- 使用 JDK 在 TLS 1.3 中实现混合密钥交换，以降低量子风险。
- 采用 NIST 标准化算法（如 ML-KEM 和 ML-DSA）来保护数据。
- JVM 不断发展，内存管理和并发性得到改进，以支持现代工作负载。
你可能已经注意到，网络安全领域即将迎来一场彻底的变革。随着量子计算机的出现，我们今天用来加密信息的方法可能一夜之间过时，使我们的秘密暴露给任何拥有足够计算能力的人。
为了避免措手不及，Java 生态系统已开始快速发展。它不再仅仅停留在理论层面，而是致力于在 JDK 中实现真正的解决方案，从而让企业能够安心，确保其通信免受未来威胁。
“先收集，后破译”的威胁
存在一种非常特殊且令人不安的风险：先加密后解密。本质上，一些攻击者现在存储加密数据，希望将来拥有强大的量子计算机时，能够像打开罐头一样将其解密。对于需要保密数十年的数据，例如知识产权或财务记录，这是一个极其严重的问题。
为了应对这一挑战，后量子密码学（PQC）应运而生。与依赖于诸如巨型素数分解等数学算法的经典密码学不同，PQC 使用专门设计的算法来应对量子比特（量子计算的基本单元）的强大运算能力。量子比特凭借其叠加特性，能够实现指数级更快的信息处理速度。
Java 27 和混合交易所革命
Oracle 将 TLS 1.3 的混合密钥交换系统集成到 Java 27 中，实现了巨大的飞跃。这种方法的妙处在于，它并没有抛弃现有的有效机制，而是将传统密码学与后量子加密层相结合。因此，即使新算法失效，我们仍然可以依靠旧算法的保护；而如果旧算法遭受量子攻击，后量子加密层则能保护我们。
这项改进源自 JEP 527，使企业应用程序能够更轻松地进行适配，而无需对其架构进行重大更改。由于它已直接集成到 JDK 中，因此简化了已使用 TLS 1.3 协议的云服务、API 和微服务的采用过程。
关键算法和NIST标准
这并非重新发明轮子，而是采纳专家的建议。美国国家标准与技术研究院 (NIST) 多年来一直在评估候选算法，并已批准了ML-KEM、BIKE、HQC 和 Frodo等算法。这些算法是确保安全在量子计算飞速发展的同时依然保持强大实力的基石。
在生态系统中，Oracle Jipher 20 等工具已经兼容 ML-KEM 和 ML-DSA，它们依赖于符合 FIPS 140-3 标准的 OpenSSL 模块。这对于那些在监管严格的行业中工作，且这些行业必须具备完善的治理和商业支持的人来说至关重要。
超越安全：JVM 优化
但Java的关注点不仅限于量子黑客；它也借此机会进行了内部清理。现在默认启用紧凑型对象头，从而降低了虚拟机内存消耗。对于管理容器或精简实例的用户来说，这可以显著节省基础设施成本。
此外，性能也得到了显著提升：
- G1 作为内存收集器 默认设置以避免迁移过程中出现意外情况。
- La 结构化并发 （在其第七次预览中）更好地管理并行任务，并在出现故障时防止出现孤立进程。
- La 矢量 API它利用处理器的硬件，加速人工智能计算和数据分析。
展望未来：瓦尔哈拉和莱顿项目
如果要讨论接下来的发展方向，就不得不提 JDK 28 的提前发布。这正是 Valhalla 项目的意义所在，该项目旨在大幅提升 Java 对象的密度和效率，使其性能更接近基本类型。这对于处理海量数据的金融或科学计算应用来说，无疑是巨大的福音。
另一方面，莱顿计划致力于提升应用程序的启动速度，使其更快达到峰值性能。所有这些改进，再加上对 PEM 编码处理的优化以及 Java Flight Recorder (JEP 536) 中敏感数据清理功能，使得 Java 成为一个强大而现代化的平台。
JDK 已经开始向抗量子攻击的世界过渡，使组织能够在测试混合加密的同时，通过内存和并发性改进来优化其资源，从而确保其系统不仅速度快，而且几乎无法被未来的技术攻破。