NIST утвердил стандарт быстрой криптографии Ascon для IoT-устройств

NIST утвердил стандарт быстрой криптографии Ascon для IoT-устройств

NIST утвердил стандарт быстрой криптографии Ascon для IoT-устройств

NIST представил новый стандарт быстрой криптографии для устройств с ограниченными ресурсами — Ascon-Based Lightweight Cryptography Standards for Constrained Devices (SP 800-232). Он предназначен для защиты данных, которые создают и передают миллиарды IoT-устройств, а также другие миниатюрные гаджеты — от RFID-меток до медицинских имплантов.

Такие устройства сильно уступают по вычислительной мощности смартфонам или ноутбукам, но при этом тоже нуждаются в надёжной защите. Лёгкая криптография как раз и рассчитана на такие условия.

По словам представителя NIST Керри Маккей, новая разработка пригодится во многих отраслях — от «умных» бытовых приборов до транспондеров на авто и медицинских устройств. Главное её преимущество — экономия энергии, времени и памяти при выполнении криптографических операций.

Стандарт построен на алгоритмах семейства Ascon, которые в 2023 году прошли многоэтапный публичный отбор. Алгоритм был создан ещё в 2014 году исследователями из Технологического университета Граца, Infineon Technologies и Университета Радбауд, а в 2019 году получил признание как лучший вариант лёгкого шифрования в конкурсе CAESAR.

В документ вошли четыре варианта Ascon:

  • ASCON-128 AEAD — для шифрования данных с проверкой целостности и защиты от подмены. Его проще реализовать с учётом устойчивости к побочным каналам, чем многие старые алгоритмы.
  • ASCON-Hash 256 — для создания «отпечатка» данных, что удобно при проверке обновлений ПО или защите паролей и цифровых подписей.
  • ASCON-XOF 128 и ASCON-CXOF 128 — настраиваемые функции хеширования, позволяющие уменьшать длину хеша для экономии ресурсов. CXOF также поддерживает пользовательские метки для снижения риска коллизий.

В NIST подчёркивают, что стандарт готов к немедленному внедрению, но при необходимости его можно будет дополнить — например, отдельным алгоритмом для аутентификации сообщений.

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