NIST
美国国家标准与技术研究院（National Institute of Standards and Technology，NIST），是美国商务部下属的联邦政府机构，成立于1901年。其核心职能包括制定工业技术标准、度量衡标准及网络安全、人工智能等领域的技术指南与框架，旨在促进技术创新、提升工业竞争力。NIST发布的标准和框架被广泛应用于政府、工业界及学术研究领域。
核心事实
时间轴 (近 90 天)
NVD 是美国 NIST 基于 CVE 编号建立的富化数据库，补充了 CVSS 严重性评分、CPE 匹配、受影响版本范围等结构化字段。
ML-KEM（原名Kyber）是美国NIST于2024年正式标准化的首批后量子密码算法之一（FIPS 203），基于模格上的带误差学习问题构造，对Shor算法免疫。
NIST将职责分离定义为：“不应给任何用户足够的权限来独自滥用系统”，并给出两人规则的例子。
P-192、P-224、P-256、P-384 和 P-521 在 2000 年随 FIPS 186-2 发布。
NIST 发布的合成内容风险控制概览指出，单一检测器或水印不足以可靠证明音频真实性，水印可能因压缩、重采样或恶意攻击而失效，元数据可被剥离或伪造。
NIST下属的AI标准与创新中心将智能体劫持定义为间接提示注入的一种形式。
当每个攻击重复25次时，五项任务的平均成功率从57%升至80%。
NIST对Agent Dojo基准的测试显示，当时最强的攻击对升级后模型的成功率为11%；随后NIST与UK AISI针对该模型设计新攻击，成功率升至81%。
NIST AI 600-1将虚构定义为模型自信地生成错误或虚假内容的现象。
Filippo Valsorda报告称，关于NIST椭圆曲线种子来源的悬赏已被领取。
还有 40 条时间轴事件
全部知识事实 (20)
美国 NIST 发布了 AI 风险管理框架并被越来越多企业采纳
90%已验证欧盟《人工智能法案》（AI Act）明确要求高风险AI系统必须具备人类监督和干预能力
90%已验证NIST发布了AI风险管理框架（AI RMF）
90%已验证零信任架构的实践框架由 NIST SP 800-207 标准化定义，核心组件包括策略引擎、策略管理员和策略执行点
80%已验证美国政府对AI模型的风险分级主要参照NIST AI风险管理框架与拜登政府2023年AI行政令建立的双轨评估机制
80%已验证美国NIST发布的《AI风险管理框架》将透明度列为核心要素
80%已验证漏洞进入NVD（国家漏洞数据库）后被赋予CVSS评分（0-10分），其中Critical级别对应9.0-10.0分
75%已验证NIST SP 800-207 为联邦机构提供了零信任架构的标准参考
75%已验证NIST AI RMF于2023年1月正式发布，提供治理—映射—测量—管理四维评估结构
75%已验证RBAC权限模型由美国国家标准与技术研究院（NIST）于1992年正式提出
75%已验证NVD（National Vulnerability Database）是美国国家漏洞数据库，可查询更详细的技术细节和受影响软件版本
65%已验证NIST SP 800-207标准详细定义了零信任架构的参考模型
65%已验证SHA-256 是 SHA-2 系列中输出长度为 256 位的密码学哈希函数，具有抗碰撞性和抗原像性
65%已验证Google的BeyondCorp和NIST SP 800-207零信任架构标准提供参考框架，但针对非人类身份（NHI）的零信任实践仍处于早期探索阶段
65%已验证基于LWE的密码方案Kyber/ML-KEM已被NIST选为后量子密钥封装标准
65%已验证NIST于2024年正式发布了后量子密码学标准CRYSTALS-Kyber和CRYSTALS-Dilithium算法
65%已验证NIST 后量子标准套件包括用于数字签名的 ML-DSA（FIPS 204，源自 CRYSTALS-Dilithium）和 SLH-DSA（FIPS 205，源自 SPHINCS+）
65%已验证NIST自2016年启动的后量子密码标准化项目于2024年正式发布首批标准：ML-KEM、ML-DSA和SLH-DSA
70%已验证NIST 于 2024 年 8 月正式发布三项后量子密码联邦信息处理标准（FIPS）
65%待验证RBAC（Role-Based Access Control）是NIST于1992年正式提出的访问控制模型
90%