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 LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Почти каждый россиянин сталкивался с онлайн-мошенничеством

Сбер и Rambler&Co опубликовали результаты масштабного опроса, в котором приняли участие 156 тыс. россиян. Согласно данным исследования, с онлайн-мошенничеством сталкивались 96% респондентов. Чаще всего участники упоминали телефонное мошенничество (51%), попытки атак через мессенджеры (25%) и электронную почту (15%).

Опрос был приурочен к конференции AI Journey («Путешествие в мир искусственного интеллекта»), которая традиционно проходит в конце ноября. Исследование проводилось в онлайн-формате на ресурсах Rambler&Co.

По данным опроса, 96% участников сталкивались с теми или иными проявлениями онлайн-мошенничества. Помимо звонков и сообщений с вредоносными ссылками, 3% респондентов сообщали о встречах с поддельными приложениями.

Каждый пятый опрошенный (21%) отмечает, что сталкивался с атаками на компании, где он работает или работал ранее. Ещё 6% говорили о кибератаках на организации, услугами которых они пользуются. Треть респондентов узнавала о подобных инцидентах из СМИ и социальных сетей. Среди наиболее серьёзных последствий россияне называют утечки данных (25%) и остановку ключевых бизнес-процессов (19%).

При этом участники опроса слабо осведомлены о том, какие средства защиты применяются в их компаниях. Половина респондентов призналась, что не знает, какие технологии киберзащиты используются работодателем.

Непосредственно пострадали от мошенничества сравнительно немногие. По словам 85% опрошенных, злоумышленникам не удалось похитить у них деньги или имущество. Однако 3% признались, что переводили средства мошенникам онлайн, ещё 1% — передавали наличные через курьеров. Кроме того, 3% загружали вредоносные файлы, 2% вводили платёжные данные на фишинговых сайтах, а 6% потеряли деньги другими способами.

Среди наиболее распространённых средств защиты участники выделяют определители номера (38%) и антивирусные программы (24%). Треть респондентов возлагает большие надежды на новые инструменты на базе искусственного интеллекта. Ещё треть видит основное преимущество ИИ в автоматическом предотвращении мошеннических действий.

Около 30% ожидают появления новых защитных технологий, прежде всего направленных на выявление фишинга. 22% рассчитывают, что интеллектуальные алгоритмы ускорят обнаружение мошеннических схем, а 12% верят, что ИИ поможет эффективнее расследовать такие преступления.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru