GPT-6 Astra riesce a decifrare un messaggio Enigma rimasto segreto per 85 anni

Un messaggio radio tedesco del 10 luglio 1941, cifrato con una macchina Enigma I e rimasto senza soluzione per oltre 21 anni nonostante i tentativi moderni di criptoanalisi, ha finalmente restituito il proprio testo in chiaro. Nella ricerca ha avuto un ruolo centrale GPT-6 Astra, il nuovo modello di OpenAI presentato il 3 settembre 2026 e progettato proprio per affrontare attività lunghe che combinano navigazione web, programmazione, analisi e uso autonomo di strumenti.

Il messaggio in questione è identificato come Nr. 172, MVUEH. Fu ricevuto alle 17:30 dalla stazione radio del Quartiermeister della SS-Totenkopf e comprende appena 82 lettere cifrate. Crypto Cellar Research lo pubblicava dal 2005 tra i messaggi tedeschi del periodo bellico ancora rimasti irrisolti.

La svolta è arrivata il 14 settembre 2026 grazie a Carter Leffer, il ricercatore che ha guidato l’indagine tecnica nonché coordinato l’uso di GPT-6 Astra e degli strumenti software sviluppati per analizzare il materiale cifrato. Leffer ha individuato una configurazione Enigma compatibile con il messaggio e ha trasmesso i risultati a Frode Weierud, studioso norvegese specializzato nella storia e nella crittoanalisi di Enigma, da anni impegnato nell’analisi dei messaggi tedeschi conservati da Crypto Cellar.

Il giorno successivo Weierud ha verificato in modo indipendente la soluzione: la chiave recuperata riproduce correttamente sia il testo cifrato sia l’indicatore del messaggio, risultando coerente con il funzionamento reale della macchina e con la documentazione radio dell’epoca.

Il messaggio MVUEH codificato con la macchina Enigma che resisteva dal 2005

MVUEH appartiene a un insieme di comunicazioni radio tedesche del luglio 1941, conservate e studiate fino ai giorni nostri.

Enigma era una macchina elettromeccanica di cifratura usata dalle forze armate tedesche. A ogni pressione di un tasto, il segnale elettrico attraversava un pannello a spine, una serie di rotori cablati internamente e un riflettore, per poi tornare indietro attraverso i rotori e accendere una lettera diversa sul pannello luminoso. Dopo ogni carattere almeno un rotore avanzava di una posizione, modificando continuamente la sostituzione tra le lettere. Il risultato dipendeva quindi non soltanto dal testo digitato, ma anche dall’ordine dei rotori, dalla loro posizione, dalla regolazione degli anelli interni e dalla configurazione del pannello a spine.

Per questo gli operatori dovevano impostare la macchina secondo una chiave giornaliera distribuita in anticipo.

La chiave specificava alcuni dei parametri fondamentali necessari per cifrare e decifrare correttamente i messaggi. Per il 10 luglio 1941, altri messaggi della stessa serie risultano compatibili con un’impostazione ben precisa della macchina: il fatto è che, applicandola al cifrato MVUEH, non emergeva alcun testo tedesco plausibile: un segnale forte che quel messaggio utilizzasse parametri diversi, appartenesse a un’altra rete radio oppure fosse stato cifrato con una chiave speciale.

La chiave trovata è completamente diversa da quella giornaliera

La configurazione recuperata per MVUEH usa il riflettore B e i rotori II, V e III da sinistra verso destra, cioè l’ordine 2-5-3. È una differenza sostanziale rispetto al 5-2-1 degli altri messaggi analizzati per la stessa giornata. La svolta nasce dal confronto con SIPVX, un messaggio dello stesso giorno già risolto da Alex Shovkoplyas nel 2017.

Nel testo compariva due volte il nome ROSENOW. L’ipotesi fu che anche MVUEH potesse trasportare un contenuto molto simile.

L’AI ha scritto il software necessario alla ricerca

Secondo il resoconto pubblicato da Crypto Cellar, GPT-6 Astra ha analizzato i messaggi ancora irrisolti disponibili sul sito e collegato il messaggio MVUEH al testo già noto di SIPVX.

La ricostruzione tecnica pubblicata insieme al risultato (che vi invitiamo a provare) permette di entrare molto più nel dettaglio. Il pacchetto utilizzato contiene un motore di ricerca scritto in C++17, script Python, tabelle linguistiche, dati intermedi e i 49 risultati prodotti dal batch che conteneva la soluzione. È disponibile anche un verificatore standalone compatibile con Python 3.10 e versioni successive.

La ricerca comprende 43.016 batch e circa 4,29 miliardi di combinazioni di comportamento dei rotori e posizionamento del crib (sequenza di testo in chiaro che si ipotizza compaia nel messaggio cifrato e che serve a restringere le chiavi possibili), entro le ipotesi stabilite.

Soltanto 923 configurazioni risultavano compatibili con l’intestazione: l’header, preso da solo, non identifica automaticamente una soluzione unica. Il testo, il crib, la coerenza linguistica e la documentazione originale devono convergere.

Il messaggio in chiaro e gli errori dell’operatore

Il testo letterale recuperato è il seguente:

BTTE UM ANGABE DES MARSQWEGES X BEFINDE MIQ IN X ROSENOW ROSENOW X SOFORT FUNKANTWORT X WASCHBBSCH

Gli spazi servono naturalmente soltanto a facilitarne la lettura. Usando le convenzioni tedesche dell’epoca, Q sostituisce CH in alcune parole e X funge da separatore. Una lettura normalizzata corrisponde quindi a una richiesta di indicazioni sul percorso di marcia, con il mittente che comunica di trovarsi a Rosenow e chiede una risposta radio immediata.

Il resoconto di Frode Weierud descrive GPT-6 Astra come protagonista di un’attività condotta sostanzialmente in autonomia dopo l’obiettivo iniziale assegnato da Leffer. La documentazione tecnica pubblicata da Leffer usa invece una formulazione più prudente: parla esplicitamente di una “researcher-led investigation” con GPT-6 Astra e agenti specializzati paralleli.

C’è un ricercatore che definisce il problema e spinge l’indagine, mentre agenti AI consultano fonti, sviluppano programmi, eseguono esperimenti, confrontano risultati e sottopongono le ipotesi a controlli.

GPT-6 Astra, secondo OpenAI, nasce per attività multi-step che uniscono browsing, computer use, programmazione e ricerca. MVUEH offre un esempio molto concreto di come tali capacità possano combinarsi: non come sostituto magico di un algoritmo crittografico, ma come coordinatore e produttore di strumenti all’interno di una ricerca riproducibile.

Non significa che GPT-6 Astra abbia “rotto Enigma”

Enigma fu violata molti decenni fa: Marian Rejewski e i crittoanalisti polacchi ottennero risultati fondamentali già dal 1932, mentre durante la Seconda guerra mondiale Alan Turing, Gordon Welchman e le strutture di Bletchley Park svilupparono metodi e macchine per recuperare continuamente le chiavi operative tedesche.

Nel caso di specie si tratta di un singolo messaggio storico rimasto irrisolto, difficile per una combinazione di lunghezza ridotta, chiave non standard rispetto al resto del traffico della giornata, errori di trascrizione e comportamento dei rotori. La stessa documentazione del progetto evita di presentare il risultato come una nuova “rottura di Enigma” o come una dimostrazione valida per qualsiasi cifrato della macchina.

Un modello linguistico, da solo, non possiede una scorciatoia matematica capace di invertire Enigma. Può però leggere archivi, formulare ipotesi, costruire codice, lanciare ricerche, modificare l’approccio quando un esperimento fallisce e controllare il risultato con implementazioni differenti.

È esattamente il tipo di compito nel quale gli agenti AI iniziano a distinguersi da una semplice interfaccia conversazionale. Nel progetto MVUEH alcuni agenti lavoravano sulle fonti, altri sul motore di ricerca, altri ancora sulle informazioni storiche o sulla revisione indipendente. Un coordinatore raccoglieva le evidenze e utilizzava le divergenze per generare ulteriori controlli.

Quando un modello avanzato può consultare fonti, produrre software, organizzare calcolo intensivo e sottoporre le proprie ipotesi a test indipendenti, un problema storico rimasto aperto per decenni può diventare un compito di ricerca affrontabile in pochi giorni. Ed è probabilmente questo, più della frase finalmente comparsa sotto le 82 lettere cifrate, il dato da osservare con maggiore attenzione.