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La seguridad digital que sostiene al mundo moderno, desde las transacciones bancarias hasta los mensajes privados, se apoya sobre un conjunto de algoritmos matemáticos que llevan décadas siendo prácticamente inviolables. Sin embargo, esa solidez no se debe a que nadie haya podido encontrar la forma de romperlos, sino a que hacerlo con las computadoras clásicas actuales llevaría miles de millones de años. La computación cuántica cambia esa ecuación de raíz, y el mundo de la ciberseguridad lo sabe desde hace tiempo. Lo que antes parecía ciencia ficción es hoy un debate urgente entre gobiernos, universidades y empresas tecnológicas: los algoritmos cuánticos capaces de destruir la criptografía moderna ya existen en papel, y las computadoras que podrían ejecutarlos están siendo construidas ahora mismo.

Este artículo explora en profundidad cuáles son los sistemas de encriptación que protegen nuestros datos hoy, qué algoritmos cuánticos los amenazan, cómo funciona cada uno de ellos, y qué medidas concretas ya están disponibles para empezar la transición hacia un mundo post-cuántico.

La criptografía que usamos hoy: cómo funciona y por qué es robusta

Para entender la amenaza, primero hay que comprender qué se está protegiendo. La criptografía moderna se divide en dos grandes familias: la criptografía simétrica y la criptografía asimétrica o de clave pública.

La criptografía simétrica utiliza una única clave para cifrar y descifrar información. El ejemplo más extendido es AES, el Estándar de Cifrado Avanzado, que opera con bloques de datos de tamaño fijo usando claves de 128, 192 o 256 bits. AES es el algoritmo que protege las conexiones WiFi, los discos duros cifrados, las VPN y buena parte del tráfico interno de las redes corporativas. Su seguridad reside en la imposibilidad práctica de probar todas las combinaciones posibles de claves: con AES-256, un atacante tendría que evaluar 2 elevado a 256 posibilidades, un número tan descomunal que ni toda la energía del universo sería suficiente para completar esa búsqueda con hardware clásico.

La criptografía asimétrica, por su parte, usa un par de claves matemáticamente relacionadas: una pública y una privada. Aquí encontramos a los algoritmos que más directamente están en el ojo del huracán cuántico. RSA, que es el sistema más utilizado para cifrado y firma digital en internet, basa su seguridad en la dificultad computacional de factorizar el producto de dos números primos enormes. Si alguien puede factorizar ese número, puede derivar la clave privada y leer todos los mensajes cifrados con la clave pública correspondiente. ECC, la criptografía de curva elíptica, también parte de un problema matemático que los ordenadores clásicos no pueden resolver eficientemente: el logaritmo discreto sobre una curva elíptica. ECC es la base de los algoritmos ECDSA y ECDH, presentes en los certificados TLS que aseguran millones de sitios web, en las firmas digitales de Bitcoin y otras criptomonedas, y en sistemas de autenticación de todo el mundo.

Finalmente, existe una tercera categoría igualmente relevante: las funciones de hash criptográficas, como SHA-256 o SHA-3. Estas funciones toman una entrada de cualquier tamaño y producen una salida de longitud fija llamada hash o resumen, con la propiedad de que es computacionalmente inviable encontrar dos entradas distintas que produzcan el mismo hash. Son la columna vertebral de la integridad de datos, las firmas digitales y la prueba de trabajo de sistemas como Bitcoin.

Los algoritmos cuánticos que lo amenazan todo

La computación cuántica no es simplemente una computadora más rápida. Es un paradigma completamente diferente: mientras los ordenadores clásicos trabajan con bits que solo pueden valer 0 o 1, los ordenadores cuánticos trabajan con qubits, que pueden existir en una superposición de ambos estados simultáneamente gracias a la mecánica cuántica. Esto, combinado con fenómenos como el entrelazamiento y la interferencia cuántica, permite a ciertos algoritmos explorar millones de posibilidades al mismo tiempo, algo que ningún ordenador clásico puede hacer.

Dos algoritmos cuánticos concentran casi toda la preocupación de la comunidad de ciberseguridad.

El algoritmo de Shor, publicado por el matemático Peter Shor en 1994 mientras trabajaba en los Laboratorios Bell, es la amenaza más directa y devastadora. Su funcionamiento se basa en la transformada cuántica de Fourier y la exponenciación modular para encontrar factores primos de números gigantescos en tiempo polinómico, algo que los ordenadores clásicos no pueden hacer de forma eficiente. Dicho en términos prácticos: un ordenador cuántico suficientemente potente ejecutando el algoritmo de Shor podría factorizar la clave de RSA-2048, el estándar utilizado por la mayor parte de internet, en cuestión de horas, quizás minutos. Lo mismo aplica a ECC: el logaritmo discreto sobre curvas elípticas también puede ser calculado eficientemente con el algoritmo de Shor. Si el algoritmo de Shor llega a ejecutarse en un ordenador cuántico con suficientes qubits estables, RSA, ECDSA, ECDH y todos los sistemas que dependen de ellos quedarán obsoletos en un instante.

El algoritmo de Grover, desarrollado por Lov Grover en 1996, tiene un impacto diferente pero igualmente importante. Mientras que Shor destruye directamente la criptografía asimétrica, Grover representa un acelerador de ataques de fuerza bruta. Su principio es la amplificación de amplitud cuántica: en lugar de buscar una clave secreta revisando cada posibilidad una por una, Grover permite hacer esa búsqueda en la raíz cuadrada del número de posibilidades. En términos concretos, esto significa que AES-128 vería reducida su seguridad efectiva a solo 64 bits en un escenario cuántico, lo que lo convertiría en vulnerable. AES-256, en cambio, quedaría con una seguridad efectiva de 128 bits, todavía considerada aceptable. Las funciones hash como SHA-256 también ven reducida su resistencia ante ataques de colisión, aunque en menor medida que RSA o ECC. La recomendación ante Grover es más simple que ante Shor: doblar los tamaños de clave en los sistemas simétricos para compensar la aceleración cuántica.

Existe además un tercer algoritmo que merece mención aunque sea menos conocido: el algoritmo de Simon, que puede resolver ciertos problemas de teoría de grupos de forma exponencialmente más rápida que cualquier algoritmo clásico. Aunque su aplicación directa en criptografía es más acotada, inspiró el desarrollo del algoritmo de Shor y ha sido utilizado para demostrar vulnerabilidades en algunos modos de operación de AES cuando se analiza desde una perspectiva de seguridad cuántica.

Qué rompe qué: el mapa de la amenaza

Para tener claridad sobre los riesgos, conviene establecer un mapa directo entre amenaza cuántica y sistema afectado. RSA en cualquiera de sus variantes populares, incluyendo RSA-1024, RSA-2048 y RSA-4096, es completamente vulnerable al algoritmo de Shor. Un ordenador cuántico con miles de qubits lógicos estables lo rompería en tiempo polinómico. ECC y los algoritmos que dependen de él, como ECDSA y ECDH, son igualmente vulnerables al algoritmo de Shor, ya que el problema del logaritmo discreto sobre curvas elípticas puede resolverse con el mismo enfoque matemático. Los protocolos de intercambio de claves como Diffie-Hellman clásico, que también se basa en logaritmos discretos, sufren la misma suerte.

AES-128 sería vulnerable al algoritmo de Grover, que reduciría su espacio de claves efectivo a un tamaño manejable para un ataque de fuerza bruta cuántico. AES-256, por el contrario, mantiene su seguridad en un escenario cuántico gracias a que la aceleración cuadrática de Grover solo reduce su seguridad efectiva a 128 bits, un nivel todavía robusto. SHA-256, la función hash usada en Bitcoin y en gran parte de la infraestructura de integridad digital, también resiste mejor al ataque de Grover que RSA, aunque sistemas que dependan de colisiones de hash con claves cortas podrían verse comprometidos.

En cuanto a qué sistemas están seguros por ahora, los algoritmos de cifrado simétrico con claves largas (AES-256) y las funciones hash con longitudes de salida grandes (SHA-384, SHA-512) tienen un margen de seguridad razonable incluso en un futuro cuántico, siempre que se planifique con anticipación. El verdadero punto de quiebre está en toda la infraestructura de clave pública que hoy mueve internet.

El estado actual de la amenaza: ¿cuán urgente es esto?

En mayo de 2024, un equipo de investigadores de la Universidad de Shanghái liderado por el profesor Wang Chao logró utilizar un ordenador cuántico D-Wave para vulnerar el cifrado SPN, la arquitectura matemática que es la columna vertebral de AES. Lo hicieron mediante una técnica llamada quantum annealing, que convierte problemas criptográficos en problemas de optimización combinatoria. El avance fue real pero también acotado: los investigadores factorizaron números de 22 a 50 bits de longitud, muy lejos de los 2048 bits que utiliza RSA en la práctica. La noticia generó alarma y luego fue matizada por expertos como el científico cuántico Scott Aaronson, quien señaló que las capacidades actuales de las computadoras cuánticas todavía están muy distantes de romper claves reales.

Sin embargo, la dirección es inequívoca. Investigaciones recientes estiman que un ordenador cuántico capaz de romper RSA-2048 podría estar disponible en algún momento entre 2030 y 2040, aunque algunas estimaciones más conservadoras hablan de décadas. El problema no es solo cuándo llegará esa computadora: el problema es que los actores hostiles ya están almacenando datos cifrados hoy con la intención de descifrarlos cuando tengan acceso a hardware cuántico suficiente. Esta estrategia, conocida como «harvest now, decrypt later» o «cosecha ahora, descifra después», convierte la amenaza cuántica en un problema inmediato para cualquier dato sensible que necesite permanecer confidencial por más de diez años, como secretos de Estado, registros médicos de largo plazo o información corporativa estratégica.

La respuesta global: criptografía post-cuántica

La buena noticia es que la comunidad criptográfica lleva años trabajando en soluciones. El Instituto Nacional de Estándares y Tecnología de Estados Unidos, conocido como NIST, publicó en agosto de 2024 los primeros tres estándares definitivos de criptografía post-cuántica, culminando un proceso de evaluación que había comenzado en 2016 con la participación de criptógrafos de todo el mundo.

El primero de esos estándares es ML-KEM, definido en el documento FIPS 203 y conocido anteriormente como CRYSTALS-Kyber. Es el algoritmo principal para el intercambio de claves en la era post-cuántica y está destinado a reemplazar RSA y ECDH en los protocolos de comunicación segura como TLS. Su seguridad se basa en la dureza del problema de aprendizaje con errores sobre módulos, conocido en inglés como Module-LWE, un problema matemático que ni los ordenadores cuánticos conocen cómo resolver eficientemente. ML-KEM tiene la ventaja de generar claves relativamente pequeñas, lo que lo hace práctico para adopción masiva.

El segundo estándar es ML-DSA, definido en FIPS 204 y derivado del algoritmo CRYSTALS-Dilithium. Es el sucesor post-cuántico de ECDSA y RSA en lo que respecta a firmas digitales, y está diseñado para autenticar identidades y verificar la integridad de los datos en un mundo donde los ordenadores cuánticos existen. Al igual que ML-KEM, basa su seguridad en problemas de retículas matemáticas resistentes a ataques cuánticos.

El tercer estándar es SLH-DSA, definido en FIPS 205 y basado en el algoritmo SPHINCS+. Es un sistema alternativo de firma digital que no depende de matemáticas de retículas sino de funciones hash criptográficas bien establecidas, lo que lo hace una opción de respaldo especialmente conservadora: incluso si se descubrieran debilidades en los problemas de retículas, SLH-DSA seguiría siendo seguro. Su principal desventaja es que produce firmas más grandes y opera más lentamente que ML-DSA, pero su solidez matemática lo convierte en un componente esencial de la estrategia post-cuántica.

Dos de estos tres algoritmos, ML-KEM y ML-DSA, fueron desarrollados por investigadores de IBM en colaboración con socios académicos e industriales, lo que pone en evidencia que la respuesta a la amenaza cuántica es también una carrera de innovación entre las grandes potencias tecnológicas.

Qué pueden hacer las organizaciones hoy: prevención concreta

La transición hacia la criptografía post-cuántica no es un problema del futuro: es una tarea que debe comenzar ahora. El NIST ha instado explícitamente a los administradores de sistemas a iniciar la migración tan pronto como sea posible. La experiencia histórica respalda esa urgencia: la transición del algoritmo SHA-1 a SHA-256, un cambio criptográfico mucho más pequeño en alcance, llevó más de quince años completarse. La migración post-cuántica será significativamente más compleja.

El primer paso que cualquier organización puede dar hoy es realizar un inventario criptográfico completo. Esto significa identificar exactamente qué algoritmos se usan en cada sistema, dónde se almacenan las claves, qué datos sensibles están protegidos con criptografía asimétrica y cuál es la vida útil esperada de esa información. Sin ese inventario, es imposible priorizar qué migrar primero.

El segundo paso es adoptar una arquitectura de criptografía ágil, lo que significa diseñar los sistemas de manera que los algoritmos criptográficos puedan ser reemplazados sin necesidad de reescribir desde cero toda la infraestructura. Esto es especialmente relevante para sistemas embebidos, dispositivos IoT y hardware especializado que puede ser difícil de actualizar.

El tercer paso es implementar configuraciones híbridas durante el período de transición. Muchas organizaciones ya están combinando algoritmos clásicos como ECDSA con algoritmos post-cuánticos como ML-DSA en los mismos certificados. Esto garantiza compatibilidad con sistemas que todavía no soportan los nuevos estándares, mientras se agrega protección cuántica para quienes sí pueden aprovecharlo. Los principales proveedores de hardware de seguridad comenzaron a enviar firmware compatible con los estándares FIPS 203, 204 y 205 durante 2024.

El cuarto paso es actualizar las bibliotecas criptográficas de software. Proyectos de código abierto como OpenSSL, BoringSSL y liboqs ya tienen implementaciones de los algoritmos post-cuánticos del NIST disponibles para pruebas. Las organizaciones deben testear esas implementaciones en entornos de staging, medir el impacto en latencia y consumo de recursos, y planificar la actualización de producción de forma escalonada.

El quinto paso, y quizás el más urgente para ciertos sectores, es proteger los datos de larga duración ahora mismo. Si una organización maneja información que necesitará seguir siendo confidencial en 2035 o después, esa información ya debería estar siendo protegida con algoritmos resistentes a ataques cuánticos, porque no hay forma de saber cuándo llegará el primer ordenador cuántico criptográficamente relevante, y la estrategia de cosecha anticipada ya está siendo utilizada por actores maliciosos.

El panorama geopolítico y el factor tiempo

La carrera cuántica no es solo una cuestión técnica. Es un asunto de seguridad nacional y competencia geopolítica. Gobiernos de todo el mundo están invirtiendo cifras sin precedentes en investigación cuántica, y la información de que actores estatales están acumulando datos cifrados para descifrarlos en el futuro es consistente con múltiples informes de inteligencia. La transición post-cuántica no puede ser vista como un proyecto tecnológico más: es una renovación de infraestructura crítica comparable a la transición de la red eléctrica o del sistema bancario.

El NIST proyecta que los primeros certificados digitales post-cuánticos disponibles comercialmente llegarán en 2026, y espera que la adopción masiva de ML-KEM como mecanismo de intercambio de claves predeterminado en los protocolos de internet ocurra en los años siguientes. Eso deja una ventana estrecha pero real para que las organizaciones se preparen con tiempo.

La criptografía ha protegido al mundo digital por décadas gracias a problemas matemáticos que las computadoras clásicas no pueden resolver. Los ordenadores cuánticos van a cambiar eso, y los algoritmos de Shor y Grover son la prueba matemática de que ese cambio es inevitable. La pregunta no es si ocurrirá, sino cuándo, y si el mundo estará listo para ese momento. Las herramientas para estarlo ya existen.

Fuentes

Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) – Publicación de estándares post-cuánticos FIPS 203, 204 y 205 (agosto 2024): https://www.nist.gov/news-events/news/2024/08/nist-releases-first-3-finalized-post-quantum-encryption-standards

IBM – Anuncio de estándares post-cuánticos desarrollados por IBM: https://newsroom.ibm.com/2024-08-13-ibm-developed-algorithms-announced-as-worlds-first-post-quantum-cryptography-standards

Fortinet – Algoritmos de Shor y Grover y su impacto en la criptografía: https://www.fortinet.com/lat/resources/cyberglossary/shors-grovers-algorithms

GlobalSign – Cifrado resistente a la tecnología cuántica: https://www.globalsign.com/es/blog/Cifrado-resistente-a-la-tecnolog%C3%ADa-cu%C3%A1ntica

Xataka – Ordenadores cuánticos y la criptografía clásica: https://www.xataka.com/investigacion/ultimos-estudios-nos-advierten-ordenadores-cuanticos-van-a-derribar-criptografia-clasica-antes-previsto

RSA Security – Computación cuántica y el algoritmo RSA: https://www.rsa.com/es/resources/blog/zero-trust/setting-the-record-straight-on-quantum-computing-and-rsa-encryption/

Palo Alto Networks – Estándares NIST PQC: https://www.paloaltonetworks.com/cyberpedia/pqc-standards

IBM – Criptografía quantum-safe: https://www.ibm.com/mx-es/think/topics/quantum-safe-cryptography

Sectigo – Algoritmos ganadores post-cuánticos del NIST: https://www.sectigo.com/blog/who-are-nists-post-quantum-algorithm-winners

NIST IR 8547 – Transición a criptografía post-cuántica (borrador público): https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ir/2024/NIST.IR.8547.ipd.pdf

Arxiv – Securing Cryptography in the Age of Quantum Computing and AI: https://arxiv.org/pdf/2603.06969

onoff.gr – Algoritmo de Shor: el enemigo de la criptografía moderna: https://www.onoff.gr/blog/es/fisica-cuantica/algoritmo-de-shor-el-enemigo-numero-uno-de-la-criptografia/

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Monte Carlo cuántico: cómo lo están probando los bancos

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Más de 15 bancos globales, entre ellos JPMorgan Chase, Goldman Sachs, Barclays, BBVA, BNP Paribas y HSBC, tienen hoy programas activos de investigación en computación cuántica enfocados en acelerar los cálculos de Monte Carlo que sostienen el pricing de derivados y la medición de riesgo. Ninguno corre todavía un algoritmo cuántico en producción real, pero la inversión ya es concreta: cerca del 38% del gasto en investigación y desarrollo cuántico del sector se dirige hoy a aplicaciones financieras. Para un lector argentino, el dato relevante es que ningún banco de la región aparece todavía en ese mapa.

El método de Monte Carlo es, desde los años cincuenta, la herramienta central para poner precio a instrumentos financieros complejos y para calcular el Valor en Riesgo (VaR): se generan miles o millones de escenarios posibles y se promedian los resultados. La versión cuántica de esa técnica, conocida como estimación de amplitud cuántica, promete una aceleración cuadrática sobre el método clásico: donde un cálculo clásico necesita un millón de muestras para alcanzar cierto nivel de precisión, la versión cuántica podría llegar al mismo resultado con apenas mil evaluaciones de circuito. Goldman Sachs ya asoció ese enfoque en un trabajo conjunto con QC Ware e IonQ para el pricing de riesgo financiero, y JPMorgan corrió pricing de opciones call europeas en un procesador cuántico real de 127 qubits de IBM.

El motivo por el que la banca global le presta atención a esto no es cosmético. Un solo cálculo de riesgo nocturno en un banco grande puede involucrar billones de muestras de Monte Carlo sobre miles de instrumentos, consumiendo miles de horas de procesamiento. Cualquier aceleración real reduce directamente el costo operativo y permite recalcular el riesgo con mayor frecuencia, algo especialmente valioso en mercados volátiles. Ese es precisamente el argumento que sostiene el interés de bancos como Barclays y BBVA, que además de Monte Carlo exploran algoritmos cuánticos para optimización de carteras y detección de fraude, todo dentro del mismo esfuerzo de investigación institucional.

La realidad de 2026, sin embargo, es más medida que los anuncios de prensa: ningún banco estadounidense corre hoy un algoritmo cuántico de forma que altere una decisión de producción real, y el consenso técnico es que una ventaja cuántica útil en Monte Carlo financiero todavía depende de computadoras cuánticas con corrección de errores, una tecnología que sigue en desarrollo. Lo que sí está ocurriendo es la construcción de conocimiento institucional: los bancos que corren pilotos hoy son los que van a poder moverse rápido cuando la tecnología cruce el umbral de utilidad real. Para una entidad financiera argentina, el costo de entrada a un primer piloto es bajo —hay acceso gratuito a hardware cuántico real a través de IBM— y la ventana para posicionarse como early mover en la región todavía está abierta.

Fuentes:
TechBullion: https://techbullion.com/quantum-computing-in-us-finance-2026-what-banks-are-actually-doing-while-waiting-for-advantage/
The Quantum Insider: https://thequantuminsider.com/2026/03/27/15-plus-global-banks-probing-the-wonderful-world-of-quantum-technologies/
Entangled Future – Quantum Computing for Finance: https://entangledfuture.com/guides/quantum-computing-for-finance/
Medium – Superpositions Studio: https://medium.com/@superpositions_studio/quantum-computing-in-finance-portfolio-optimization-fraud-detection-and-monte-carlo-where-it-4b68ed34bb92

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QAOA: el algoritmo cuántico que ya prueba Barclays con IBM

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Barclays trabaja junto con IBM desde hace años en algoritmos cuánticos de optimización de carteras, usando el Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) adaptado a restricciones reales como costos de transacción y límites regulatorios. Un estudio académico publicado en febrero de 2026 midió, además, una ventaja concreta: una cartera armada con QAOA logró un ratio de Sharpe de 1,81 frente a 1,31 de un método clásico de recocido simulado y 0,98 de paridad de riesgo jerárquica. La optimización de portfolios sigue en fase de piloto, pero ya no es solo una promesa teórica.

QAOA es un algoritmo pensado para problemas de optimización combinatoria: elegir, entre un enorme número de combinaciones posibles, la que mejor cumple un objetivo dado ciertas restricciones. En finanzas, ese problema es armar una cartera de inversión que maximice el retorno esperado y minimice el riesgo, respetando límites de exposición, costos operativos y reglas de cumplimiento. El algoritmo reformula ese problema como una optimización binaria cuadrática (QUBO) o un modelo de tipo Ising, formatos que un procesador cuántico puede explorar de manera nativa. Lee Braine, director en la oficina de tecnología de Barclays, lidera la investigación cuántica del banco enfocada en optimizar la liquidación de transacciones de valores, además de la propia gestión de carteras.

La escala del problema es lo que justifica la búsqueda de una alternativa cuántica: el número de combinaciones posibles para armar una cartera crece de forma exponencial a medida que aumenta la cantidad de activos considerados, algo que las computadoras clásicas manejan cada vez peor conforme el portfolio se agranda. La magnitud del negocio en juego también es elocuente: una mejora de apenas el 1% en la asignación de activos de un fondo de US$100.000 millones representa US$1.000 millones adicionales de valor. Es ese tipo de cifra la que explica por qué bancos y fondos globales destinan presupuesto de investigación a un algoritmo que todavía no corre en producción.

El propio estudio que midió el ratio de Sharpe de 1,81 marcó también una limitación importante: la estrategia optimizada con QAOA tuvo una rotación de cartera del 76,8%, lo que dispara los costos operativos de implementarla en la práctica. A eso se suma un problema técnico de fondo, confirmado por un benchmark de la Universidad Nacional de Singapur: QAOA rinde de manera excelente en condiciones ideales sin ruido, pero pierde solidez de forma notoria cuando corre sobre hardware cuántico real, que hoy todavía tiene tasas de error significativas. La conclusión para 2026 es que la optimización cuántica de carteras funciona como demostración de concepto prometedora, no como reemplazo inmediato de los métodos clásicos, y que el camino hacia la producción depende tanto de mejoras de hardware como de estrategias que reduzcan el costo de implementación de las carteras que el algoritmo recomienda. Ningún banco ni fondo de la región aparece hoy en este mapa de pilotos, lo que deja una ventana abierta para el primero que decida entrar.

Fuentes:
The Quantum Insider: https://thequantuminsider.com/2026/03/27/15-plus-global-banks-probing-the-wonderful-world-of-quantum-technologies/
Medium – Superpositions Studio: https://medium.com/@superpositions_studio/quantum-computing-in-finance-portfolio-optimization-fraud-detection-and-monte-carlo-where-it-4b68ed34bb92
arXiv – Mancilla et al. (2026), Constrained Portfolio Optimization via QAOA with XY-Mixers: https://arxiv.org/html/2602.14827v1
Quantum Circle: https://quantumcircle.eu/quantum-portfolio-optimisation/
arXiv – Benchmarking Quantum Solvers in Noisy Digital Simulations: https://arxiv.org/html/2508.21123v1

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CBOM: la orden en EE.UU. que obliga a inventariar la criptografía

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El 22 de junio de 2026, la Casa Blanca firmó la Orden Ejecutiva 14412, «Securing the Nation Against Advanced Cryptographic Attacks», que por primera vez nombra explícitamente al Cryptographic Bill of Materials (CBOM) como parte de la estrategia oficial de defensa frente a la amenaza cuántica. La agencia de ciberseguridad estadounidense CISA, junto con el instituto de estándares NIST, tiene 270 días desde la firma para publicar los elementos mínimos que debe contener un CBOM válido, lo que ubica esa guía hacia marzo de 2027. Es la primera vez que un gobierno convierte en obligación legal algo que hasta ahora era una buena práctica optativa de seguridad.

Un CBOM es, en esencia, un inventario: una lista estructurada y legible por máquinas de todos los activos criptográficos que usa una organización —algoritmos, tamaños de clave, certificados digitales, bibliotecas de cifrado y los protocolos que los implementan— y de cómo se relacionan entre sí. Es la extensión directa del concepto de Software Bill of Materials (SBOM), que ya lista los componentes de software de un sistema, aplicado ahora específicamente a la criptografía. El formato ya está estandarizado: la versión 1.6 del proyecto OWASP CycloneDX incorporó soporte nativo para CBOM y fue publicada como el estándar internacional ECMA-424. La presión regulatoria no es exclusiva de Estados Unidos: en la Unión Europea, la directiva NIS2 y la Ley de Resiliencia Cibernética exigen a las entidades reguladas describir los componentes de hardware y software de sus sistemas, lo que en la práctica demanda el mismo tipo de inventario criptográfico sistemático que exige un CBOM, aunque no lo mencionen por ese nombre.

El ecosistema de herramientas para generar un CBOM ya es amplio y activo en 2026. IBM ofrece CBOMkit, de código abierto, además de su herramienta comercial Quantum Safe Explorer orientada a bases de código empresariales y entornos de mainframe. SandboxAQ desarrolló AQtive Guard, pensado para descubrimiento a gran escala asistido por inteligencia artificial, mientras que Keyfactor sumó capacidades de inteligencia de riesgo tras adquirir InfoSec Global. Plataformas como O3 Security van un paso más allá: no solo generan el inventario, sino que pronostican cuándo cada activo criptográfico específico se volverá vulnerable frente a la computación cuántica, y producen la evidencia documental que un regulador exigiría para aceptar el proceso de migración.

La urgencia detrás de todo esto tiene una fecha concreta: distintas estimaciones de la industria ubican el momento en que las claves RSA de 2048 bits dejarán de ser seguras alrededor de 2030, un horizonte que ya entra dentro de la planificación estratégica de cualquier banco o empresa con datos de vida útil larga. Ningún regulador de Argentina o de la región mencionó todavía al CBOM por su nombre, lo que significa dos cosas a la vez: que las empresas locales no tienen hoy obligación legal de generarlo, y que la que arranque este proceso de manera voluntaria hoy va a tener una ventaja de varios años sobre el resto del sistema financiero regional cuando la exigencia regulatoria finalmente llegue, algo que ya ocurrió en Estados Unidos y en la Unión Europea casi en simultáneo.

Fuentes:
Cycode: https://cycode.com/blog/cryptographic-bill-of-materials-cbom/
O3 Security: https://o3.security/academy/cbom-cryptographic-bill-of-materials
QNu Labs: https://www.qnulabs.com/blog/the-cryptographic-bill-of-materials-cbom-what-it-is-why-regulators-now-require-it-and-what-comes-after-discovery
IBM Research: https://research.ibm.com/publications/the-anatomy-of-cryptography-bills-of-materials-standardization-and-practice-in-cyclonedx
PQCA – CBOMkit: https://pqca.org/projects/cbomkit/

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