La externalización de la computación se ha vuelto cada vez más popular debido a su rentabilidad, lo que permite a los usuarios con recursos limitados realizar cálculos a gran escala en plataformas en la nube potencialmente no confiables. Con el fin de salvaguardar la privacidad, la computación verificable (VC) ha surgido como un enfoque seguro, asegurando que la nube no pueda discernir la entrada y salida de los usuarios. El enmascaramiento por permutación aleatoria (RPM) es una técnica ampliamente adoptada en los protocolos de VC para proporcionar una robusta protección de la privacidad. Este trabajo presenta una definición precisa de la propiedad de preservación de la privacidad del RPM mediante la realización de experimentos de indistinguibilidad. Además, se introduce un ataque innovador que explota el máximo común divisor y el mínimo común múltiplo de cada fila y columna en las matrices cifradas contra el RPM. A diferencia de los ataques anteriores basados en densidad, este nuevo enfoque ofrece una ventaja significativa al permitir la reconstrucción de los valores de la matriz a partir del texto cifrado basado en el RPM. Se proporcionó una demostración completa para ilustrar el fracaso de los protocolos basados en RPM en mantener la propiedad de preservación de la privacidad bajo este ataque propuesto. Además, se llevó a cabo una extensa serie de experimentos para validar a fondo la efectividad y las ventajas del ataque contra el RPM. Los hallazgos de esta investigación destacan las vulnerabilidades en los protocolos de VC basados en RPM y subrayan la urgente necesidad de mejoras adicionales y mecanismos alternativos de preservación de la privacidad en la externalización de la computación.