密码学的发展趋势：迈向智能化与安全性的融合

密码学作为保障信息安全的核心技术，正经历着一场前所未有的智能化变革。在过去的20年间，随着AI技术的曲折发展，密码学研究与AI技术紧密结合的趋势愈发明显。尤其在计算机算力迅速提升和深度学习技术的应用研究取得突破性进展的背景下，密码学研究与机器学习的结合成为密码学发展的一个重要分支。

智能化密码学的兴起，使得数据安全在机器学习领域中发挥着越来越重要的作用。数据作为机器学习建模的基础，其安全性直接影响到机器学习的效果和应用。因此，如何针对机器学习的各个阶段和各种模型，研究适合的数据保护方法，成为密码学智能化应用研究的重要趋势。这一趋势不仅引起了研究人员的重点关注，也为实际应用提供了更多可能性。

另一方面，PKI的治理和通用的PKI平台的兴起也是密码学在实际应用中的重要发展趋势。随着企业继续为新的应用案例部署新的PKI，手动证书管理流程难以适应IT环境的发展，PKI治理成为社会各界关注的焦点。为了满足不同供应商的差异化需求，需要数量惊人、种类繁多的数字证书支持。因此，为了实现零信任安全目标，企业必须彻底改革其PKI治理。对组织的各种PKI应用程序的集中可见性和控制，对于实现法规遵从和企业网络安全所需的访问控制至关重要。

现代企业中使用的PKI的多样性正在推动转向与供应商无关的PKI平台。这一平台能够监控和管理来自不同根CA、不同环境以及不同生命周期和应用程序的数字证书。实践中，通用的PKI平台构建需要机器身份管理工具的融合。这种融合不仅提高了证书管理的效率和安全性，也为未来的发展提供了更大的灵活性。

总结来说，密码学的智能化和安全性是未来发展的两大趋势。随着AI技术的进一步发展，密码学与机器学习的结合将更加紧密，为信息安全领域带来更多的创新。同时，随着企业对于IT环境安全性的日益重视，PKI的治理和通用的PKI平台将在实际应用中发挥更大的作用。

为了适应这些发展趋势，我们需要不断深入研究和发展新的技术。只有这样，我们才能更好地保障信息安全，推动密码学的进一步发展。在未来的发展中，我们期待看到更多的创新和突破，让密码学更好地服务于人类社会。