembro de 2026.
O Google DeepMind anunciou em 6 de novembro que agentes de IA, guiados por supervisão humana, encontraram duas fraquezas importantes em criptografia RSA de 1024 bits, um padrão antigo. A empresa diz que a criptografia moderna, que quase sempre usa chaves de 2048 bits ou mais, continua segura. Além disso, parte dos números é estimativa teórica, e não um ataque real.
A informação vem de um fio de Pushmeet Kohli, vice-presidente de ciência do DeepMind, e de um post da conta oficial da empresa no X. Abaixo, o que eles afirmam, com o que foi testado e o que é estimativa.
Tabela de Conteúdo
Por que o RSA depende de “dureza” matemática?
Segundo o DeepMind, sistemas como o RSA se apoiam em um fato: multiplicar dois números primos grandes é fácil, mas desfazer a conta (fatorar o produto) é computacionalmente muito mais difícil. Essa dificuldade protege comunicações cifradas e assinaturas digitais. A comunidade de criptoanálise testa essas hipóteses o tempo todo, usando sistemas aposentados, como o RSA de 1024 bits, como terreno seguro de prova.
Primeira fraqueza: o “padding” das assinaturas digitais
Muitos padrões de assinatura adicionam dados fixos (padding) à mensagem antes de assinar, para completar um bloco de tamanho fixo. Os criptógrafos sabiam que isso ajuda a evitar falsificação, mas não quanto de proteção ele dá quando o atacante consegue enviar entradas escolhidas a um dispositivo de assinatura.
O DeepMind afirma que a resposta depende de quanto do bloco o atacante controla. Quando ele controla cerca de metade do bloco ou mais, o padding não dá proteção nenhuma. Num teste em simulação isolada, sem tocar em sistemas reais, os agentes reproduziram o resultado numa chave de 1024 bits já resolvida em um estudo acadêmico anterior, usando 3,5 vezes menos tempo de CPU e menos de um milésimo da computação necessária para quebrar a chave em si.
Para o caso mais difícil, em que o atacante controla pouco do bloco, como uma impressão digital de 32 bytes, a empresa diz ter achado um algoritmo novo que, pelas estimativas teóricas dela, melhora o melhor método anterior em cerca de 1.600 vezes para chaves de 1024 bits.
Segunda fraqueza: fatorar muitas chaves de uma vez
As chaves RSA costumam ter tamanhos padronizados, como 1024 ou 2048 bits. Em teoria, um atacante pode diluir o custo de uma grande computação inicial entre muitas chaves. Segundo o DeepMind, os agentes descobriram um algoritmo com complexidade assintótica melhor que a dos métodos anteriores, que reduz em cerca de 30 vezes o custo médio de fatorar cada chave adicional de 1024 bits, entre várias.
| Resultado | Número divulgado | Tipo de evidência |
|---|---|---|
| Falsificação de assinatura, atacante controla metade do bloco ou mais | 3,5 vezes menos CPU | Reprodução em simulação isolada, numa chave já resolvida |
| Falsificação de assinatura, impressão digital de 32 bytes | cerca de 1.600 vezes melhor | Estimativa teórica |
| Fatoração em lote de chaves de 1024 bits | cerca de 30 vezes menos por chave adicional | Melhor complexidade assintótica, segundo a empresa |
Fonte: fio de Pushmeet Kohli no X (6/11/2026).
O que isso muda para você
O próprio DeepMind afirma que os resultados só afetam sistemas obsoletos de RSA de 1024 bits e que os protocolos modernos seguem seguros. O ponto levantado pela empresa é outro: em uma era de matemática com IA, a “dureza” de um problema criptográfico não deve ser tratada como uma suposição fixa. Quem administra sistemas antigos pode conferir o tamanho das chaves RSA em uso; 2048 bits ou mais é o padrão atual citado pelo DeepMind.
Quem fez e o que as fontes não dizem
O trabalho foi liderado por Dj Dvijotham e Abhradeep Thakurta, em colaboração com Nadia Heninger (UC San Diego e Inria) e Emmanuel Thomé (Inria). O DeepMind diz ter publicado dois artigos técnicos, um sobre assinaturas digitais e outro sobre fatoração de chaves; não os lemos, e os números acima vêm do fio dele.
- Nenhuma chave RSA real foi quebrada, segundo o relato; os testes foram em simulação.
- O fio não informa quais modelos de IA foram usados.
- Os números de 1.600 vezes e 30 vezes são estimativas ou resultados teóricos da própria empresa, sem confirmação independente.
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