Пятый алгоритм HQC дополнит стандарты NIST по постквантовому шифрованию

Пятый алгоритм HQC дополнит стандарты NIST по постквантовому шифрованию

Пятый алгоритм HQC дополнит стандарты NIST по постквантовому шифрованию

Национальный институт стандартов и технологий США (NIST) объявил о включении пятого алгоритма — HQC — в свой портфель постквантовой криптографии (PQC). Этот алгоритм станет резервным для ML-KEM и предназначен для механизмов encapsulation (KEM).

Согласно опубликованному отчету (PDF) о четвертом раунде стандартизации PQC, NIST планирует выпустить черновой стандарт HQC в начале 2026 года, а финализированный стандарт ожидается в 2027 году.

До этого институциональный портфель PQC уже включал четыре алгоритма, три из которых были утверждены в качестве стандартов:

Четвертый алгоритм, FALCON, проходит этап стандартизации и вскоре будет опубликован как FIPS 206 (FN-DSA).

HQC, как и ML-KEM, предназначен для установления общего секретного ключа по открытому каналу. В отличие от ML-KEM, построенного на основе структурированных решеток, HQC использует математический аппарат кодов исправления ошибок.

Алгоритм HQC требует больше вычислительных ресурсов и обладает большей длиной ключа, но, по словам ведущего специалиста NIST Дастина Муди, «его чистота и безопасность делают его достойным резервным вариантом».

В категории цифровых подписей (DSA) основным стандартом остается Dilithium (FIPS 204, ML-DSA). FALCON (FIPS 206, FN-DSA) предлагается для случаев, где требуется меньший размер подписи, а Sphincs+ (FIPS 205, SLH-DSA) выступает в качестве резервного алгоритма на основе криптографических хеш-функций.

Несмотря на включение HQC, NIST подчеркивает, что организациям не следует откладывать переход на постквантовую криптографию в ожидании резервных алгоритмов. В первую очередь рекомендуется использовать ML-KEM и другие уже утвержденные стандарты.

«Мы добавили HQC, чтобы иметь резервный вариант, использующий иной математический подход, чем ML-KEM», — пояснил Муди.

Таким образом, с включением HQC NIST завершил формирование полного набора первичных и резервных алгоритмов для постквантового шифрования, обеспечивая криптографическую гибкость (crypto agility) на случай будущих угроз.

AM LiveКак эффективно защититься от шифровальщиков? Расскажем на AM Live - переходите по ссылке, чтобы узнать подробности

Мультиагентная система взяла на себя треть задач SOC в Yandex Cloud

Yandex Cloud сообщила, что автоматизировала значительную часть рутинных задач в своём центре мониторинга безопасности (SOC), внедрив мультиагентную систему на базе ИИ. По данным компании, около 39% операций, которые раньше занимали существенную долю рабочего времени аналитиков, теперь выполняют ИИ-помощники. Речь идёт о разборе алертов, первичном анализе инцидентов и поиске данных во внутренних базах.

Внутри SOC несколько ИИ-агентов работают параллельно: один сортирует входящие уведомления, другой перепроверяет данные и выявляет ошибки.

Такой подход позволяет снизить риск некорректных выводов и ускорить фильтрацию ложных срабатываний. По оценкам компании, время на обработку некорректных оповещений сократилось на 86%.

За два года Yandex Cloud прошла путь от экспериментов с ИИ в SOC до полноценной промышленной эксплуатации. Значимую роль сыграли RAG-технологии, которые позволяют моделям работать с актуальными документами и накопленной базой инцидентов. Мультиагентный подход, в свою очередь, сделал возможным разделить задачи между специализированными помощниками, способными учитывать контекст крупных корпоративных инфраструктур.

По словам Евгения Сидорова, директора по информационной безопасности Yandex Cloud, система помогает ускорять обнаружение угроз и автоматизировать обработку данных киберразведки. Он отмечает, что современные SOC-команды всё чаще работают на стыке ИБ и инструментов ИИ.

Мультиагентная система используется не только внутри компании, но и доступна клиентам облачной платформы — в частности, в сервисах Detection and Response и Security Deck. Их уже применяют организации из разных отраслей, включая финтех, здравоохранение и страхование, для автоматизации части процессов мониторинга.

ИИ-помощник, встроенный в сервисы, может разбирать инциденты пошагово, анализировать индикаторы компрометации и артефакты в контексте облачной инфраструктуры, а также предлагать варианты реагирования. Он также собирает дополнительные данные, например по IP-адресам, и формирует рекомендации по предотвращению дальнейших угроз.

AM LiveКак эффективно защититься от шифровальщиков? Расскажем на AM Live - переходите по ссылке, чтобы узнать подробности

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru