Secure 传输的未来：人工智能、量子技术与零信任 

Secure 传输正迎来自公钥加密技术问世以来最具颠覆性的技术时代。随着人工智能加速网络攻击的速度与复杂性，量子计算即将突破广泛使用的加密系统，首席信息安全官必须重新思考如何保护传输中的数据。 

直至2010年代中期，安全专家们始终认为采用RSA和AES加密的文件传输在面对所有已知攻击途径时具有固有安全性。然而在量子计算与人工智能驱动的威胁时代，这一假设已不再成立。  

攻击者正将人工智能驱动的恶意软件、行为模仿技术以及自动化凭证攻击武器化。与此同时，国家行为体已开始收集加密数据，意图在量子计算技术成熟后进行解密，这种威胁被称为"先收集数据，后解密"。 

人工智能、量子计算与日益分散的架构的融合，使安全文件传输成为首席信息安全官（CISO）的战略重点。根据Gartner 2024年CISO调查，68%的安全负责人将量子抗性文件传输列为未来24个月内基础设施的三大优先事项之一。当下采取行动者，将为其数据交换环境打造未来保障。 

自1990年代以来，安全文件传输主要依赖于包括RSA（1977年提出）和ECC（椭圆曲线密码学，2000年代初标准化）在内的加密算法、基于边界的身份验证以及静态信任模型。 

传统加密算法曾被认为坚不可摧，如今却易受量子算法（如肖尔算法）的威胁。依赖静态凭证的认证方式，可通过人工智能驱动的凭证填充攻击或合成身份攻击被绕过。专为集中式网络设计的边界防护模型，在多云和远程环境中已无法提供有效保护。 

随着威胁行为者的不断演变，首席信息安全官（CISO）已无法继续依赖MFT 。他们必须转向采用以下特性的架构：预设系统可能遭入侵、持续进行安全验证，并确保即使加密标准发生变化仍能保持弹性。 

人工智能正通过提供更深入的可视性、更快的响应时间以及对复杂攻击的更精准检测，彻底改变MFT 威胁检测方式。传统工具依赖静态签名，而人工智能则通过分析行为模式、内容结构及跨环境特征来识别异常。 

对于首席信息安全官而言，人工智能提供了切实的运营优势： 

• 异常文件行为的实时识别 
• 预测性威胁评分机制，用于在文件传输前评估风险 
• 内容分类机制，用于降低受监管工作流中的信息暴露风险 
• 自动响应措施，用于隔离、隔离或阻止恶意传输 
• 在混合云和多云环境中实现可视性，而边界监控在此失效 

基于MFT 威胁检测现已涵盖三大核心类别： 

1. 机器学习（ML）——检测与已知文件传输基准的偏差，标记异常情况，例如不寻常的文件大小、传输时间或目标位置。 
2. 行为分析——持续监控用户、系统及文件行为，以检测内部威胁、遭入侵的账户以及可疑工作流。 
3. 深度学习模型——识别隐藏在文档、媒体文件、压缩存档或加密有效负载中的复杂恶意软件模式，包括那些专门设计用于规避杀毒引擎的模式。 

根据SANS研究所2024年的研究，在分析未知或多态威胁时，基于人工智能的检测系统相较于基于特征码的检测方法，准确率提升了43%，误报率从28%降至16%。 

评估人工智能增强型文件传输解决方案的首席信息安全官应确保人工智能贯穿工作流的每个阶段： 

• 基于机器学习的威胁评分预传输扫描 
• 实时行为监控与安全信息与事件管理/安全操作自动化与响应集成 
• 转移后验证以检测潜在或演变中的威胁 
• 基于风险信号动态调整的策略自动化 
• 零信任身份信号以增强访问控制决策 

集成最佳实践包括： 

• 选择具备内置人工智能或原生集成选项MFT 
• 确保API支持自动化、行为遥测和安全事件关联 
• 将人工智能工具与身份访问管理（IAM）、数据泄露防护（DLP）和安全信息与事件管理（SIEM）生态系统进行整合 

量子计算代表着数十年来对密码学最重大的颠覆性变革。尽管仍处于发展初期，量子系统终将攻破支撑当今安全文件传输的基础——非对称加密技术。 

即使实际的量子攻击尚需数年才能实现，威胁行为者已开始捕获加密数据以备未来解密。美国国家安全局（NSA）和英国国家网络安全中心（NCSC）均已公开警告：某些国家行为体正针对加密通信和文件传输实施"先收集、后解密"的行动。任何使用存在漏洞的加密技术传输的敏感数据，都将面临长期风险。 

量子威胁使早期准备至关重要。 

尽管估计值存在差异，美国国家标准与技术研究院（NIST）、全球风险研究所以及IBM和谷歌的顶尖量子计算研究人员在以下几个里程碑上达成共识： 

• 今日：Harvest-now攻击正在进行，造成长期保密风险。 
• 在2至5年内：PQC标准将被各国政府及关键基础设施领域广泛采用。 
• 在5至10年内：量子计算机可能达到破解2048位RSA加密所需的规模。 

首席信息安全官不能依赖遥远的时间表；迁移规划必须立即启动。 

量子算法直接威胁： 

• RSA加密（因式分解漏洞） 
• 椭圆曲线密码学（ECC）（离散对数漏洞） 
• 迪菲-赫尔曼密钥交换 
• 采用RSA/ECC密钥协商的TLS协议 

今日使用这些算法传输的加密文件可能被追溯解密，从而可能导致受监管信息、机密信息或专有信息泄露。 

量子安全加密与量子密钥分发是保障未来文件传输安全的基石技术。即使面对具备量子能力的攻击者，它们也能确保长期保密性。 

美国国家标准与技术研究院（NIST）和欧洲电信标准协会（ETSI）正推动全球后量子密码学（PQC）标准化进程。 

领先的算法包括： 

• 水晶-凯伯（密钥建立） 
• 晶体-双锂（数字签名） 
• SPHINCS+（基于哈希的签名） 
• 猎鹰（基于格的签名） 

这些算法旨在抵御量子攻击，同时保持适用于企业文件传输工作负载的性能。 

量子密钥分发（QKD）： 

• 利用量子物理实现密钥交换的安全性 
• 实时检测窃听行为 
• 需要专用硬件和光纤基础设施 

后量子密码学（PQC）： 

• 在现有硬件上运行 
• 更易于大规模部署 
• MFT 实用性，将成为企业MFT 的主导标准 

对于全球性组织而言，后量子密码学（PQC）的采用很可能先于量子密钥分发（QKD），尽管在高安全环境中两者可能并存。 

基于美国国家标准与技术研究院（NIST）的后量子密码学路线图以及以往密码学转型中观察到的行业采用模式，战略时间表包括： 

• 现在：开始 探索与依赖关系映射 
• 1–3年：迁移高风险系统并采用支持后量子加密（PQC）的平台 
• 3–5年： 后量子密码学在关键基础设施中的广泛 应用 
• 5–10年：在高敏感环境中集成量子密钥分发技术 

零信任是唯一具备足够灵活性和强大性，能够抵御人工智能驱动的威胁、量子加密破解以及日益分散的网络的安全架构。 

通过消除隐式信任并验证每次访问请求，零信任确保即使加密被破解或凭证遭泄露，攻击者也无法自由移动或窃取敏感数据。 

零信任模型现已包含： 

• 基于人工智能的持续风险评分 
• 实时身份与设备可信度评估 
• 支持后量子协议的加密敏捷性 
• 混合与多云环境中的文件传输微分段 
• 文件级检查以验证完整性并检测隐藏威胁 

这些增强措施确保系统即使在人工智能驱动的恶意软件绕过传统防护机制，或量子威胁破坏现有密码学体系的情况下，仍能保持弹性。 

首席信息安全官（CISO）可采用分阶段MFT 零信任策略： 

1. 映射所有文件传输资产（用户、系统、工作流、合作伙伴）。 
2. 实施最小特权访问和条件策略。 
3. 通过身份、设备和文件级信号实施持续验证。 
4. 将文件传输环境分段，以限制横向移动。 
5. 整合高级威胁防护功能，包括人工智能驱动的检测和CDR技术。 
6. 自动化策略执行并持续监控行为。 

成功需要高管支持、紧密的身份与访问管理（IAM）集成，以及专为零信任设计的现代化MFT 。 

首席信息安全官必须将战略规划与技术现代化相结合，确保文件传输环境在威胁不断演变的背景下保持安全。为应对未来挑战，需投资于人工智能驱动的洞察力、后量子密码学及零信任架构。

面向未来的迁移策略包括： 

• 评估——评估加密依赖性、长期数据敏感性及量子威胁暴露程度。 
• 优先级设定——识别高风险或长期保留文件的工作流。 
• PQC就绪性——选择支持敏捷密码学的MFT 。 
• 试运行——在低风险环境中测试PQC方案的实施情况。 
• 全面部署——将工作流和合作伙伴迁移至量子安全的协议。 
• 持续验证——监控标准更新并保持加密灵活性。 

人工智能通过以下方式增强量子时代的网络安全： 

• 监测与量子增强攻击相关的异常情况 
• 预测哪些资产面临长期加密风险 
• 传输后验证文件完整性 
• 检测异常访问模式以识别即时数据采集活动 
• 隔离与隔离工作流自动化 

OPSWAT人工智能的威胁检测工具通过将威胁情报直接集成到文件交换工作流中，强化了该模型。  

法规正迅速演变以应对量子威胁、人工智能风险及高级数据保护要求。首席信息安全官必须确保其文件传输现代化举措与这些不断变化的期望保持一致。

关键标准和指导来自： 

• NIST后量子密码学指南（Kyber、Dilithium、SPHINCS+） 
• 欧洲电信标准协会（ETSI）关于量子密钥分发（QKD）和后量子密码学（PQC）的标准 
• 区域性加密敏捷性与算法更新指令 
• 美国关于量子准备的行政命令和联邦指南 

这些标准强调算法转换、密钥管理更新、审计文档以及长期保密性保障。 

最佳做法包括 

• 维护加密库存 
• 记录算法迁移与关键生命周期治理 
• 记录人工智能驱动的检测事件及响应措施 
• 在零信任工作流中捕获访问控制决策 
• 生成符合GDPR、CCPA、HIPAA和SOX法规的合规报告 

OPSWAT合规就绪日志记录和报告功能，极大减轻了安全团队的负担。  

经NIST批准的算法（如Kyber和Dilithium）构成了未来后量子密码学（PQC）应用的基础。

通过行为分析、异常检测以及与SIEM/IAM集成的自动化威胁评分。

立即启动评估，在1至3年内试点PQC，并在3至5年内实现全面采用。

攻击者如今就能窃取加密文件，待量子计算机成熟后便可将其解密。

量子密钥分发（QKD）提供无与伦比的安全性，但需要专用硬件；后量子密码学（PQC）更适合大规模应用。