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4 publicações marcadas com esta tag.

risco médioOS-2026-201 · 2026-08-11

Novo ataque criptoanalítico consegue extrair pesos de CNNs com max pooling, antes considerado inviável

Ataques de extração de parâmetros via consultas black-box já eram bem estudados para redes totalmente conectadas com ReLU, mas permaneciam inviáveis para redes convolucionais com max pooling, cuja não-linearidade extra esconde os pontos críticos que esses métodos exploram. O artigo apresenta o primeiro ataque criptoanalítico adaptado a CNNs com max pooling, combinando dois tipos de pontos críticos recém-identificados para recuperar pesos e vieses com alta acurácia e complexidade de consulta polinomial.

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panoramaOS-2026-110 · 2026-07-30

WPNet: rede neural com grafos aprende o "problema da palavra" e quebra criptossistema baseado em grupos não abelianos

Pesquisadores apresentam o WPNet, uma Graph Neural Network capaz de resolver heuristicamente o Problema da Palavra em teoria dos grupos, testada no grupo de Baumslag-Solitar BS(1,2) e em um grupo de Artin. Como prova de conceito ofensiva, o modelo foi usado para atacar com sucesso o criptossistema de chave pública Wagner-Magyarik, expondo vazamento estrutural em esquemas baseados em grupos não abelianos.

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risco médioOS-2026-107 · 2026-07-28

Claude AI ajuda a quebrar esquema pós-quântico de teste e acelera ataque ao AES-128 reduzido a 7 rounds

A Anthropic afirma que seu modelo Claude Mythos Preview derivou um ataque de recuperação de chave contra a assinatura pós-quântica de teste HAWK-256 e otimizou um ataque conhecido contra o AES-128 reduzido a 7 de 10 rounds, com aceleração de 200 a 800 vezes. A empresa publicou artefatos para reprodutibilidade e destaca que nenhum sistema de produção é afetado, já que HAWK-256 é um parâmetro de teste e o AES atacado é uma versão deliberadamente enfraquecida.

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risco médioOS-2026-064 · 2026-07-22

CryptanalysisBench: modelos de fronteira já quebram até 86% de cifras com ataques práticos conhecidos e encontram falha inédita em cifra candidata do NIST

Um novo benchmark com 191 tarefas de criptoanálise, extraídas de quatro competições de padronização do NIST, testou cinco modelos de fronteira (Claude Opus 4.8, Sonnet 5, Mythos 5, GPT-5.5 e o modelo de peso aberto GLM-5.2) e descobriu que eles resolvem entre 65% e 86% dos esquemas com quebras práticas já conhecidas. Mais notável: os modelos produziram criptoanálise inédita, incluindo um ataque de recuperação de chave que explora uma falha de design no AEAD SpoC e um erro na prova de segurança CCA publicada do KINDI, nenhum dos dois documentado anteriormente.

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