• Saltar al contenido principal
  • Skip to secondary menu
  • Saltar a la barra lateral principal
  • Saltar al pie de página
  • Inicio
  • Secciones
    • Ciencia de datos
    • Criptografía
    • Herramientas
    • Machine Learning
    • Noticias
    • Opinión
    • Productividad
    • Programación
      • JavaScript
      • Julia
      • Matlab
      • Python
      • R
  • Programación
    • JavaScript
    • Julia
    • Matlab
    • Python
    • R
  • Laboratorio
    • Estadística
      • Calculadora del Tamaño Muestral en Encuestas
      • Calculadora de estadísticos descriptivos
      • Test de normalidad
      • Calculadora de contrastes de hipotesis
      • Calculadora de tamano del efecto
      • Simulador de Regresión Lineal con Ruido
      • Visualizador de PCA
      • Visualizador de Series Temporales
      • Simulador de Regresión Logística
      • Simulador de K-Means
      • Simulador de DBSCAN
      • Detector de la Ley de Benford
      • Ajuste de Curvas
      • Calculadora de Matrices
    • Probabilidad
      • Calculadora de Probabilidad de Distribuciones
      • Calculadora de Probabilidades de Lotería
      • Simulador del Problema de Monty Hall
      • Simulador de la Estrategia Martingala
    • Finanzas
      • Calculadora de Préstamos e Hipotecas
      • Conversor TIN ↔ TAE
      • Calculadora DCA con ajuste por inflación
      • Calculadora XIRR con Flujos Irregulares
      • Simulador FIRE (Financial Independence, Retire Early)
    • Negocios
      • CLV
      • Scoring
    • Herramientas
      • Formateador / Minificador de JSON
      • Conversor CSV ↔ JSON
      • Comparador y Formateador de Texto y JSON
      • Formateador y Tester de Expresiones Regulares
      • Inspector de JWT
      • Generador y verificador de hashes
      • Codificador / Decodificador Base64 y URL
      • Conversor de bases numericas
      • Conversor de Timestamp Unix
      • Conversor de colores
      • Generador de UUIDs
    • Juegos
      • Tres en Raya
      • Nim con Q-Learning
    • Más
      • Método D’Hondt
      • Generador de Contraseñas Seguras
  • Noticias
  • Boletín
  • Contacto
  • Tienda
    • Libros
    • Equipamiento de oficina
    • Equipamiento en movilidad

Analytics Lane

Ciencia e ingeniería de datos aplicada

  • Ciencia de datos
  • Machine Learning
  • IA Generativa
  • Python
  • Pandas
  • NumPy
  • R
  • Excel

Curiosidad: Por qué la criptografía habla siempre de Alice y Bob

Curiosidades

septiembre 3, 2026 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 3 minutos

Quien se acerca a la criptografía descubre enseguida a dos personajes que aparecen en casi todos los manuales, artículos y exámenes: Alice y Bob. Alice quiere enviarle un mensaje a Bob de forma segura, Bob tiene una clave, alguien intenta espiarlos por el camino… La escena se repite hasta el infinito. Pero ¿por qué precisamente esos nombres? ¿Es solo que A va antes que B en el alfabeto, o hay algo más detrás? Spoiler: hay bastante más.

El debut: el paper de RSA (1978)

Alice y Bob nacieron en un documento muy concreto: el artículo de 1978 “A Method for Obtaining Digital Signatures and Public-key Cryptosystems”, firmado por Ron Rivest, Adi Shamir y Leonard Adleman. Es el célebre “paper de RSA”, piedra fundacional de la criptografía de clave pública y base de buena parte de la seguridad que usamos hoy a diario, desde la banca online hasta el correo electrónico.

Antes de ese artículo, lo habitual era de lo más sobrio: los criptógrafos se referían a quien enviaba y a quien recibía el mensaje simplemente como “A” y “B”, u otros símbolos sencillos. Un buen ejemplo es la famosa columna de Martin Gardner de 1977 que dio a conocer RSA al gran público: allí todavía no hay rastro de Alice ni de Bob. Gardner llamaba “A” y “Z” al emisor y al receptor y, como era costumbre en la época, se refería a cada uno con un anónimo “él”.

Desbalanceo de Clases en Credit Scoring: Por Qué Usamos Ponderación en lugar de Undersampling
En Analytics Lane
Desbalanceo de Clases en Credit Scoring: Por Qué Usamos Ponderación en lugar de Undersampling

La clave no es el alfabeto: son los pronombres

Aquí está el detalle que mucha gente desconoce. La elección de Alice y Bob no fue un capricho ni mero orden alfabético: fue una decisión de diseño para hacer los textos más legibles.

El propio Rivest explicó más tarde que inventó los nombres para mantener el uso tradicional de “A” y “B”, pero haciendo mucho más fácil seguir a cada usuario a lo largo del artículo gracias a los pronombres “él” y “ella”. Y ahí está toda la gracia: Alice es “ella” y Bob es “él”. En un protocolo con varios pasos: ”ella le envía a él su clave pública, él la usa para cifrar y le devuelve…”, se puede seguir el hilo sin perderse. Con dos letras secas, “A le envía a B y B le responde a A”, el cerebro se atasca enseguida.

Convertir al emisor y al receptor en algo parecido a personas reales, con nombres reales, hizo la explicación mucho más didáctica. Y cuajó casi de inmediato: en pocos años, empezar un artículo de criptografía hablando de Alice y Bob se había convertido en una convención universal.

Publicidad


El guiño de cine

¿Y por qué esos nombres en concreto y no Ana y Benito? La hipótesis más repetida apunta a la cultura popular: la elección de los tres primeros nombres del reparto pudo inspirarse en la película “Bob & Carol & Ted & Alice”, una comedia estadounidense de 1969. Encaja bastante bien con el hecho de que, cuando hace falta un tercer y un cuarto personaje, suelan aparecer Carol y Dave.

Un reparto que no para de crecer

Una vez establecidos los protagonistas, la comunidad criptográfica fue añadiendo secundarios, casi siempre con un rol fijo asociado a su inicial:

  • Eve: la espía pasiva que escucha la comunicación, del inglés eavesdropper (fisgón).
  • Mallory: un atacante activo y malicioso (malicious), que no solo escucha sino que altera los mensajes.
  • Trent: una tercera parte de confianza (trusted) que arbitra entre Alice y Bob.
  • Carol y Dave: el tercer y cuarto participante cuando el protocolo necesita más gente.

Con el tiempo, este elenco protagonizó toda clase de escenarios imaginativos, hasta el punto de que existe una célebre charla de sobremesa de John Gordon que narra, con mucho humor, la “biografía” novelada de Alice y Bob como si fueran personajes de una historia de intriga.

Conclusiones

Alice y Bob son el ejemplo perfecto de una buena decisión pedagógica disfrazada de simple convención. No están ahí solo porque A vaya antes que B: están porque dos nombres con género distinto permiten usar “él” y “ella” y seguir sin esfuerzo quién hace qué en un protocolo. A eso se le suma, casi con seguridad, un guiño a una comedia de los años sesenta. El resultado es la pareja más famosa de la informática, que lleva más de cuatro décadas intercambiando mensajes secretos en cada libro de texto del mundo.

Image by Gerd Altmann from Pixabay

¿Te ha parecido de utilidad el contenido?

¡Puntúalo entre una y cinco estrellas!

Puntuación promedio 0 / 5. Votos emitidos: 0

Ya que has encontrado útil este contenido...

¡Síguenos en redes sociales!

¡Siento que este contenido no te haya sido útil!

¡Déjame mejorar este contenido!

Dime, ¿cómo puedo mejorar este contenido?

Publicidad


Publicaciones relacionadas

  • Desbalanceo de Clases en Credit Scoring: Por Qué Usamos Ponderación en lugar de Undersampling
  • Por Qué las Contraseñas Largas son más Seguras que las Complejas
  • Champion vs Challenger: Cómo los Bancos Validan Modelos Nuevos antes de Ponerlos en Producción
  • Gini, KS y AUC: Cómo Medir la Calidad de un Modelo de Credit Scoring
  • Errores habituales al trabajar con DataFrames grandes en Pandas (y cómo evitarlos)
  • BG/NBD + Gamma/Gamma: el modelo probabilístico para CLV en compras continuas
  • Curiosidad: De dónde vienen foo, bar y foobar
  • Curiosidad: El “bug”, la polilla y la leyenda de Grace Hopper
  • BG/BB: el modelo de CLV para compras en períodos discretos

Publicado en: Criptografía, Opinión Etiquetado como: Curiosidades

Interacciones con los lectores

Deja una respuesta Cancelar la respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

I accept the Terms and Conditions and the Privacy Policy

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.

Barra lateral principal

Suscríbete a nuestro boletín

Suscríbete al boletín semanal para estar al día de todas las publicaciones.

Política de Privacidad

Analytics Lane en redes sociales

  • Amazon
  • Bluesky
  • Facebook
  • GitHub
  • Instagram
  • Mastodon
  • Pinterest
  • RSS
  • Telegram
  • Tumblr
  • Twitter
  • YouTube

Publicidad

Entradas recientes

Curiosidad: Por qué la criptografía habla siempre de Alice y Bob

septiembre 3, 2026 Por Daniel Rodríguez

Desbalanceo de Clases en Credit Scoring: Por Qué Usamos Ponderación en lugar de Undersampling

septiembre 1, 2026 Por Daniel Rodríguez

Curiosidad: El “bug”, la polilla y la leyenda de Grace Hopper

agosto 27, 2026 Por Daniel Rodríguez

Publicidad

Es tendencia

  • El método de la bisección e implementación en Python publicado el marzo 11, 2022 | en Ciencia de datos
  • Medir el tiempo de ejecución en Node publicado el septiembre 16, 2020 | en JavaScript
  • Gráficos de barras en Matplotlib publicado el julio 5, 2022 | en Python
  • Programador de tareas de Windows: Guía definitiva para automatizar tu trabajo (BAT, PowerShell y Python) publicado el octubre 7, 2025 | en Herramientas, Productividad
  • Guardar y leer archivos CSV en Julia (17ª parte – ¡Hola Julia!) publicado el septiembre 8, 2020 | en Julia

Publicidad

Lo mejor valorado

4.9 (24)

Seleccionar filas y columnas en Pandas con iloc y loc

4.6 (16)

Archivos JSON con Python: lectura y escritura

4.4 (14)

Ordenación de diccionarios en Python mediante clave o valor

4.7 (13)

Operaciones de filtrado de DataFrame con Pandas en base a los valores de las columnas

4.1 (11)

Aplicar el método D’Hondt en Excel

Comentarios recientes

  • Daniel Rodríguez en Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)
  • Juan en Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)
  • bif en JSON en bases de datos: cuándo es buena idea y cuándo no
  • bif en Cómo desinstalar Oracle Database 19c en Windows
  • M. Pilar en Cómo eliminar las noticias en Windows 11 y recuperar tu concentración

Publicidad


Footer

Analytics Lane

  • Acerca de Analytics Lane
  • Boletín de noticias
  • Contacto
  • Libros
  • Lo más popular
  • Noticias
  • Tienda
  • Tiendas afiliadas

Secciones

  • Ciencia de datos
  • Criptografía
  • Herramientas
  • Machine Learning
  • Opinión
  • Productividad
  • Programación
  • Reseñas

Sobre de Analytics Lane

En Analytics Lane tratamos de explicar los principales conceptos de la ciencia e ingeniería de datos con un enfoque práctico. Los principales temas tratados son ciencia de datos, ingeniería de datos, inteligencia artificial, machine learning, deep learning y criptografía. Además, también se habla de los principales lenguajes de programación y herramientas utilizadas por los científicos e ingenieros de datos.

Copyright © 2018-2026 Analytics Lane ·Términos y condiciones ·Política de Cookies ·Política de Privacidad ·Herramientas de privacidad ·Contacto