Tại sao điện toán lượng tử là con dao hai lưỡi trong mật mã?

Mật mã học và công nghệ chuỗi khối chắc chắn sẽ không bị ảnh hưởng bởi điện toán lượng tử; tuy nhiên, hướng đi vẫn là một câu hỏi.

Điện toán lượng tử thể hiện cả mối đe dọa và cơ hội cho mật mã. Mặc dù nó có khả năng phá vỡ nhiều phương thức mã hóa hiện tại nhưng nó cũng có khả năng tạo ra các phương thức mới và an toàn hơn, miễn nhiễm với các cuộc tấn công của máy tính cổ điển.

QC nhanh hơn theo cấp số nhân so với máy tính cổ điển, điều đó có nghĩa là chúng có thể nhanh chóng giải quyết các vấn đề toán học mà máy tính cổ điển phải mất hàng năm, hàng thập kỷ hoặc thậm chí hàng thế kỷ mới giải được. Điều này bao gồm các vấn đề toán học làm nền tảng cho nhiều sơ đồ mã hóa được sử dụng để bảo mật các giao dịch và truyền thông kỹ thuật số.

Ví dụ: thuật toán của Shor có thể được sử dụng để phân tích các số lớn một cách hiệu quả, đây là cơ sở cho nhiều thuật toán mã hóa khóa công khai như RSA (viết tắt để chỉ tên của người tạo ra, Rivest–Shamir–Adleman).

Tuy nhiên, mật mã lượng tử cũng có thể được sử dụng để tạo ra các phương pháp mã hóa mới an toàn hơn các phương pháp cổ điển. Ví dụ: phân phối khóa lượng tử là phương pháp tạo và phân phối khóa bí mật giữa hai bên, tính bảo mật và tính toàn vẹn của thông tin được trao đổi có thể được đảm bảo, ngay cả khi một thực thể độc hại chặn liên lạc.

Các tính năng được đề cập tạo ra một số điều không chắc chắn về tương lai của QC trong công nghệ blockchain. Nó có khả năng phá vỡ các phương thức mã hóa hiện tại được sử dụng trong blockchain, điều này có thể ảnh hưởng đến tính bảo mật của tài sản và giao dịch kỹ thuật số. Đồng thời, các nhà nghiên cứu đang nỗ lực phát triển các phương pháp mã hóa kháng lượng tử cho các chuỗi khối để chống lại mối đe dọa này, chẳng hạn như mã hóa khóa công khai CRYSTALS-Kyber của IBM. Ngoài ra, QC có thể nâng cao chuỗi khối bằng cách tăng tốc độ xử lý và khả năng mở rộng của chúng, điều này có thể dẫn đến các giao dịch hiệu quả và an toàn hơn.

Lợi ích của điện toán lượng tử đối với ngành tài chính là gì?

Ngành tài chính lạc quan về điện toán lượng tử Các nhiệm vụ như tối ưu hóa danh mục đầu tư, quản lý rủi ro và định giá tài sản có cơ hội lớn để được hưởng lợi.

Thuật toán của Grover và Shor có thể được áp dụng để tối ưu hóa danh mục đầu tư. Tối ưu hóa danh mục đầu tư liên quan đến việc tìm kiếm sự kết hợp tối ưu giữa các khoản đầu tư để tối đa hóa lợi nhuận đồng thời giảm thiểu rủi ro. Bên cạnh việc cung cấp các phép tính nhanh hơn và chính xác hơn, công nghệ còn có thể hỗ trợ các chiến lược tối ưu hóa linh hoạt hơn, có tính đến nhiều yếu tố hơn, chẳng hạn như các yếu tố môi trường, xã hội và quản trị.

Một ví dụ khác có thể là định giá tài sản. Định giá tài sản là quá trình ước tính giá trị của các tài sản tài chính như cổ phiếu, trái phiếu và các công cụ phái sinh. Các phương pháp truyền thống để định giá tài sản tài chính dựa trên các mô hình toán học phức tạp, chẳng hạn như mô phỏng Monte Carlo, bao gồm việc mô phỏng một số lượng lớn các kết quả có thể xảy ra đối với một tài sản tài chính nhất định và sau đó sử dụng các mô phỏng này để ước tính giá trị của nó. Ví dụ, Quantum Monte Carlo (QMC) có thể xử lý các công cụ tài chính phức tạp, chẳng hạn như quyền chọn, có lợi tức phi tuyến tính.

Đây là câu hỏi tỷ đô: Máy tính lượng tử có thể dự đoán thị trường chứng khoán không? Mặc dù QC có thể có một số lợi thế so với máy tính cổ điển trong một số nhiệm vụ lập mô hình tài chính nhất định, nhưng không chắc là chúng có thể dự đoán thị trường chứng khoán với độ chính xác hoàn toàn. Ngoài ra, giống như bất kỳ công nghệ mới nào, điện toán lượng tử cũng đặt ra những thách thức và hạn chế riêng cần được giải quyết trước khi có thể nhận ra toàn bộ tiềm năng của nó trong các ứng dụng tài chính.

Nhiều công ty dịch vụ tài chính đặt kỳ vọng cao vào tác động của QC đối với việc quản lý rủi ro. Nó liên quan đến việc xác định, đánh giá, ưu tiên rủi ro và thực hiện các hành động để giảm thiểu hoặc quản lý những rủi ro đó. Mỗi bước đều liên quan đến mô hình hóa và mô phỏng toán học để dự đoán kết quả rủi ro, đồng thời thời gian và độ chính xác đóng một vai trò quan trọng trong quy trình. An ninh mạng là một phần quan trọng trong quản lý rủi ro và có thể được tăng cường bằng cách kích hoạt các phương pháp mã hóa nâng cao hơn.

Mã hóa đã trở thành một biện pháp quan trọng trong ngành ngân hàng nhằm bảo vệ thông tin nhạy cảm khỏi bị truy cập trái phép. Nó được sử dụng để bảo mật các kênh liên lạc giữa hệ thống ngân hàng, trang web và ứng dụng di động, đồng thời bảo vệ dữ liệu trên máy chủ, cơ sở dữ liệu và bản sao lưu. Ngoài ra, mã hóa được sử dụng để tạo chữ ký số giúp đảm bảo tính xác thực của tài liệu và ngăn chặn việc sửa đổi hoặc giả mạo trái phép các tài liệu nhạy cảm.

Tại sao việc kết hợp máy tính lượng tử vào các công nghệ hiện có lại khó khăn đến vậy?

Bất chấp tiềm năng to lớn của QC, công nghệ và ứng dụng của nó cần phải vượt qua một số rào cản đầy thách thức.

Làm việc với qubit là một nhiệm vụ khoa học vô cùng thách thức vì chúng cần được cách ly ở trạng thái lượng tử được kiểm soát, trạng thái cực kỳ mong manh. Sự thay đổi nhỏ nhất của môi trường vật lý (rung động hay nhiệt độ) cũng có thể gây ra sự mất cân bằng, đó là sự sụp đổ của sự chồng chất. Cần có các hành động phòng ngừa phức tạp, chẳng hạn như tủ lạnh siêu lạnh, buồng cách nhiệt hoặc buồng chân không để bảo vệ hệ thống khỏi mất trạng thái cân bằng.

Một khía cạnh khác của thách thức là với tư cách là một mô hình khác, QC không chỉ yêu cầu phần cứng và phần mềm hoàn toàn mới mà còn cả các giải pháp thuật toán. Nhiều bài viết thảo luận về tiềm năng của QC trong học máy, trí tuệ nhân tạo hoặc mật mã. Ít được nhấn mạnh hơn rằng điều đó không chỉ có nghĩa là sử dụng QC để chạy các thuật toán được thiết kế cho máy tính cổ điển (tăng cường lượng tử) mà còn xây dựng các thuật toán hoàn toàn mới, tận dụng các tính năng của QC.

QC trong ngân hàng có thể là yếu tố thay đổi cuộc chơi do có khả năng nhân lên tốc độ cũng như khối lượng tính toán và giao dịch. Tuy nhiên, các tổ chức tài chính khác nhau chỉ mới bắt đầu thử nghiệm các thuật toán lượng tử của riêng họ và giới hạn của những tiềm năng đó vẫn chưa rõ ràng. Thuật toán lượng tử là thuật toán tận dụng các tính chất độc đáo của hệ lượng tử, chẳng hạn như sự chồng chất và sự vướng víu.

Một ví dụ về thuật toán lượng tử là thuật toán Grover, có thể được sử dụng để tìm kiếm cơ sở dữ liệu tài chính lớn, không có cấu trúc nhanh hơn các thuật toán cổ điển. Ví dụ: nó có thể được sử dụng để tìm kiếm các giao dịch tài chính cụ thể hoặc để xác định các mẫu trong dữ liệu tài chính. Một ví dụ khác là thuật toán của Shor, cho phép phân tích các số lớn nhanh hơn các thuật toán cổ điển.

Máy tính lượng tử là gì?

QC là những cỗ máy mới có thể thực hiện các phép tính nhanh hơn nhiều so với máy tính cổ điển, dựa trên các nguyên lý cơ học lượng tử.

Khái niệm QC đề cập đến một loại máy mới dựa trên nguyên lý cơ học lượng tử. Cơ học lượng tử là một bộ phận của vật lý nghiên cứu hành vi của vật chất và ánh sáng ở cấp độ nguyên tử và hạ nguyên tử. Thuộc tính có giá trị nhất của QC là chúng thực hiện một số loại tính toán nhanh hơn nhiều so với máy tính cổ điển.

Máy tính cổ điển lưu trữ và xử lý thông tin theo đơn vị bit trong khi QC sử dụng bit lượng tử (hoặc qubit). Các bit biểu thị thông tin ở định dạng nhị phân và chỉ có thể có hai giá trị có thể có: 0 hoặc một. Mọi thông tin đi qua máy tính cổ điển về cơ bản là một chuỗi dài các số 0 và số 1.

Qubit có thể tồn tại ở nhiều trạng thái cùng một lúc, một đặc tính được gọi là chồng chất. Điều này có nghĩa là một qubit có thể biểu thị nhiều tổ hợp số 0 và số 1; do đó, nó có thể xử lý lượng thông tin lớn hơn nhiều so với bit cổ điển.

Một tính năng thú vị khác của qubit là khả năng “vướng víu”, nơi tạo ra các cặp qubit. Việc sửa đổi trạng thái của một qubit trong cặp sẽ thay đổi trạng thái của qubit còn lại theo cách có thể dự đoán được. Thuộc tính này cung cấp thêm sức mạnh cho QC. Việc tăng số lượng bit trong máy tính cổ điển có tác động tuyến tính đến sức mạnh xử lý, trong khi việc thêm một qubit bổ sung vào máy lượng tử sẽ gây ra sự gia tăng theo cấp số nhân về sức mạnh xử lý.

Điện toán lượng tử giúp ngành tài chính như thế nào?

QC chỉ đang trong giai đoạn phát triển; các thử nghiệm đã cho thấy tiềm năng to lớn của chúng trong ngành tài chính.

Dựa trên ước tính của Diễn đàn Kinh tế Thế giới từ năm 2022, chính phủ các quốc gia đã đầu tư hơn 25 tỷ USD vào nghiên cứu điện toán lượng tử và hơn 1 tỷ USD vào các giao dịch đầu tư mạo hiểm đã được chốt trong năm trước. Máy tính lượng tử (QC) đang ở giai đoạn phát triển ban đầu và có nhiều thách thức kỹ thuật cần phải vượt qua trước khi chúng có thể trở thành công cụ thiết thực để sử dụng hàng ngày.

Tuy nhiên, chúng đã chứng tỏ được tiềm năng ứng dụng to lớn trong nhiều lĩnh vực. QC có khả năng giải quyết các vấn đề toán học phức tạp nhanh hơn theo cấp số nhân so với máy tính cổ điển, khiến chúng trở nên lý tưởng cho một số nhiệm vụ phức tạp. Ngành tài chính là một trong những ngành đầu tiên thử nghiệm công nghệ này. Tuy nhiên, từ quân đội đến dược phẩm, các công ty hậu cần và sản xuất, một số ngành đang thử nghiệm QC.

Các tính năng được đề cập của QC có thể có tác động to lớn đến tương lai của dịch vụ tài chính. Có một số nhiệm vụ mà việc dự báo tài chính và lập mô hình tài chính có thể được QC hỗ trợ để có quy trình nhanh hơn và chính xác hơn. Đáng chú ý, tối ưu hóa danh mục đầu tư, quản lý rủi ro và định giá tài sản là một số ví dụ được nhắc đến nhiều nhất. Tuy nhiên, những lợi thế và mối đe dọa tiềm ẩn của chúng đối với mật mã khiến việc các nhà cung cấp dịch vụ tài chính giám sát công nghệ trở nên quan trọng.

Sự hợp tác là rất quan trọng trong lĩnh vực QC do thực tế là sự phát triển công nghệ và phần mềm tạo nên cuộc cách mạng. Các chương trình tăng tốc được khởi xướng bởi các công ty công nghệ lớn nhất để thử nghiệm các giải pháp phần cứng, phần mềm hoặc đám mây của họ, chẳng hạn như IBM, Microsoft, Google hoặc Amazon.

Goldman Sachs đã hợp tác với Microsoft Azure Quantum để khám phá việc sử dụng QC trong định giá. JPMorgan đang thử nghiệm các giải pháp lượng tử để tối ưu hóa và quản lý rủi ro. HSBC đã công bố hợp tác với IBM vào năm 2022 để khám phá việc sử dụng QC để định giá, tối ưu hóa danh mục đầu tư và giảm thiểu rủi ro.