2025.10.15
PQC是什麼?掌握量子時代的必備加密技術,企業轉型不落人後!

數位轉型浪潮襲捲全球,一股新興科技正在悄悄顛覆既有的網路安全基礎,它就是「量子電腦」。憑藉前所未有的運算能力與演算法優勢,量子電腦正逐步挑戰現有的資訊加密機制,一旦技術成熟,現行加密防線可能在短時間內失效,對企業資安構成重大威脅。

在這樣的背景下,PQC 應運而生。PQC 是什麼?為何是企業前瞻不可忽視的關鍵?本篇就帶您深入了解這項即將重新定義資安的加密機制,讓您的企業在變局中保持領先、不落人後。

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PQC是什麼意思?認識未來資安趨勢

PQC 是什麼?PQC(Post-Quantum Cryptography,後量子密碼學) 是專為抵禦量子電腦攻擊而設計的新世代加密技術,以下逐一介紹它的核心概念,以及對企業的重要性:


PQC的核心概念

PQC 的核心概念,在於建立一套能夠抵抗量子演算法攻擊的全新加密體系,它涵蓋以下 2 種關鍵技術:


  • 後量子金鑰交換:用於建立安全的加密通道,確保資訊不被駭客竊取。
  • 後量子憑證:確保資料來源與完整性無誤,防止中途被惡意偽造或篡改。

與傳統加密技術如 RSA 採用質因數分解不同,PQC 改採更複雜的演算法基礎,即使是破解能力高強的量子電腦也難以輕易突破。


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PQC的重要性


當今許多企業仍仰賴 RSA、ECC 等過去數十年被廣泛使用的技術做加密,然而這些技術一旦遇上能高速進行質因數分解的量子電腦,就如同鎖頭遇上萬能鑰匙,將迅速失去保護力。

美國國家標準暨技術研究院(NIST)在 2024 年 8 月正式發布了 3 項 PQC 標準,包含 FIPS 203、FIPS 204 與 FIPS 205,其中 FIPS 203 被視為通用標準,是防範量子電腦威脅的核心。而這些標準的發布,也揭示著 PQC 從學術領域正式進入實務階段,對企業而言已不再是遙遠的抽象概念,而是當前必須嚴肅面對的議題。


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PQC加密為何重要?為什麼建議導入?

了解 PQC 是什麼之後,許多企業可能會追問,為什麼我需要導入?有那麼迫切嗎?以下就介紹 3 個企業必須導入 PQC 加密的關鍵原因,解析它為何是企業必須提前部署的關鍵技術:

建議導入PQC加密的原因 #1 提前防堵長期資料外洩風險

企業端的研發成果、專利文件、企業策略等,對駭客而言是十分具有價值的攻擊目標。如今量子電腦發展速度超乎預期,提早導入PQC技術,就如同為企業的數位資產購買長期保險,確保量子時代來臨之時,這些機密資料依然安全無虞。


建議導入PQC加密的原因 #2 符合未來法規與供應鏈要求

量子電腦持續發展,美國 NIST 就曾公開徵求 PQC 演算法提案,一定程度上揭示 PQC 有可能在未來成為制度化或產業鏈的要求。對跨國企業與供應鏈廠商而言,若能及早導入 PQC,不僅有助降低未來被排除在合作名單之外的風險,也能維持國際上的競爭力。


建議導入PQC加密的原因 #3 確保企業營運與品牌信任

資安事件帶來的衝擊往往不僅限於金錢損失,還可能影響企業聲譽。若發生敏感資料外洩,企業可能面臨法律責任,同時也存在失去客戶與合作夥伴信任的風險。相較之下,若能及早關注並逐步導入 PQC 加密,或將有助提升營運韌性,並在市場中建立更穩健、專業的品牌形象。


PQC加密FAQ

隨著 PQC 逐漸受到關注,許多技術和策略面的疑問也隨之浮現,以下就回答幾個常見問題:


Q:後量子密碼學的主要理念是什麼?

傳統加密多仰賴質因數分解等數學難題,量子電腦成熟時可能遭到快速破解。PQC 改用量子電腦也難以有效求解的數學基礎,如晶格密碼學、多變數密碼學等,甚至能在現有一般電腦、手機裝置運行,實現完善防護。


Q:駭客「收集今日、未來解密」策略是什麼?

駭客會先將目前竊取來的加密資料保存下來,待未來量子電腦或其他解密手段成熟後,再對已蒐集的文件進行破解,利用的是「今天偷到、明天再解」的時間差,專門針對需要被長期保密的資料進行攻擊,像是研發資料、專利、交易記錄等。


Q:目前 NIST 已標準化的 PQC 後量子密碼演算法有哪些?

NIST 已正式發布三個後量子密碼標準:FIPS 203 的 ML‑KEM(基於 CRYSTALS‑Kyber,用於密鑰封裝),以及兩個簽章標準 FIPS 204 的 ML‑DSA(基於 CRYSTALS‑Dilithium)和 FIPS 205 的 SLH‑DSA(基於 SPHINCS+)。待定的第四個簽章標準將採用 FALCON 演算法。


此外,NIST 在 2025 年又選擇 HQC 做為 ML‑KEM 的備用密鑰封裝演算法。其他如 NTRU、SABER、FrodoKEM 和 NTRU Prime 等方案雖然曾列入評選,部分屬於決賽或備選候補,尚未被納入標準;它們可能在特定應用或未來新標準中具有潛力,但目前不宜與已標準化的演算法並列為主流。


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