Китайские исследователи взломали AES-шифрование

Китайские исследователи взломали AES-шифрование

Китайские исследователи взломали AES-шифрование

Группа исследователей под руководством Ван Чао из Шанхайского университета объявила об успешном взломе алгоритма AES с помощью квантового компьютера.

AES широко используется как для военной, так и гражданской криптографии, а также в криптовалютной сфере.

В ходе экспериментов группа Ван Чао использовала квантовый компьютер канадской компании D-Wave Systems. Основой для атаки стал математический аппарат, разработанный исследователями из Шанхая.

Исследователи успешно взломали алгоритмы Present, Gift-64 и Rectangle, лежащие в основе AES. Ван Чао и его команда не смогли получить конкретные пароли и ключи в ходе своих экспериментов, однако они приблизились к этому больше, чем кто-либо до них.

«Это первый случай, когда квантовый компьютер представляет реальную и существенную угрозу для нескольких полномасштабных структурированных алгоритмов SPN, которые активно используются сегодня», — заявили исследователи в комментарии для издания South China Morning Post.

Дальнейшие исследования, как отмечают эксперты, опрошенные South China Morning Post, могут привести к созданию еще более мощных квантовых атак, способных взломать любые зашифрованные данные в короткие сроки.

Этот прорыв вызвал опасения в мировом сообществе специалистов по компьютерной криптографии, что может поставить под угрозу всю глобальную финансовую систему.

Кроме того, под вопросом окажутся многие национальные секреты, включая информацию, используемую в военных операциях и государственной безопасности.

В прошлом году мы писали о другом эксперименте, в ходе которого эксперты из Китая взломали RSA-шифрование с помощью квантовых компьютеров.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru