Почему квантовые вычисления — палка о двух концах в криптографии?

Криптография и технология блокчейна наверняка не останутся незатронутыми квантовыми вычислениями; однако направление остается вопросом.

Квантовые вычисления представляют собой как угрозу, так и возможность для криптографии. Хотя у него есть потенциал взлома многих существующих методов шифрования, он также может создать новые, более безопасные методы, невосприимчивые к атакам классических компьютеров.

QC экспоненциально быстрее классических компьютеров, а это означает, что они могут быстро решать математические задачи, на решение которых классическим компьютерам потребовались бы годы, десятилетия или даже столетия. Сюда входят математические проблемы, лежащие в основе многих схем шифрования, используемых для защиты цифровых коммуникаций и транзакций.

Например, алгоритм Шора можно использовать для эффективной факторизации больших чисел, что является основой для многих алгоритмов шифрования с открытым ключом, таких как RSA (аббревиатура относится к имени создателей — Ривест-Шамир-Адлеман).

Однако квантовая криптография также может использоваться для создания новых криптографических методов, более безопасных, чем классические методы. Например, квантовое распределение ключей — это метод генерации и распространения секретного ключа между двумя сторонами, позволяющий гарантировать конфиденциальность и целостность обмениваемой информации, даже если злоумышленник перехватит сообщение.

Указанные особенности создают некоторую неопределенность в будущем контроля качества в технологиях блокчейна. Он потенциально может взломать текущие методы шифрования, используемые в блокчейне, что может поставить под угрозу безопасность цифровых активов и транзакций. В то же время исследователи работают над разработкой квантовоустойчивых методов шифрования для блокчейнов, чтобы противостоять этой угрозе, таких как шифрование с открытым ключом CRYSTALS-Kyber от IBM. Кроме того, контроль качества может улучшить блокчейны за счет увеличения скорости их обработки и масштабируемости, что может привести к более эффективным и безопасным транзакциям.

Каковы преимущества квантовых вычислений для финансовой отрасли?

Финансовая индустрия с оптимизмом смотрит на квантовые вычисления. Такие задачи, как оптимизация портфеля, управление рисками и ценообразование активов, имеют большие шансы получить выгоду.

Алгоритмы Гровера и Шора можно применять для оптимизации портфеля. Оптимизация портфеля предполагает поиск оптимального сочетания инвестиций для максимизации прибыли при минимизации риска. Помимо обеспечения более быстрых и точных расчетов, технология может обеспечить более гибкие стратегии оптимизации, учитывающие более широкий спектр факторов, таких как экологические, социальные и управленческие факторы.

Другим примером может быть ценообразование активов. Оценка активов — это процесс оценки стоимости финансовых активов, таких как акции, облигации и деривативы. Традиционные методы оценки финансовых активов основаны на сложных математических моделях, таких как моделирование Монте-Карло, которые включают моделирование большого количества возможных результатов для данного финансового актива, а затем использование этих моделей для оценки его стоимости. Quantum Monte Carlo (QMC) может обрабатывать, например, сложные финансовые инструменты, такие как опционы, с нелинейными выплатами.

Вот вопрос на миллиард долларов: могут ли квантовые компьютеры предсказывать фондовый рынок? Хотя QC могут иметь некоторые преимущества перед классическими компьютерами в некоторых задачах финансового моделирования, маловероятно, что они смогут предсказать фондовый рынок с полной точностью. Кроме того, как и любая новая технология, квантовые вычисления также создают свои уникальные проблемы и ограничения, которые необходимо решить, прежде чем можно будет реализовать весь их потенциал в финансовых приложениях.

Многие компании, предоставляющие финансовые услуги, возлагают большие надежды на влияние QC на управление рисками. Это включает в себя выявление, оценку, определение приоритетности рисков и принятие мер по смягчению или управлению этими рисками. Каждый шаг включает в себя математическое моделирование и моделирование для прогнозирования последствий риска, а время и точность играют решающую роль в этом процессе. Кибербезопасность — важная часть управления рисками, которую можно улучшить за счет использования более совершенных методов шифрования.

Шифрование стало решающей мерой в банковской сфере, защищающей конфиденциальную информацию от несанкционированного доступа. Он используется для защиты каналов связи между банковскими системами, веб-сайтами и мобильными приложениями, а также для защиты данных на серверах, базах данных и резервных копиях. Кроме того, шифрование используется для создания цифровых подписей, которые помогают обеспечить подлинность документов и предотвратить несанкционированное изменение или подделку конфиденциальных документов.

Почему так сложно включить квантовые компьютеры в существующие технологии?

Несмотря на большой потенциал контроля качества, этой технологии и ее приложениям необходимо преодолеть несколько сложных препятствий.

Работа с кубитами — чрезвычайно сложная научная задача, поскольку их необходимо изолировать в контролируемом квантовом состоянии, которое чрезвычайно хрупко. Малейшее изменение физической среды (вибрация или температура) может вызвать дисбаланс, то есть коллапс суперпозиции. Требуются комплексные профилактические меры, такие как переохлаждение холодильников, изоляция или вакуумные камеры для защиты системы от потери равновесия.

Другой аспект проблемы заключается в том, что контроль качества требует не только совершенно нового аппаратного и программного обеспечения, но и алгоритмических решений. Во многих статьях обсуждается потенциал контроля качества в машинном обучении, искусственном интеллекте или криптографии. Реже подчеркивается, что это означает не только использование QC для запуска алгоритмов, разработанных для классических компьютеров (с квантовой оптимизацией), но и создание совершенно новых алгоритмов, которые используют возможности QC.

Контроль качества в банковской сфере может изменить правила игры благодаря возможности увеличения скорости и объема расчетов и транзакций. Однако различные финансовые учреждения только начали экспериментировать со своими собственными квантовыми алгоритмами, и пределы этих возможностей пока не ясны. Квантовые алгоритмы — это алгоритмы, которые используют уникальные свойства квантовых систем, такие как суперпозиция и запутанность.

Одним из примеров квантовых алгоритмов является алгоритм Гровера, который можно использовать для поиска в больших неструктурированных базах данных финансовых данных быстрее, чем классические алгоритмы. Например, его можно использовать для поиска конкретных финансовых транзакций или выявления закономерностей в финансовых данных. Другим примером является алгоритм Шора, который позволяет факторизовать большие числа быстрее, чем классические алгоритмы.

Что такое квантовые компьютеры?

КК — это новые машины, которые могут выполнять вычисления намного быстрее, чем классические компьютеры, основанные на принципах квантовой механики.

Выражение КК относится к новому типу машин, основанных на принципах квантовой механики. Квантовая механика — это раздел физики, который занимается поведением материи и света на атомном и субатомном масштабах. Наиболее ценным свойством КК является то, что они выполняют определенные типы вычислений намного быстрее, чем классические компьютеры.

Классические компьютеры хранят и обрабатывают информацию в битах, тогда как КК используют квантовые биты (или кубиты). Биты представляют информацию в двоичном формате и могут иметь только два возможных значения: ноль или единицу. Каждая порция информации, проходящая через классический компьютер, по существу представляет собой длинную строку нулей и единиц.

Кубиты могут существовать в нескольких состояниях одновременно — это свойство известно как суперпозиция. Это означает, что один кубит может представлять множество возможных комбинаций нулей и единиц; следовательно, он может обрабатывать гораздо больший объем информации, чем классический бит.

Еще одной интересной особенностью кубитов является возможность «запутывания», при котором создаются пары кубитов. Изменение состояния одного кубита в паре изменит состояние другого кубита предсказуемым образом. Это свойство дает дополнительные возможности QC. Увеличение числа битов в классическом компьютере оказывает линейное влияние на вычислительную мощность, а добавление дополнительного кубита в квантовую машину приводит к экспоненциальному увеличению вычислительной мощности.

Как квантовые вычисления помогают финансовой отрасли?

Системы контроля качества находятся только на стадии разработки; эксперименты уже показывают их большой потенциал в финансовой отрасли.

По оценкам Всемирного экономического форума на 2022 год, национальные правительства инвестировали более 25 миллиардов долларов в исследования в области квантовых вычислений, а в предыдущем году было закрыто сделок венчурного капитала на сумму более 1 миллиарда долларов. Квантовые компьютеры (КК) находятся на ранних стадиях разработки, и существует множество технических проблем, которые необходимо преодолеть, прежде чем они смогут стать практическими инструментами для повседневного использования.

Тем не менее, они уже продемонстрировали большой потенциал для применения в широком спектре областей. QC обладают способностью решать сложные математические задачи экспоненциально быстрее, чем классические компьютеры, что делает их идеальными для решения нескольких сложных задач. Финансовая индустрия является одной из первых, кто тестирует эту технологию. Тем не менее, от военных до фармацевтических, логистических и производственных компаний, несколько отраслей экспериментируют с контролем качества.

Упомянутые особенности контроля качества могут оказать огромное влияние на будущее финансовых услуг. Существует несколько задач, в которых финансовое прогнозирование и финансовое моделирование могут быть поддержаны контролем качества для более быстрых и точных процессов. Примечательно, что оптимизация портфеля, управление рисками и ценообразование активов являются одними из наиболее упоминаемых примеров. Однако их потенциальные преимущества и угрозы для криптографии заставляют поставщиков финансовых услуг следить за этой технологией.

Сотрудничество имеет решающее значение в области контроля качества, поскольку разработка технологий и программного обеспечения способствует революции. Программы ускорения инициируются крупнейшими технологическими компаниями для экспериментов со своим оборудованием, программным обеспечением или облачными решениями, такими как IBM, Microsoft, Google или Amazon.

Goldman Sachs заключил партнерское соглашение с Microsoft Azure Quantum, чтобы изучить возможности использования контроля качества для ценообразования. JPMorgan экспериментирует с квантовыми решениями для оптимизации и управления рисками. HSBC объявил о сотрудничестве с IBM в 2022 году для изучения использования контроля качества для ценообразования, оптимизации портфеля и снижения рисков.