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量子计算机预计将在5-15年内打破当前的加密方法，这使得数据安全成为当务之急。 组织需要立即采取行动，保护敏感信息免受未来的量子威胁。后量子密码学 (PQC) 提供旨在抵抗量子攻击的加密方法，而人工智能工具则通过自动威胁检测、优化加密协议和确保实时保护来增强安全性。
关键要点：
像这样的平台 prompts.ai 将 PQC 和 AI 相结合，保护工作流程、加密数据并自动进行加密更新，确保企业为量子时代做好准备。组织应评估现有的加密，试点 人工智能驱动的工具，以及用于有效过渡到量子安全系统的分层防御。
后量子密码学 (PQC) 旨在即使在量子计算时代也能保持安全。它使用先进的数学方法，例如晶格、哈希函数和错误校正码，这些问题对于传统计算机和量子计算机来说都难以解决。与传统的加密方法（例如基于整数分解或离散对数的加密方法）不同，PQC避免了量子计算机可能利用的漏洞。
“后量子密码学是指旨在承受量子计算机计算能力的加密方法。”-Palo Alto Networks
2024 年 8 月，NIST 最终确定了第一套 PQC 标准。其中包括用于公钥加密的Kyber以及用于数字签名的Dilithium和Falcon，它们构成了抗量子密码学的支柱。NIST PQC 项目负责人 Dustin Moody 强调了紧迫性：“我们鼓励系统管理员立即开始将其集成到他们的系统中，因为完全集成需要时间”。
量子计算机构成的威胁比许多人想象的要严重。例如，中国的研究人员演示了一台56量子比特的量子计算机，在1.2小时内完成了一项任务，这将是最快的超级计算机八年时间。预计到2030年将有多达5,000台量子计算机投入运行，因此采取行动的紧迫性越来越大。
AI 通过优化协议、识别威胁和自动响应，在提高 PQC 的效率方面发挥着至关重要的作用。人工智能不仅仅实现抗量子算法，还为系统带来了灵活性和效率。例如，它可以平衡较大的密钥大小和性能之间的利弊，在这个领域，抗量子加密通常落后于传统方法。人工智能算法可以实时调整量子密钥生成速率，确保系统既安全又高效。
一个实际的例子是 Meta的混合密钥交换，它结合了 X25519 和 Kyber，用于 TLS 流量。即使能够破解加密的量子计算机突然出现，这种设置也能提供抗量子保护。它重点介绍了领先的科技公司如何部署人工智能增强型PQC解决方案。
人工智能还加强了威胁检测和响应。如果网络流量或加密使用中的异常模式暗示了潜在的量子攻击，则人工智能系统可以自动调整加密方案。这可能包括切换到不同的 PQC 算法或根据实时威胁情报扩大密钥大小。
展望未来，自动化将变得更加关键。到2029年，证书预计将每47天过期一次，而不是目前的398天，这使得手动流程变得不切实际。人工智能驱动的工具将简化这些证书的发现和更换，确保安全系统保持最新状态。
这些人工智能驱动的进步为现代数据环境所需的实时安全解决方案铺平了道路。
实时安全环境需要快速响应，而手动方法根本无法提供。人工智能与 PQC 相结合，创建的系统能够比潜在的量子威胁更快地进行适应和反应。
人工智能驱动的检测工具在减少误报方面特别有效，即使在高流量环境中也是如此。通过准确识别实际威胁并过滤出良性异常，这些系统使安全团队能够专注于已验证的问题，同时自动进行事件响应。
“立即收集，稍后解密” 攻击的威胁日益增加，即对手现在收集加密数据，然后使用量子计算机对其进行解密，这使得实时保护变得更加重要。国家安全局网络安全总监罗布·乔伊斯强调了立即采取行动的重要性：“关键是今天要踏上这段旅程，而不是等到最后一刻”。人工智能驱动的工具通过自动化采用量子安全加密所涉及的复杂过程来简化这种过渡。
过渡到PQC预计需要10-15年，这凸显了对人工智能驱动的自动化的需求。通过管理这种漫长的过渡，同时保持安全性和性能，人工智能可确保在向量子安全加密过渡期间和之后数据都受到保护。
随着量子计算的发展，对能够承受其能力的安全系统的需求变得越来越紧迫。人工智能驱动的安全工具正在加紧应对挑战，将后量子加密 (PQC) 与自动化相结合，提供自适应的实时保护。这些工具将 PQC 算法的数学优势与 AI 的智能和速度相结合，可有效应对新出现的威胁。
prompts.ai 作为将后量子密码学编入其核心基础设施的平台脱颖而出。其方法侧重于三个主要领域： 加密数据保护， 代币化基础架构，以及 多模式 AI 工作流程。这些功能可确保各种数据类型和处理方法的安全性。
该平台的 加密数据保护 采用先进的 PQC 算法来保护传输和静态信息。这种安全性延伸到 prompts.ai 的所有服务，从人工智能驱动的聊天机器人和创意内容工具到草图到图像的原型设计。加密级别是根据数据的敏感度量身定制的，确保了对工作流程的强大保护。
为了支持安全协作，prompts.ai 提供 实时协作 工具。这些功能使用后量子加密来保护通信渠道、自动报告和数据共享，使其成为从事敏感项目的分布式团队的理想之选。
该平台还包含一个 代币化基础架构，它可以保护系统内的每一次交互。其即用即付模式可连接大型语言模型，同时保持加密完整性。每个代币交易所都受到后量子方法的保护，从而确保了能够抵御未来量子威胁的审计跟踪。
处理复杂的数据流是另一个挑战，prompts.ai 解决了这个问题 多模式 AI 工作流程。无论用户是在生成内容、创建原型，还是使用矢量数据库进行检索增强生成 (RAG) 应用程序，在每个阶段都会应用一致的 PQC 保护。
一个突出的特点是 带有实时同步工具的 AI 实验室，这样可以安全地同步实验和工作流程。该系统自动管理加密密钥和证书，为变更做准备，例如预计到2029年将改为47天的证书生命周期。这些功能使 prompts.ai 成为将抗量子安全性集成到 AI 工具中的领导者。
除了 prompts.ai，其他几个 AI 解决方案正在采用后量子措施来保护实时数据。这些工具可满足量子安全性的各个方面，提供性能和用户友好的设计。
除此之外，还有一个概念 加密敏捷性 正在成为游戏规则的改变者。这些系统根据实时威胁情报在PQC算法之间动态切换，确保安全措施与新出现的风险一起发展。饰演首席执行官乔丹·拉基 关键因素，说的是：
“我们正在汇聚最优秀的人才。我们共同为组织提供了一条无缝的途径，可以发现和修复当今的加密风险，领先于未来的量子威胁”。
特定行业的人工智能平台 也越来越受欢迎，尤其是在银行、医疗保健和国防等领域。这些平台将后量子密码学与为其行业量身定制的合规功能相结合。它们通常可以应对独特的挑战，例如在启用现代 AI 工作流程的同时保护传统系统。
量子计算和人工智能的交汇正在推动网络安全框架的创建，这些框架从头开始就具有抗量子能力。通过使用人工智能作为桥梁，这些框架简化了与复杂安全系统的交互，即使没有深厚的加密专业知识的组织也能获得高级保护。
过渡到由人工智能驱动的后量子加密 (PQC) 工具需要仔细的规划，尤其是对于管理敏感数据或关键通信的组织而言。正如专家所概述的那样，目标是到2035年完成这一转变，并得到总务管理局（GSA）网络研讨会等举措的支持。例如，2025年6月，GSA举办了 “后量子密码学过渡：清点和评估入门”，为开始量子准备之旅的组织提供了可行的指导。以下是帮助有效整合这些工具的关键步骤。
首先评估您现有的加密系统。这包括识别关键服务、应用程序和数据资产，以及映射它们对当前加密组件的依赖关系。制定明确的迁移目标，以应对网络安全威胁、监管要求以及灵活适应新挑战的需求。
专注于高优先级系统，即处理敏感数据或关键操作的系统。创建所有加密实现的清单，并验证您的供应商是否支持 PQC 解决方案。许多第三方提供商已经在研究抗量子技术，这可以简化过渡。
GSA的企业基础架构解决方案（EIS）合同可以通过提供系统清单、环境评估和迁移策略制定等服务来协助完成这一过程。这些资源有助于查明漏洞并简化向量子弹性系统的过渡。
评估完当前系统后，下一步是试用人工智能驱动的安全工具。根据系统兼容性和潜在威胁定义测试要求。将这些工具集成到您的 CI/CD 管道中，确保顺利实施，同时最大限度地减少中断。建立反馈回路，使人工智能能够随着时间的推移适应和提高其威胁检测能力。
特别注意加密敏捷性，即在加密算法之间快速切换的能力。这在过渡期间至关重要，因为实时威胁情报可能需要在传统算法和后量子算法之间交替使用。彻底测试这些配置，以避免性能问题或兼容性问题。
在整个测试阶段，对您的团队进行培训。培训课程应涵盖工具的使用、解释结果以及将发现结果整合到现有工作流程中。定期更新新出现的威胁和先进的人工智能安全策略将进一步增强团队的准备能力。
在评估了人工智能工具的性能之后，通过采用多层安全策略来加强防御。
后量子人工智能安全在分层防御方法上蓬勃发展，该方法结合了各种安全机制来应对各种威胁。该策略不仅加强了保护，还增加了冗余以防范意外风险。纳入PQC标准，对数据进行细分，并定期进行密钥轮换，作为该方法的一部分。
网络安全和基础设施安全局 (CISA) 建议使用持续加密来保护传输、静态和使用中的数据。对于 AI 特定应用程序，为 AI 代理分配唯一身份，以确保严格的身份验证和监管。使用特定用途且有时间限制的动态凭证，并部署运行时防御来检测异常、即时注入和权限升级。
其他措施包括网络分段、防火墙、VPN 和强大的端点安全。为所有连接到您的网络的设备配备反恶意软件工具、端点检测和响应 (EDR) 软件、设备加密和定期补丁更新。通过多因素身份验证 (MFA) 和基于角色的访问控制加强身份和访问管理 (IAM)。
通过进行模拟真实攻击的红队练习，严格测试你的防御能力。在这些测试中使用 AI 代理可以发现传统渗透测试可能遗漏的漏洞，从而更深入地了解您的安全状况。
GSA的多项奖励计划——IT类别和高适应性网络安全服务（HACS）为经过审查的供应商和网络安全专家提供了机会。这些资源可以帮助实施分层安全策略，同时确保过渡到 PQC 工具期间的平稳运行。
量子计算即将到来，随之而来的是严峻的挑战：当今的加密方法可能会过时。正如国家安全局网络安全局局长罗布·乔伊斯所警告的那样，对手可能会利用量子进步来破解当前的加密并访问敏感信息。他的建议很明确：“关键是今天要踏上这段旅程，而不是等到最后一刻”。
这是像 prompts.ai 这样的平台介入的地方，为企业和自由职业者提供了一种安全的适应方式。通过将后量子加密与人工智能驱动的工作流程相结合，prompts.ai 确保实时协作保持安全。其灵活的即用即付模式和大型语言模型 (LLM) 工作流程的无缝集成使各种规模的组织都可以使用高级安全解决方案。
为了做好准备，组织应专注于三个关键步骤：审查当前的加密做法、测试人工智能驱动的监控系统以及实施分层防御。随着美国国家标准与技术研究所（NIST）计划在2024年8月之前最终确定公钥加密和数字签名的后量子密码学标准，抵抗量子安全的基础已经在奠定中。
忽视向后量子安全的转变不仅有风险，而且是合规问题、数据泄露和信任受损的根源。推迟行动的企业会面临 “立即收集，稍后解密” 的策略，即攻击者今天收集加密数据，以便在量子能力成熟后对其进行解码。通过现在采用后量子人工智能工具，组织可以保护他们的数据，保持信任，并确保他们为未来的加密挑战做好准备。
量子时代即将来临。问题不在于它是否会到来，而是你的组织是否准备好迎接它。
人工智能工具在增强能力方面起着至关重要的作用 后量子密码学，使用自动化和高级分析来提高实时数据安全性。这些工具简化了密钥管理，快速识别潜在漏洞，并微调加密协议以更好地应对新出现的威胁。
借助人工智能即时分析海量数据集的能力，组织可以领先于风险并相应地调整防御措施。即使面对量子计算进步带来的复杂挑战，这也有助于保护敏感数据。
为了为转向后量子密码学做好准备，第一步是进行 量子风险评估。这有助于查明当前加密方法中的任何弱点。专注于识别最需要保护的关键数据和系统并对其进行优先排序。还必须随时了解最新的发展和标准 后量子密码学 (PQC)。
了解漏洞后，创建一个 过渡计划。这应包括在关键应用程序上进行原型设计和测试 PQC 解决方案，然后再将其全面推出。指派一个专门的团队来管理流程，确保整合顺利进行。通过立即采取这些措施，组织可以更好地保护敏感数据免受未来的量子威胁。
“立即收获，稍后解密” 的策略在网络安全领域越来越受到关注。它涉及攻击者今天拦截和存储加密数据，并计划在未来使用强大的量子计算机对其进行解密。这里的危险显而易见：一旦量子解密成为可能，原本被认为安全的敏感信息可能会突然暴露出来。
为了应对这种威胁，组织需要开始使用 抗量子加密方法。这些先进的加密技术旨在承受量子计算的能力。立即采取行动保护数据，确保即使量子技术不断进步，关键信息也不会被窥探。
