ML-KEM використовує ті самі математичні припущення, що й ECDH, але з більшими параметрами для постквантової стійкості

ML-KEM базується на задачі Module Learning with Errors (MLWE) — пошуку секретного вектора в структурованій решітці при наявності наближених лінійних рівнянь із шумом

Модульна структура ML-KEM дозволяє зменшити розміри ключів та прискорити обчислення через використання NTT (Number Theoretic Transform)

MLWE є варіацією задач на решітках (lattices), що вважається стійкою до атак алгоритмом Шора на відміну від факторизації та ECDLP