post-quantum cryptography
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5 天有情绪数据
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后量子密码学带来商业风险，需要早期迁移
后量子密码学（PQC）是一个关键的业务连续性问题，而不仅仅是数学问题，因为像RSA和椭圆曲线密码学这样的当前加密方法容易受到未来量子计算机的攻击。虽然量子计算机并非迫在眉睫的威胁，但攻击者已经可以窃取今天的加密数据以供将来解密，这对敏感信息构成了重大风险。企业需要开始迁移到PQC解决方案，以保护机密性、真实性和完整性，从而确保其数字业务信任模型保持不变。
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AI 溯源：可验证的记录对于可信赖的 AI 行为至关重要
Mickai 提倡为 AI 系统提供可审计的溯源，强调需要对 AI 的行为和决策进行可验证的记录。这种方法旨在确保 AI 的输出，无论是在药物开发、法律还是国防领域，都能够被追溯和信任。提出的解决方案包括创建所有输入、模型和决策的密封、签名和锚定的记录，以防止模型崩溃和记忆中毒等问题。
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可验证记录对 AI 控制和问责至关重要，而不仅仅是证明
Mastodon 用户 Mickai 发布的一系列帖子认为，在 AI 系统中，尤其是在公共部门和国防领域，真正的控制和问责依赖于可验证的、已密封的、已锚定的记录，而不是单纯的证明或数据驻留。作者强调，后量子密码学对于确保这些记录的真实性至关重要，而不仅仅是保密性。这种方法被认为是解决‘供应商证明陷阱’、许多 AI 代理项目因治理差距而失败以及 GDPR 和欧盟 AI 法案等法规的冲突要求等问题的解决方案。
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研究发现：LLM 辅助的 PQC 开发面临新的“编码漂移”风险
Dinithi Nadee Shakya Rathnaikage 的一篇新论文介绍了一种名为“PQC 中的安全编码漂移”的模型，该模型描述了对 LLM 的依赖如何导致后量子密码学开发中的安全编码实践退化。研究强调，LLM 在提高生产力的同时，也可能引入细微的漏洞。为解决此问题，该论文提出了一个游戏化框架，该框架整合了对抗性评估和行为反馈，将 LLM 转变为主动的安全副驾驶，以实现更安全的 PQC 实现。
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新框架利用后量子AI保护医疗物联网安全
本研究论文提出了一种框架，用于保护医疗物联网（IoMT）设备免受量子计算威胁。它将后量子密码学（PQC）与联邦学习（FL）以及使用Kubernetes的原生边缘编排相结合。该系统旨在通过确保量子安全通信和通过分布式加密处理降低延迟来保护敏感健康数据，并在Raspberry Pi测试平台上进行了验证。
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IPEVO Vurbo.AI 翻译工具在 G7 网络安全宣言发布之际推出
Tech Wind 现正销售 IPEVO 的 Vurbo.AI，这是一款实时人工智能翻译工具，旨在打破国际会议和谈判中的语言障碍。与此同时，G7 网络安全工作组发布了一项宣言，强调中小企业网络安全的重要性，并呼吁向后量子密码学过渡。
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提出面向6G网络物理系统的AI原生闭环安全
一篇新的调查论文提出了一种面向支持6G的网络物理系统（CPS）的AI原生闭环安全框架。该提议的系统旨在以毫秒级精度在网络边缘检测和缓解威胁，解决了传统安全模型的局限性。它集成了多种AI技术，包括联邦学习和数字孪生，以创建一个强大且自适应的安全管道。
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Let's Encrypt 优先迁移抗量子证书
Let's Encrypt 宣布了其迁移到后量子密码学 (PQC) 的策略，以保护数字证书免受未来量子计算威胁。该组织优先考虑转型，为采用勾勒出清晰的前进道路。此举承认了从抗量子加密转向身份验证方法的重点转移，这对于 Let's Encrypt 等证书颁发机构至关重要。
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AI 加速量子、百亿亿次和神经形态计算的进步
新兴的计算能力，包括百亿亿次超级计算、量子计算以及神经形态/光子方法，有望改变各个行业。这些通常由 AI 加速的进步有望在药物发现、材料科学、气候建模和能源效率等领域取得突破。然而，量子计算的兴起也迫切需要迅速过渡到后量子密码学，以保护现有的加密标准。
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量子计算威胁零售税务合规的安全性
量子计算有望对零售税务合规产生重大影响，税务合规是指确保交易合规和防止增值税欺诈的过程。尽管税务合规的法律目的仍然存在，但底层的技术控制，特别是那些依赖公钥密码学（如数字签名和证书）的控制，容易受到具备量子能力的攻击。专家预计，这一转变将需要过渡到后量子密码学标准，以维护交易的完整性、设备身份、安全数据传输、长期存档以及面向消费者的验证方法（如二维码）。
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Gartner：AI将主导2026年网络安全趋势
Gartner的2026年网络安全趋势报告强调了AI日益增长的影响力，重点关注代理式AI治理和AI驱动的安全运营中心（SOC）。报告还指出后量子密码学和AI身份安全是关键领域。监管韧性被确定为应对不断演变威胁态势的关键因素。
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轻量级量子代理优化边缘系统的 PQC 和 NOMA 资源分配
研究人员开发了一种新颖的轻量级 AI 代理框架，旨在优化利用非正交多址接入 (NOMA) 的移动边缘计算系统中的资源分配。该框架解决了后量子密码学 (PQC) 模块的能耗和传统分配算法的复杂性问题。所提出的解决方案采用多阶段随机混合整数非线性规划模型和线性复杂度算法，显著提高了计算吞吐量，并确保了系统稳定性和能耗约束。
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Google 警告称量子计算机可能比预期更早破解加密技术
Google Research 发布了一份白皮书，详细说明了破解当前椭圆曲线密码学所需的量子计算资源，该密码学是加密货币安全的基础。该论文估计，未来的量子计算机可能仅用不到 1,200 个逻辑量子比特和 7000 万个 Toffoli 门就能实现这一目标，这比之前的估计有了显著的降低。Google 敦促加密货币社区过渡到后量子密码学 (PQC) 以减轻这些风险，并提供了建议和 2029 年的迁移时间表，同时还就负责任的披露方法与美国政…