Skip to content
KitploitKITPLOIT
ИнструментыЭксплойтыБлог
Log in
Отправить
ИнструментыЭксплойтыБлог
Отправить

Инструменты для хакинга, пентеста и кибербезопасности — ваш арсенал защиты!

Kitploit — это каталог инструментов для хакинга, кибербезопасности и пентестинга. Находите последние обновления проектов для поиска уязвимостей, анализа систем, автоматизации тестирования и усиления вашей безопасности.

ЛентыКонтактыКонфиденциальность© 2026 Kitploit

Каталог инструментов

Категории

Все категории
Loading categories
pqc-cost-of-delay — Приоритизация по стоимости задержки для постквантовой миграции: классический риск и риск harvest-now-decrypt-later в одной единице измерения (доллары США в год). Код, доказательства, примеры из практики, живой обозреватель. | Kitploit
Инструменты/GitHubGitHub/animeshshaw/pqc-cost-of-delay
Анализ уязвимостейКриптографияУтилиты и фреймворкиСтатьи и ИсследованияОбучение и Образование
GitHubanimeshshaw/pqc-cost-of-delay

pqc-cost-of-delay

Приоритизация по стоимости задержки для постквантовой миграции: классический риск и риск harvest-now-decrypt-later в одной единице измерения (доллары США в год). Код, доказательства, примеры из практики, живой обозреватель.

Репозиторий
Сайт
10222 дней назадЕщё не проверено

Популярное

Смотреть все →

Откройте для себя самые используемые инструменты нашего сообщества.

Изучить все инструменты

Просмотрите нашу коллекцию инструментов

Смотреть все инструменты →
Поделиться

Стоимость задержки миграции на постквантовые алгоритмы

Интерактивный обозреватель · Препринт (arXiv:2610.09029) · эталонная реализация, доказательства, тематические исследования и статистика для научной статьи.

Риск классического взлома и квантовый риск harvest-now-decrypt-later (HNDL), выраженные в одной единице измерения — долларах США убытков за год задержки — так что единый упорядоченный список может ответить на вопрос «что нам следует сделать в первую очередь: закрыть эту классическую уязвимость или мигрировать криптографию того актива?»

Статус: исследовательский прототип. Все входные данные тематических исследований — это допущения, выведенные из публичной документации; ни одна организация не предоставляла данные, и метод не проверялся на реальных инцидентах или миграциях. См. Оговорки.

Что это такое

Злоумышленники могут скопировать зашифрованные данные сегодня и расшифровать их, как только появится достаточно мощный квантовый компьютер. Насколько это важно, зависит от того, как долго данные должны оставаться в тайне, можно ли их записать и не забрал ли бы их сначала обычный злоумышленник. Существующие оценки постквантового риска безразмерны и учитывают только квантовую угрозу, поэтому их нельзя сравнивать с классическим риском, который измеряется в долларах.

Этот репозиторий вычисляет для каждого актива стоимость ожидания ещё одного года от каждой угрозы в долларах и связывает их так, чтобы один и тот же убыток не учитывался дважды. Он содержит:

  • небольшую библиотеку Python (costofdelay/) с моделью, законом времени наступления квантового компьютера, распространением неопределённости, анализом чувствительности и проверкой планирования;
  • доказательства свойств модели, каждое из которых подкреплено автоматическим тестом;
  • четыре публичных тематических исследования (национальное удостоверение личности, банковское дело, медицинские записи, демонстрационный магазин) с письменным обоснованием каждого входного значения;
  • интерактивный обозреватель (app/), который работает в браузере и поясняет каждый входной параметр.

Краткий обзор

ИдеяКлассический член = годовой убыток $\lambda V$. Квантовый член = $r,h\int_0^L f_Q(t),e^{-(\lambda+\rho)t},dt$ — скорость, с которой откладывание миграции влечёт необратимый убыток. Оба в долларах США в год; коэффициент конкурирующих рисков не позволяет учитывать один и тот же убыток дважды.
ДоказаноЕдиницы измерения, отсутствие двойного учёта, границы, сравнительная статика, порог доминирования в замкнутой форме, несепарабельность и оптимальность упорядочивания по правилу Смита (methodology/FORMAL_METHOD.md).
Проверено256 автоматических тестов; перекрёстные проверки методом Монте-Карло и квадратур; вторая реализация (на JavaScript), совпадающая по 577 значениям.
Оценено наMOSIP (национальное удостоверение личности), Apache Fineract (банковское дело), OpenMRS (медицинские записи), Online Boutique (демонстрационный магазин, только проверка процедуры).
Главные результатыКвантовый член решающим образом меняет величины и несколько конкретных активов, но сдвигает весь список меньше, чем шум входных данных, для трёх из четырёх систем. Дата наступления квантового компьютера объясняет лишь 3–17% неопределённости; убыток и оборачиваемость объясняют 73–91% (methodology/STATISTICS.md).

Воспроизвести всё

Требуется Python ≥ 3.10. Node ≥ 18 необязателен (он запускает проверку математики обозревателя).

git clone https://github.com/AnimeshShaw/pqc-cost-of-delay && cd pqc-cost-of-delay
python -m venv .venv && source .venv/bin/activate        # Windows: .venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
python scripts/reproduce.py

reproduce.py выполняет по порядку: набор тестов → численную валидацию → статистический анализ (results/) → графики (paper/figures/, создаются при отсутствии) → таблицы параметров → данные обозревателя и его кросс-языковую проверку. Это занимает примерно 2–4 минуты и детерминировано (каждая случайная процедура имеет фиксированное зерно). После этого git diff --stat results/ должен показать отсутствие изменений или различия только в последней выводимой цифре, если ваши версии NumPy/SciPy отличаются. Точные протестированные версии указаны в requirements-lock.txt.

Для интерактивного исследования используйте живой обозреватель или откройте app/index.html локально. Сервер не требуется, а код страницы не выполняет сетевых запросов и никуда не отправляет ваши входные данные (GitHub как хостинг регистрирует обычные посещения страницы).

Чтобы оценить собственный регистр:

python -m costofdelay.register path/to/asset_register.csv

Формат CSV описан в methodology/PARAMETERS.md и проиллюстрирован в case_studies/.

Структура репозитория

ПутьСодержимое
costofdelay/Пакет Python: закон наступления CRQC, модель активов, оценка, компаратор для опубликованной оценки QARS, неопределённость и статистика, планирование. Ядро оценки использует только стандартную библиотеку.
tests/Модульные тесты, property-тесты каждого утверждения, базовые линии опровержения
methodology/Доказательства; определения параметров и привязки; статистический анализ
case_studies/Четыре реестра активов (CSV), по одному на систему
scripts/Воспроизведение, результаты, графики и таблицы
results/Сгенерированные числа (JSON, CSV, Markdown)
app/Интерактивный исследователь (HTML/JavaScript) с тестом на соответствие Python

Оговорки

  1. Входные данные предполагаются, а не измерены. Каждое значение актива было получено из публичной документации (стоимость утечек IBM 2025; Ponemon/IBM 2018; FATF Rec. 11; правила хранения; проектные документы систем) и составлено с помощью LLM. Два аналитика могли бы прийти к разным результатам. Анализ неопределённости заново разыгрывает каждый входной параметр в указанных диапазонах и сообщает, какие выводы сохраняются.
  2. Наиболее слабые входные данные — годовой оборот и доля записываемых инцидентов. Ни один опубликованный источник не даёт их для этих систем.
  3. Закон наступления является интерполяцией двух опубликованных точек (Global Risk Institute 2025: 28–49% в течение 10 лет, 51–70% в течение 15) и экстраполируется за пределы 15 лет, где находится большинство долгоживущих активов.
  4. Только конфиденциальность. Целостность и доступность вне области рассмотрения.
  5. Классическое и квантовое раскрытие предполагаются независимыми при постоянной классической опасности.
  6. Online Boutique — это макетная система; она проверяет процедуру, а не реальные данные.
  7. Оптимальность внутренняя для модели. Ранжирование по стоимости задержки минимизирует накопленные потери в рамках собственного определения потерь модели; это не является свидетельством о реальных организациях.
  8. Предшествующие работы близки. Оценка квантовых рисков по активам, шлюзы класса защиты и экспозиции, а также ранжирование были опубликованы до этой работы (Grigaliūnas & Brūzgienė 2025 и 2026; US 12,519,809). Вклад состоит в общей единице измерения с учётом конкурирующих рисков, её доказательствах и её оценке.

Будущие исследования

Скачать инструмент