Analiza textos con análisis de frecuencia, estadísticas lingüísticas y herramientas de criptoanálisis clásico. Estudia distribuciones de letras, patrones repetidos, n-gramas, índice de coincidencia, entropía y pistas que ayudan a identificar o romper cifrados históricos.
Analiza frecuencias de texto y compáralas con patrones lingüísticos conocidos para criptoanálisis.
El análisis de texto estudia patrones medibles dentro del lenguaje escrito: conteos de letras, distribución de caracteres, palabras repetidas, pares y tríos frecuentes, espacios, variedad de símbolos y otras señales estadísticas. En criptografía, estos patrones son especialmente útiles porque muchos cifrados clásicos ocultan las letras, pero conservan rastros del idioma original.
El criptoanálisis utiliza esos rastros para formular hipótesis razonables. Un símbolo muy frecuente puede apuntar a una letra común del texto claro, los grupos repetidos pueden revelar una palabra clave o una frase, y una entropía inusual puede sugerir si un fragmento parece lenguaje natural, datos codificados o texto cifrado.
El análisis de frecuencia es un punto de partida natural para el criptoanálisis manual. Muestra qué letras, símbolos, palabras, bigramas y trigramas aparecen con mayor frecuencia, y luego permite comparar esos resultados con perfiles lingüísticos esperados. En sistemas de sustitución simples, esto puede revelar rápidamente correspondencias probables entre el texto cifrado y el texto claro.
En desplazamientos tipo César, un pico de frecuencia marcado suele sugerir directamente la clave. En cifrados de sustitución y cifrados afines, las tablas de frecuencia proporcionan candidatos para mapear letras. En Vigenere y otros cifrados polialfabéticos, el análisis de frecuencia es más útil cuando se combina con métodos de longitud de clave, como el índice de coincidencia y el análisis de n-gramas repetidos.
Distintas preguntas requieren distintas mediciones. La frecuencia de letras ayuda a identificar el idioma y a atacar sustituciones monoalfabéticas. El análisis de n-gramas resalta fragmentos repetidos y combinaciones frecuentes de letras. El índice de coincidencia ayuda a distinguir texto con apariencia aleatoria de texto parecido a un idioma, y puede estimar la longitud de la clave en algunos cifrados polialfabéticos.
El análisis de entropía mide qué tan predecible o aleatorio parece un texto, mientras que las herramientas de patrones de palabras ayudan a comparar formas con letras repetidas, como ATTACK, PEOPLE o LETTER, con posibles palabras de diccionario. En conjunto, estos métodos convierten un texto desconocido en una serie de pistas prácticas.
Los métodos estadísticos funcionan mejor cuando el texto es lo suficientemente largo y el cifrado conserva parte de la estructura del idioma original. Mensajes cortos, alfabetos mezclados, cambios fuertes de puntuación, transposición, sustitución homofónica o relleno deliberado pueden dificultar mucho la interpretación de los resultados.
Los algoritmos de cifrado modernos están diseñados para eliminar patrones lingüísticos útiles. Por eso, estas herramientas están pensadas para aprendizaje, cifrados históricos, resolución de acertijos, diagnóstico de texto y análisis exploratorio, no para atacar criptografía moderna segura.
Usa picos de frecuencia para estimar un desplazamiento César antes de descifrar el mensaje.
Compara distribuciones de símbolos antes de probar posibles pares de claves del cifrado afín.
Combina pistas de frecuencia con patrones repetidos al investigar texto cifrado con Vigenere.