В МИФИ создали PoC криптозащиты чатов в мессенджерах в эпоху кванта

В МИФИ создали PoC криптозащиты чатов в мессенджерах в эпоху кванта

В МИФИ создали PoC криптозащиты чатов в мессенджерах в эпоху кванта

Изучив современные методы защиты группового IM-обмена, специалисты кафедры «Криптология и кибербезопасность» университета «МИФИ» разработали концепцию криптопротокола, устойчивого к взлому с помощью квантового компьютера.

Исследования и разработки в сфере квантовых вычислений идут полным ходом. Принципиально новые компьютеры могут появиться, по некоторым оценкам, через 20-30 лет. По мощности им не будет равных, и угроза для криптосистем со стороны таких вычислителей давно не дает покоя ИБ-сообществу.

«Дело в том, что квантовый компьютер сможет за короткое время решать задачу факторизации целых чисел и задачу дискретного логарифмирования, на которых во многом основана стойкость современной криптографии, — комментирует профессор Института интеллектуальных кибернетических систем НИЯУ МИФИ Сергей Запечников. — Решение этих вычислительно сложных задач сегодня заняло бы миллионы лет даже на самых современных суперкомпьютерах. Квантовые компьютеры смогут значительно быстрее выполнять и алгоритмы поиска. Поэтому во всем мире сейчас идет разработка новых методов криптографической защиты информации, которые останутся стойкими даже после появления квантовых компьютеров».

По словам ученого, принцип действия новых методов будет заключаться в том, что злоумышленник при попытке взломать криптоалгоритм столкнется не с одной вычислительно сложной задачей, а с необходимостью перебора огромного количества однотипных задач. В зависимости от выбранных параметров их число можно сделать столь большим, что взлом, окажется не по зубам даже квантовому компьютеру.

Специалисты «МИФИ» решили внести свою лепту в исследования в этой области и предложили свой протокол распределения ключей на основе древовидной схемы, обычно используемой для защиты групповых чатов в мессенджерах. Согласно выработанной концепции, ключи для шифрования сообщений должны постоянно обновляться.

Исследователи также доказали (в теории), что раскрытие одного из криптоключей последовательности не сможет причинить большой ущерб: взломщик все равно не сможет вычислить ни предыдущие, ни последующие ключи.

Спецификации PoC-протокола и возможные способы реализации представлены в статье, опубликованной в журнале Journal of Computer Virology and Hacking Techniques (доступ требует регистрации). В дальнейшем ученые планируют работать над повышением производительности: такие протоколы сложны, требуют времени на вычисления на каждой стороне и потому существенно замедляют обмен сообщениями.

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru