每年10月21日，世界都会纪念全球加密日。今年，随着网络攻击日益增多，我们再次意识到，保护敏感数据从未像现在这样重要。
我们需要借助抗量子密码学和机密计算等最新技术，持续适应网络威胁的变化。
研究人员在全同态加密领域也取得了突破，这项技术有望实现端到端的安全与隐私保护。
网络攻击日益增多，网络犯罪分子也越来越狡猾。但安全研究人员同样在不断进步，始终努力领先最老练的黑客一步，保护您、您的数据和您的业务安全。
随着企业承受的数据保护法规压力越来越大，且未能妥善保护数据可能面临罚款风险，研究人员正在提出创新方法来加强数据隐私保护。
10月是网络安全意识月（欧洲）和美国的网络安全意识月，旨在提醒我们关注不断演变的网络威胁，并做好应对准备。随着人工智能（AI）和密码学领域取得最新进展，安全研究人员正在不断拓展网络防御的能力边界。
他们与一线事件响应人员一道，站在打击网络犯罪的最前线，必须不断适应那些越来越多地蔓延到现实世界的数字威胁。
包括IBM在内的当今科技巨头正在利用人工智能的力量，保护企业、组织和个人免受网络犯罪分子的侵害，其中也包括那些可能试图利用未来量子计算机破解现代加密技术的人。这正是抗量子密码学发挥作用之处。
量子计算的兴起
古希腊人、罗马人和埃及人甚至都使用过字符替换加密，而现代计算机技术已将密码学提升到全新的高度。只要数据被视为敏感信息，通常就会进行加密。问题在于，密码学日趋成熟的同时，一种新兴且前景广阔的计算方式也在发展——量子计算。
量子计算机在20世纪80年代初首次被提出，当时它被视为量子力学的一种潜在实际应用，如今已成为现实。它们依赖自然界奇妙而独特的特性：原子和亚原子粒子可以发生纠缠，并同时处于多种状态。
这些特性使量子计算机能够完成传统计算机无法企及的海量计算。随着量子计算机变得更加强大，它们很快就可能破解现代加密技术。
世界经济论坛在网络安全领域开展了哪些工作？
网络安全中心提供一个值得信赖的平台，让各方领导者齐聚一堂，理解不断演变的网络风险及其系统性影响。中心致力于在日益互联的数字世界中增进理解与信任。
中心通过推动跨行业合作与洞见分享，帮助合作伙伴增强网络韧性，并应对需要集体行动的挑战。
因此，密码学家近期一直在开发一种基于格的数学特性的加密方式，以保护数据免受未来量子计算机的威胁。
7月，美国国家标准与技术研究院（NIST）宣布四种方案已准备就绪，将为制定新的抗量子密码标准铺平道路，供世界各地采用。
转向抗量子密码学
IBM的安全与量子研究团队参与了这些方案的开发。但让数据安全达到抗量子水平的旅程并未止步于此；这只是一个开始。企业现在就应考虑将其系统迁移至抗量子密码学。
美国国家安全局也持这一观点。该机构近期宣布，其存有机密数据的网络将在2025年前转用抗量子标准。量子计算机目前还没有强大到足以破解现代加密技术，这并不重要。它们达到这一水平的时间会比您想象的更早。
在今年的世界移动通信大会上，代表移动网络运营商利益的组织全球移动通信系统协会（GSMA）宣布成立GSMA后量子电信网络工作组，IBM和沃达丰是创始成员。该工作组旨在协助制定政策、法规和运营商业务流程，以更好地保护电信行业免受未来量子计算机的威胁。
目前已有采用抗量子加密技术的产品，例如IBM近期发布的z16和LinuxONE Emperor 4系统，可防范软件攻击和物理攻击。我们的工作还将继续。
近期选定的标准仅涵盖加密和身份验证，但种种迹象表明，近期我们将需要先进得多的密码学技术。随着用户和企业日益重视保护私人数据，分布式账本和零知识证明等前沿技术正逐步走向实际应用。
目前，为这些技术提供隐私保障的最高效协议尚不具备抗量子能力，我们正在开发兼具效率且能在量子时代保持安全的协议。
机密计算的网络安全领域
全球至少还需要几年时间才能转向抗量子标准。而这还不足以保障您今天的敏感数据安全，尤其是在云端。机密计算应运而生。
这项技术旨在确保您在租用的云基础设施中的数据始终处于加密状态，不仅在存储或传输时如此，在主动使用期间也一样——例如训练机器学习模型、为数据编制索引或以其他方式处理数据时。
机密计算将数据隔离在受保护的中央处理器（CPU）中，并借助硬件机制保护整个虚拟机（VM，通常称为“安全”虚拟机）和容器，从而确保工作负载的机密性。
这些安全的 虚拟计算机系统配备自己的CPU、内存、存储和网络接口，让客户能够在云端使用属于自己的“计算机”，而不必依赖专用的物理硬件。
安全虚拟机就像一间高度防护的酒店客房。只有客户能用自己的钥匙进入客房，酒店员工则不能。同样，安全虚拟机可保护用户的工作负载，避免云服务提供商的员工和软件以及运行在同一基础设施上的其他客户（其中可能存在恶意客户）访问。
近年来，机密计算取得了巨大进展，包括英特尔、谷歌、ARM、微软在内的众多科技巨头都在积极投入。IBM Z在金融行业广泛应用，是一个安全、可靠且可扩展的机密计算平台。
机密计算可保护程序免受外部攻击，防止攻击者直接访问程序内部的信息。近期，我们还开发了“内存安全防护”技术，以保护系统免受内部威胁。
这项技术目前仍处于研究阶段，可保护程序免受内部攻击。它旨在防止攻击者利用程序中的内存安全漏洞窃取信息（例如HeartBleed攻击），或控制程序（例如面向返回编程攻击）。
全同态加密是密码学的“圣杯”
机密计算依靠专用硬件以及安全隔离区中运行的软件栈的稳健性来保障数据安全。与此同时，研究人员也在探索一种称为全同态加密（FHE）的技术。
传统加密方案能够保护静态和传输中的数据，但在进行任何计算之前都需要先将数据解密。而采用FHE，可以实现完整的端到端数据安全与隐私保护，整个过程中数据始终无需解密。
因此，无论处理所依赖的底层基础设施或环境如何，这项技术都能在数据层面提供密码学安全保障。这意味着，借助全同态加密，人们可以安全地将计算任务外包给云端或第三方，甚至让多方共享数据并从中获取洞见，同时保护隐私。
自20世纪70年代以来，研究人员一直在探索这一数学概念。2009年出现了一项重大突破：当时任职于IBM的Craig Gentry发表了其开创性论文——《一种全同态加密方案》。他的论文为相关技术的出现奠定了数学基础，使复杂的行业工作负载能够在加密数据上运行。
直到最近，全同态加密的前景仍被视为具有变革性，但计算开销和使用复杂性使其难以在行业中实际应用。研究人员仍在不断突破极限，开发更高效的全同态加密方案——我们正在逐步接近目标。
网络安全研究人员始终领先一步
在IBM，我们现已提供一款可下载软件包，可免费用于非商业用途，供用户试验并开发基于加密数据运行的应用程序和机器学习模型。
我们也在积极开发云原生基础设施，让客户能够通过加密数据使用不同服务，初期重点是为机器学习模型提供服务。
网络犯罪分子可能变得越来越老练，但网络安全研究人员始终会领先一步。
