En los CTF hay dos tipos de tiempo: el que se invierte resolviendo un reto… y el que se pierde simplemente averiguando qué demonios es lo que se tiene delante. ¿Base64 anidado? ¿Morse? ¿Un César de manual? ¿Un Vigenère? ¿Un XOR repetido? En ese terreno de “primera inspección” es donde Ciphey se ha ganado un hueco como herramienta de triage: se le entrega un texto sospechoso y, en teoría, devuelve el contenido en claro sin que el usuario tenga que identificar antes el algoritmo o la codificación.
El proyecto se describe como una herramienta de descifrado/decodificación/“cracking” automatizada, pensada especialmente para escenarios tipo CTF, donde es común encadenar varias capas de codificación o cifrados clásicos. Su propuesta es directa: “no sabes qué es, pero sospechas que está cifrado; Ciphey intentará averiguarlo por ti”.
Qué hace y por qué encaja tan bien en CTF
Ciphey presume de soportar más de 50 codificaciones y cifrados, desde formatos típicos (binario, Base64, Morse) hasta cifrados clásicos como César, Affine o Vigenère, y algunos casos más modernos como XOR de clave repetida. A esto añade soporte para hashes (algo que el proyecto contrasta con alternativas visuales como “Magic” en CyberChef, según su propia comparativa).
La utilidad real aparece cuando el reto no viene “limpio”, sino apilado: capas y capas de lo mismo, o combinaciones que obligan a probar caminos hasta dar con el correcto. En ese punto, una herramienta que automatice la exploración puede ahorrar minutos —o horas— de ensayo.
Importante: el propio enfoque está claramente alineado con retos didácticos y puzzles (CTF, ejercicios, análisis rápido), no con “romper criptografía moderna” en entornos reales. Aun así, como cualquier herramienta de seguridad, el uso responsable es la norma: lo razonable es emplearla en laboratorios, competiciones o textos propios.
Cómo “adivina” el camino: AuSearch y un verificador de lenguaje
La parte interesante no es solo que pruebe decodificadores, sino cómo decide cuál probar y cuándo parar. Ciphey explica que utiliza un módulo propio de “IA” llamado AuSearch (Augmented Search) para aproximar qué se ha usado, y después aplica un verificador de “lenguaje” o “texto en claro” (Language Checker) que intenta detectar cuándo la salida ya parece un resultado válido: inglés, JSON, un flag de CTF, etc.
El proyecto insiste en que no usa “redes neuronales” ni IA pesada, sino heurísticas y búsqueda “rápida y minimalista”. En otras palabras: su promesa es la velocidad y la automatización, no la magia.
Rendimiento: las cifras que vende el proyecto (y cómo leerlas)
Ciphey repite una afirmación muy agresiva: “puede resolver la mayoría de cosas en 3 segundos o menos”. También muestra comparativas con CyberChef: por ejemplo, un caso de Base64 “anidado” 42 veces donde Ciphey tardaría 2 segundos y CyberChef 6, además de un test con un fichero de 6 GB que, según el proyecto, Ciphey resolvió en 5 minutos y 54 segundos mientras la alternativa se quedaba por el camino.
Estas cifras conviene leerlas como lo que son: claims del proyecto bajo ciertos escenarios (y no como un benchmark universal). Aun así, sí apuntan a una realidad práctica: automatizar el “descubre qué es” suele ahorrar tiempo frente a montar pipelines manuales cuando no se tiene claro el tipo de codificación o el número de capas.
Instalación y ecosistema: Python, Docker y un detalle clave de mantenimiento
Aquí hay un punto relevante para cualquiera que lo quiera usar hoy:
- La versión “clásica” de Ciphey (Python) aparece en PyPI como 5.14.0 con fecha de publicación 6 de junio de 2021.
- La documentación de instalación recomienda alternativas como Docker, con una imagen mantenida por REMnux, algo útil para quien prefiera ejecutar la herramienta aislada.
- Y, quizá lo más importante: el propio equipo ha señalado que está trabajando en una reescritura/“siguiente generación” en Rust (proyecto Ares/“ciphey”), con intención explícita de reemplazar el Ciphey original con el tiempo.
Para un medio de seguridad esto importa por una razón simple: una herramienta que toca parsers, decodificadores y cadenas de entrada arbitrarias debería mantenerse con mimo. Si alguien se sube a Ciphey para CTF, perfecto; si pretende integrarlo en pipelines serios o usarlo en entornos sensibles, conviene revisar estado del proyecto, issues abiertos y alternativas más activas.
Ciphey frente a CyberChef: automatización vs “cocina manual”
La comparación con CyberChef es casi inevitable porque ambos viven en el mismo universo (decodificar, transformar, probar). La diferencia es filosófica:
- CyberChef brilla cuando el analista ya sabe (o sospecha con fuerza) qué receta necesita y quiere construir un pipeline visual reproducible.
- Ciphey intenta ser lo contrario: “no sé qué es; pruébalo tú por mí” y detente cuando parezca texto en claro.
En CTF, donde abundan los encadenados y las trampas de tiempo, ese enfoque puede ser oro: reduce la fricción inicial y ayuda a priorizar hipótesis.
La conclusión “CTF-first”
Ciphey no es un sustituto del pensamiento, pero sí puede ser un acelerador de la parte menos glamourosa: identificar la naturaleza del texto y encontrar una primera salida plausible. Como herramienta de calentamiento —ese primer golpe para ver si hay capas obvias— tiene mucho sentido.
El paso siguiente, si se quiere ir en serio, es el de siempre: validar, entender el método y documentar el camino. Porque el objetivo de un CTF no es solo llegar al flag, sino aprender el porqué.
FAQ destacada
¿Para qué tipo de retos de CTF es más útil Ciphey?
Para puzzles de decodificación y cifrados clásicos, especialmente cuando hay varias capas (Base64 repetido, combinaciones de codificaciones o transformaciones típicas de CTF).
¿Ciphey “rompe” criptografía moderna real?
No es su enfoque. Está pensado para automatizar decodificaciones/cifrados comunes y acelerar el triage. En criptografía moderna bien aplicada, no hay atajos mágicos.
¿Cuál es la forma más segura de ejecutarlo en un entorno de pruebas?
Suele ser recomendable usarlo en contenedor (Docker) para aislar dependencias y reducir fricción de instalación, especialmente si solo se busca un uso puntual en laboratorio/CTF.
¿Sigue activo el Ciphey de Python o hay alternativas?
La versión publicada en PyPI muestra su última release en 2021. El propio equipo ha trabajado en una “siguiente generación” en Rust (Ares/“ciphey”), orientada a mejorar velocidad y mantenimiento.
Accede a Ciphey en GitHub. vía: X.
