В России успешно протестировали постквантовые СКЗИ

В России успешно протестировали постквантовые СКЗИ

В России успешно протестировали постквантовые СКЗИ

Впервые было проведено тестирование постквантовых средств криптозащиты информации (СКЗИ) в реальных условиях. Защищенный канал связал площадки в Москве и Новосибирске.

В ходе тестирования, как выяснили «Известия», использовался прототип тиражного решения от QApp.

Оно направлено на защиту больших потоков шифрованных данных от кибератак с использованием квантовых компьютеров, в том числе с использованием схемы «кража сейчас, взлом потом». По мнению опрошенных «Известиями» экспертов, данная проблема станет актуальной на горизонте ближайших 5 лет.

Канал был построен на инфраструктуре «Московской биржи». Одна из задач испытаний состояла в том, чтобы подтвердить возможность интеграции постквантовых СКЗИ в любую сетевую инфраструктуру, без серьезной доработки решения под каждого потенциального заказчика, как приходилось делать с ранними образцами продуктов с применением постквантовых технологий.

«В ходе тестирования резервные пакеты данных поочередно передавали через традиционный криптографический туннель и через туннель, защищенный новыми алгоритмами. При этом производились замеры времени передачи и контроль целостности файлов. Результаты проверки подтвердили, что все пакеты были переправлены без ошибок контроля целостности», — рассказал изданию генеральный директор и сооснователь QApp Антон Гугля.

Серийный выпуск постквантовых СКЗИ станет возможным после принятия госстандарта. Работа над ними уже идет. В США такой стандарт уже утвержден.

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru