Keccak принят в качестве нового стандарта шифрования SHA-3

Keccak принят в качестве нового стандарта шифрования SHA-3

На этой неделе Национальный Институт Стандартизации и Технологий (NIST) объявил об окончании конкурса на новый безопасный стандарт хэширования SHA-3, который продолжался пять лет. Победителем стал алгоритм Keccak за "элегантность в реализации и возможность работы на различных устройствах".

Алгоритмы хэширования используются для создания уникальных цифровых отпечатков документов, в качестве элементов цифровых подписей, кодов аутентификации сообщений и как составные элементы многих других протоколов. Однако после потенциального устаревания хэш-функций SHA-1 и SHA-2 был объявлен конкурс на новый алгоритм шифрования, который будет способен заменить существующие. Команды криптографов со всего мира предлагали свои варианты и совместно анализировали дизайн разработок, выявляя уязвимости.

Недавно эксперт в этой области Брюс Шнайер, разработчик алгоритма ставшего одним из пяти финалистов конкурса, выразил сомнение по поводу того, что какой-либо из представленных алгоритмов сможет стать достойной заменой SHA-2. Он объяснил это тем, что ни один из них не превосходит по своим свойствам существующий стандарт с точки зрения скорости работы и безопасности. При этом Шнайер отметил, что в настоящее время необходимо держать курс на алгоритмы шифрования, которые могут работать и на смартфонах.

Однако совместная разработка специалистов компаний STMicroelectronics и NXP Semiconductors доказала обратное. Благодаря конструкции "Sponge", на базе которой реализован алгоритм, появляется масса возможностей его дальнейшего совершенствования без внесения каких- либо изменений. Отмечается, что уникальные возможности помогают использовать Keccak в качестве хэш-функции с произвольным размером выхода, потокового шифра, функции выработки ключей из пароля, кодов аутентификации сообщений, криптостойкого генератора псевдослучайных чисел с подкачкой энтропии из внешнего источника и с затиранием внутреннего состояния.

Причем все эти возможности не являются отдельными модулями, как было реализовано у других участников конкурса. Смена режимов использования также не требует каких-либо переключателей и никак не ухудшает простоту конструкции. На вход могут быть поданы вместе с обрабатываемыми данными и служебные управляющие данные любого формата (например XML), что позволит управлять режимом использования, получая каждый раз новый выход гаммы.

Эксперт в области безопасности NIST Тим Полк отмечает: "Keccak имеет преимущество в том, что атаки, рассчитанные против SHA-2 не действуют против него, поскольку эти два алгоритма устроены на совершенно разных принципах".  Он также предположил, что новые полезные свойства алгоритма найдут применение спустя годы, после его принятия. Так, он может быть использован в миниатюрных встраиваемых устройствах, которые не являются полноценными устройствами.

" />

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