شرکت‌های داروسازی به آنزیم‌ها علاقهٔ عمیقی دارند. این پروتئین‌ها تمام انواع واکنش‌های بیوشیمیایی را کاتالیز می‌کنند، اغلب با هدف قرار دادن یک نوع مولکول با دقت بسیار بالا. بهره‌گیری از قدرت آنزیم‌ها می‌تواند به تسکین بیماری‌های مهم زمان ما کمک کند.

متأسفانه، ما ساختار مولکولی دقیق بیشتر آنزیم‌ها را نمی‌دانیم. از نظر تئوری، شیمی‌دانان می‌توانند از رایانه‌ها برای مدل‌سازی این مولکول‌ها به منظور شناسایی نحوهٔ عملکرد آن‌ها استفاده کنند، اما آنزیم‌ها ساختارهای بسیار پیچیده‌ای دارند که مدل‌سازی بیشتر آن‌ها برای رایانه‌های کلاسیک غیرممکن است.

با این حال، یک کامپیوتر کوانتومی به اندازهٔ کافی قدرتمند می‌تواند در عرض چند ساعت به طور دقیق خواص، ساختار و واکنش‌پذیری این مواد را پیش‌بینی کند - پیشرفتی که می‌تواند توسعهٔ دارو را متحول کرده و دوران جدیدی را در مراقبت‌های بهداشتی رقم بزند. کامپیوترهای کوانتومی پتانسیل حل مسائل این پیچیدگی و بزرگی را در بسیاری از صنایع و کاربردهای مختلف، از جمله امور مالی، حمل و نقل، مواد شیمیایی و امنیت سایبری دارند.

حلِ غیرممکن‌ها در چند ساعت زمان محاسباتی، یافتن پاسخ‌هایی برای مشکلاتی که سال‌ها ذهن دانشمندان و جامعه را به خود مشغول کرده‌اند، باز کردن قابلیت‌های بی‌سابقه‌ای برای مشاغل مختلف - این‌ها وعده‌های محاسبات کوانتومی، رویکردی کاملاً متفاوت برای محاسبات هستند.

هیچ‌کدام از این‌ها یک‌شبه اتفاق نخواهد افتاد. در واقع، بسیاری از شرکت‌ها و کسب‌وکارها قادر نخواهند بود برای یک دهه یا بیشتر از محاسبات کوانتومی ارزش قابل توجهی کسب کنند، اگرچه برخی در پنج سال آینده پیشرفت‌هایی را مشاهده خواهند کرد. اما پتانسیل آن بسیار زیاد است و پیشرفت‌های تکنولوژیکی با سرعت زیادی در حال انجام است، بنابراین هر رهبر تجاری باید درک اساسی از نحوهٔ عملکرد این فناوری، نوع مشکلاتی که می‌تواند به حل آن‌ها کمک کند و نحوهٔ آمادگی برای بهره‌گیری از پتانسیل آن داشته باشد.

محاسبات کوانتومی رویکردی کاملاً متفاوت برای محاسبات در مقایسه با محاسباتی است که امروزه در لپ‌تاپ‌ها، ایستگاه‌های کاری و سیستم‌های اصلی خود انجام می‌دهیم. این دستگاه‌ها را جایگزین نمی‌کند، اما با بهره‌گیری از اصول فیزیک کوانتومی، مسائل خاص و معمولاً بسیار پیچیده از نوع آماری را که برای کامپیوترهای فعلی دشوار است، حل می‌کند.

کیوبیت‌ها در مقابل بیت‌ها

کامپیوترهای کلاسیک با بیت‌ها به عنوان واحدهای داده (صفر و یک) برنامه‌ریزی می‌شوند. کامپیوترهای کوانتومی از کیوبیت‌ها استفاده می‌کنند که می‌توانند ترکیبی از صفر و یک را به طور همزمان بر اساس اصلی به نام برهم‌نهی نشان دهند.

این تفاوت است که به کامپیوترهای کوانتومی پتانسیل سرعت نمایی بیشتری نسبت به سیستم‌های اصلی و سرورهای امروزی را می‌دهد. کامپیوترهای کوانتومی می‌توانند چندین محاسبه را با چندین ورودی به طور همزمان انجام دهند. کامپیوترهای امروزی فقط می‌توانند یک مجموعه ورودی و یک محاسبه را در یک زمان انجام دهند. کار با تعداد مشخصی کیوبیت - بیایید n را برای مثال خود در نظر بگیریم - یک کامپیوتر کوانتومی می‌تواند محاسباتی را بر روی حداکثر 2n ورودی به طور همزمان انجام دهد.

این موضوع کاملاً واضح به نظر می‌رسد. اما وقتی به جزئیات نحوهٔ عملکرد یک کامپیوتر کوانتومی می‌پردازید، متوجه می‌شوید که چالش‌های موجود زیادی وجود دارد که باید قبل از اینکه کامپیوترهای کوانتومی به این پتانسیل دست یابند، حل شوند. (برای اطلاعات بیشتر، به قسمت کناری، "محاسبات کوانتومی در مقابل محاسبات کلاسیک" مراجعه کنید.)

موانع فنی

برخی از این موانع فنی هستند. کیوبیت‌ها، برای مثال، ناپایدار هستند. هر بیت در کامپیوترهای امروزی باید در حالت یک یا صفر باشد. تلاش زیادی برای اطمینان از این‌که یک بیت در یک تراشهٔ کامپیوتری با بیت‌های دیگر در آن تراشه تداخل نداشته باشد، انجام می‌شود. از طرف دیگر، کیوبیت‌ها می‌توانند هر ترکیبی از صفر و یک را نشان دهند. علاوه بر این، آن‌ها با کیوبیت‌های دیگر تعامل دارند. در واقع، این تعاملات امکان انجام چندین محاسبه را به طور همزمان فراهم می‌کنند.

کنترل این تعاملات بسیار پیچیده است. ناپایداری کیوبیت‌ها می‌تواند منجر به از دست رفتن یا تغییر ورودی‌ها شود که می‌تواند دقت نتایج را مختل کند. و ایجاد یک کامپیوتر با مقیاس معنادار مستلزم اتصال منسجم صدها هزار یا میلیون‌ها کیوبیت است. تعداد کمی از کامپیوترهای کوانتومی که امروزه وجود دارند، نمی‌توانند به این تعداد دست یابند.

شرکت‌های نرم‌افزاری و سخت‌افزاری - از استارت‌آپ‌هایی که قبلاً نامی از آن‌ها نشنیده‌اید گرفته تا موسسات تحقیقاتی و شرکت‌هایی مانند گوگل، IBM و مایکروسافت - در تلاش برای غلبه بر این موانع هستند. آن‌ها در حال کار بر روی الگوریتم‌هایی هستند که شباهت کمی به الگوریتم‌هایی دارند که امروزه استفاده می‌کنیم، سخت‌افزاری که ممکن است به شکل بسیار متفاوتی از جعبه‌های خاکستری امروزی باشد و نرم‌افزاری برای کمک به ترجمه داده‌های موجود به فرمت آماده برای کیوبیت. اما راه زیادی در پیش دارند. اگرچه مفهوم محاسبات کوانتومی از اوایل دهه 1980 وجود داشته است، اما اولین مدرک واقعی مبنی بر اینکه کامپیوترهای کوانتومی می‌توانند مشکلاتی را که برای کامپیوترهای کلاسیک بسیار پیچیده است، حل کنند، تنها در اواخر سال 2019 رخ داد، زمانی که گوگل اعلام کرد کامپیوتر کوانتومی آن چنین محاسباتی را تنها در 200 ثانیه حل کرده است. اما این بیشتر یک تمرین ریاضی بود تا چیزی که بتواند در تجارت به کار رود - این مشکل هیچ کاربرد واقعی در دنیای واقعی نداشت.

کامپیوترهای کوانتومی برای انواع مختلفی از مسائل، مسائل بسیار پیچیده که حذف دامنهٔ وسیعی از احتمالات زمان زیادی را صرفه‌جویی می‌کند، استفاده خواهند شد.

دامنه ها، نه پاسخ ها

ماهیت مکانیک کوانتومی همچنین موانعی را برای افزایش سرعت نمایی ایجاد می‌کند. کامپیوترهای امروزی به روشی بسیار ساده عمل می‌کنند: آن‌ها مجموعه‌ای محدود از داده‌ها را با یک الگوریتم دستکاری می‌کنند و یک پاسخ به شما می‌دهند. کامپیوترهای کوانتومی پیچیده‌تر هستند. پس از وارد کردن چندین واحد داده به کیوبیت‌ها، کیوبیت‌ها دستکاری می‌شوند تا با کیوبیت‌های دیگر تعامل داشته باشند و امکان انجام تعدادی محاسبه به طور همزمان فراهم شود. اینجاست که کامپیوترهای کوانتومی سریع‌تر از دستگاه‌های امروزی هستند. اما این سود با این واقعیت کاهش می‌یابد که کامپیوترهای کوانتومی یک پاسخ واضح ارائه نمی‌دهند. در عوض، کاربران دامنهٔ محدودی از پاسخ‌های ممکن را دریافت می‌کنند. در واقع، ممکن است خود را در حال انجام چندین بار محاسبه ببینند تا دامنه را حتی بیشتر محدود کنند، فرآیندی که می‌تواند به طور قابل توجهی سرعت محاسبات متعدد را کاهش دهد.

دریافت یک دامنه به جای یک پاسخ واحد، کامپیوترهای کوانتومی را کمتر دقیق از کامپیوترهای امروزی نشان می‌دهد. این موضوع برای محاسباتی که دامنهٔ محدودی دارند، صادق است، به همین دلیل است که کامپیوترهای کوانتومی سیستم‌های امروزی را جایگزین نمی‌کنند. در عوض، کامپیوترهای کوانتومی برای انواع مختلفی از مسائل، مسائل بسیار پیچیده که حذف دامنهٔ وسیعی از احتمالات زمان زیادی را صرفه‌جویی می‌کند، استفاده خواهند شد.

کامپیوترهای کوانتومی چهار قابلیت اساسی دارند که آن‌ها را از کامپیوترهای کلاسیک امروزی متمایز می‌کند: شبیه‌سازی کوانتومی، که در آن کامپیوترهای کوانتومی مولکول‌های پیچیده را مدل‌سازی می‌کنند؛ بهینه‌سازی (یعنی حل مسائل چند متغیره با سرعت بی‌نظیر)؛ هوش مصنوعی کوانتومی (AI) با الگوریتم‌های بهتر که می‌تواند یادگیری ماشین را در صنایع متنوعی مانند داروسازی و خودروسازی متحول کند؛ و فاکتورسازی اولی، که می‌تواند رمزنگاری را متحول کند.

بهترین راه برای درک پتانسیل تجاری محاسبات کوانتومی، دیدن این‌که چگونه این قابلیت‌ها می‌توانند طیف وسیعی از موارد استفاده را حل کنند. برخی از صنایع مشکلات خاصی دارند که به ویژه برای محاسبات کوانتومی مناسب هستند. به طور کلی، ما بیش از 100 مورد استفادهٔ نوظهور را بررسی کرده‌ایم و متوجه شده‌ایم که آن‌ها طیف گسترده‌ای از مشکلات و بخش‌ها، از جمله داروسازی، امنیت سایبری، امور مالی، علم مواد و مخابرات را پوشش می‌دهند. تحقیقات ما همچنین تنوع قابل توجهی را در چرخهٔ عمر توسعهٔ این برنامه‌ها و در ماهیت مزایای تجاری که می‌توانند ارائه دهند، نشان می‌دهد. برای ترسیم تصویری غنی‌تر از این پویایی‌ها در عمل، بیایید چهار کاربرد با پتانسیل بالا را در نظر بگیریم:

1. کاهش زمان توسعه مواد شیمیایی و داروسازی با شبیه‌سازی‌ها

دانشمندانی که به دنبال توسعهٔ داروها و مواد جدید هستند، اغلب باید ساختار دقیق یک مولکول را بررسی کنند تا خواص آن را تعیین کرده و درک کنند که چگونه ممکن است با مولکول‌های دیگر تعامل داشته باشد. متأسفانه، حتی مولکول‌های نسبتاً کوچک را نیز به طور دقیق با استفاده از کامپیوترهای کلاسیک مدل‌سازی کردن بسیار دشوار است، زیرا هر اتم به روش‌های پیچیده‌ای با اتم‌های دیگر تعامل دارد. در حال حاضر، تقریباً غیرممکن است که کامپیوترهای امروزی مولکول‌های اساسی را که اتم‌های نسبتاً کمی دارند، شبیه‌سازی کنند - و پروتئین‌ها، برای مثال، هزاران اتم دارند. به همین دلیل است که دانشمندان امروزی مجبورند در واقع مولکول‌های مورد نظر را (با استفاده از شیمی مصنوعی) ایجاد کنند تا خواص آن‌ها را به صورت فیزیکی اندازه‌گیری کنند. اغلب، مولکول همانطور که انتظار می‌رفت کار نمی‌کند، که منجر به سنتز و آزمایش‌های بیشتر می‌شود. هر چرخهٔ بهینه‌سازی پرهزینه و زمان‌بر است. این یکی از دلایلی است که توسعهٔ داروهای جدید و مواد شیمیایی یک فرآیند طولانی است.

کامپیوترهای کوانتومی ذاتاً برای حل این مشکل مناسب هستند، زیرا تعامل اتم‌ها در داخل یک مولکول خود یک سیستم کوانتومی است. در واقع، کارشناسان معتقدند که کامپیوترهای کوانتومی قادر خواهند بود حتی پیچیده‌ترین مولکول‌های بدن ما را مدل‌سازی کنند. هر پیشرفتی در این راستا منجر به توسعهٔ سریع‌تر داروهای جدید و سایر محصولات و احتمالاً منجر به درمان‌های جدید و متحول‌کننده خواهد شد.

تقریباً غیرممکن است که کامپیوترهای امروزی مولکول‌های اساسی را که اتم‌های نسبتاً کمی دارند، شبیه‌سازی کنند. کامپیوترهای کوانتومی قادر خواهند بود حتی پیچیده‌ترین مولکول‌ها را مدل‌سازی کنند.

2. حل مسائل بهینه‌سازی با سرعت بی‌نظیر

در هر صنعتی، بسیاری از مسائل تجاری پیچیده شامل تعداد زیادی متغیر هستند. ربات‌ها را کجا باید در کف کارخانه قرار داد؟ کوتاه‌ترین مسیر برای کامیون تحویل من چیست؟ کارآمدترین راه برای استقرار خودروها، موتورسیکلت‌ها و اسکوترها برای ایجاد یک شبکهٔ حمل و نقل که تقاضای کاربر را برآورده کند چیست؟ چگونه می‌توان عملکرد و ریسک یک سبد مالی را بهینه کرد؟ این‌ها تنها سه نمونه از بسیاری از مواردی هستند که رهبران تجاری با آن‌ها روبرو هستند.

حل این مسائل با محاسبات کلاسیک یک فرآیند دشوار و آزمون و خطاست. برای جداسازی ورودی‌هایی که پیشرفت یا ضرر عملکرد را هدایت می‌کنند، تعداد متغیرهایی که می‌توانند در هر محاسبه تغییر کنند، باید به شدت محدود شود. در نتیجه، شرکت‌ها باید یک محاسبهٔ پیچیده را پس از دیگری انجام دهند، فرآیندی پرهزینه و زمان‌بر با توجه به تعداد زیاد متغیرها. اما، از آن‌جایی که کامپیوترهای کوانتومی به طور همزمان با چندین متغیر کار می‌کنند، می‌توان از آن‌ها برای محدود کردن چشمگیر دامنهٔ پاسخ‌های ممکن در مدت زمان بسیار کوتاهی استفاده کرد. سپس می‌توان از محاسبات کلاسیک برای تمرکز بر یک پاسخ دقیق استفاده کرد و کار آن هنوز هم در مقایسه با کامپیوترهای کوانتومی کند به نظر می‌رسد. اما، از آن‌جایی که کوانتوم بسیاری از احتمالات را از بین برده است، این رویکرد ترکیبی به طور چشمگیری زمان لازم برای یافتن بهترین راه حل را کاهش می‌دهد.

کامپیوترهای کوانتومی به طور چشمگیری با لپ‌تاپ‌ها، دسکتاپ‌ها و سرورهای "جعبه خاکستری" امروزی متفاوت به نظر می‌رسند.

کامپیوترهای کوانتومی به طور چشمگیری با لپ‌تاپ‌ها، دسکتاپ‌ها و سرورهای "جعبه خاکستری" امروزی متفاوت به نظر می‌رسند.

3. تسریع وسایل نقلیهٔ خودران با هوش مصنوعی کوانتومی

این احتمال وجود دارد که کامپیوترهای کوانتومی سرعت ورود وسایل نقلیهٔ خودران را افزایش دهند. در فورد، GM، فولکس‌واگن و سایر خودروسازان و همچنین در مجموعه‌ای از استارت‌آپ‌ها در بخش تحرک جدید، مهندسان ساعت‌ها فیلم، تصویر و داده‌های لیدار را از طریق شبکه‌های عصبی پیچیده اجرا می‌کنند. هدف آن‌ها: استفاده از هوش مصنوعی برای آموزش یک خودرو برای تصمیم‌گیری‌های حیاتی رانندگی، مانند نحوهٔ پیچیدن، کجا سرعت گرفتن و کاهش سرعت و، مهم‌تر از همه، نحوهٔ اجتناب از سایر وسایل نقلیه، نه اینکه از عابران پیاده بگذریم. آموزش یک الگوریتم هوش مصنوعی به این روش به مجموعه‌ای از محاسبات فشرده نیاز دارد که با افزودن داده‌های بیشتر و روابط پیچیده‌تر در متغیرها، به طور فزاینده‌ای دشوار می‌شود. این آموزش می‌تواند سریع‌ترین کامپیوترهای جهان را برای روزها یا حتی ماه‌ها تحت فشار قرار دهد. از آن‌جایی که کامپیوترهای کوانتومی می‌توانند چندین محاسبهٔ پیچیده را با چندین متغیر به طور همزمان انجام دهند، می‌توانند به طور نمایی سرعت آموزش چنین سیستم‌های هوش مصنوعی را افزایش دهند. این اتفاق به زودی رخ نخواهد داد. ترجمهٔ مجموعه‌های دادهٔ کلاسیک به کوانتومی کار دشواری است و الگوریتم‌های هوش مصنوعی کوانتومی اولیه تنها منجر به افزایش اندک شده‌اند.

4. تحول در امنیت سایبری

محاسبات کوانتومی یک تهدید جدی برای سیستم‌های امنیت سایبری است که تقریباً هر شرکتی به آن متکی است. بیشتر رمزهای عبور حساب‌های آنلاین و تراکنش‌ها و ارتباطات امن امروزی از طریق الگوریتم‌های رمزنگاری مانند RSA یا SSL/TLS محافظت می‌شوند. این سیستم‌ها به مشاغل اجازه می‌دهند داده‌هایی ایجاد کنند که می‌توانند توسط کاربران مجاز به اشتراک گذاشته شوند و در عین حال از افراد خارجی محافظت شوند. شکستن این رمزنگاری به قدرت محاسباتی عظیمی نیاز دارد. تقریباً غیرممکن است که کامپیوترهای امروزی مسئلهٔ ریاضی پشت رمزنگاری به خوبی طراحی شده را به اندازهٔ کافی سریع حل کنند تا از نظر عملی مفید باشد. (این مسئلهٔ ریاضی به عنوان فاکتورسازی اولی شناخته می‌شود، زیرا رمزنگاری بر اساس دستکاری اعداد اول بزرگ ساخته شده است.) هنگامی که سرقت داده رخ می‌دهد، اغلب به دلیل اجرای ضعیف پروتکل‌های امنیت سایبری است.

از آن‌جایی که کامپیوترهای کوانتومی می‌توانند چندین محاسبه را به طور همزمان انجام دهند، پتانسیل شکستن هر سیستم رمزنگاری کلاسیک را دارند. در واقع، یک الگوریتم کوانتومی برای انجام دقیقاً همین کار از قبل وجود دارد. (به آن الگوریتم شور می‌گویند.) خوشبختانه، هیچ کامپیوتر کوانتومی قادر به مدیریت صدها هزار تا میلیون‌ها کیوبیتی که برای اجرای الگوریتم شور لازم است، وجود ندارد - همانطور که قبلاً گفتیم، نسخه‌های امروزی می‌توانند دوازده یا بیشتر کیوبیت را مدیریت کنند. اما بین ده تا بیست سال آینده، این ممکن است تغییر کند و در آن زمان موج جدیدی از فناوری‌های رمزنگاری کوانتومی برای محافظت از اساسی‌ترین خدمات آنلاین ما مورد نیاز خواهد بود. دانشمندان - و همچنین سیاست‌گذاران آینده‌نگر - در حال حاضر در حال کار بر روی این رمزنگاری کوانتومی هستند و سعی می‌کنند برای این نقطهٔ عطف آماده شوند.

محاسبات کوانتومی یک فناوری پیچیده است. این یک برنامه نیست که یک‌شبه ظاهر شود و میلیون‌ها نفر آن را بپذیرند. پس از صحبت با ده‌ها متخصص در اکوسیستم کوانتومی در حال رشد، ما یک تخمین واضح از نحوهٔ پیشرفت این فناوری در دو دههٔ آینده ایجاد کرده‌ایم.

کامپیوترهای کوانتومی ماشین‌های گران‌قیمتی خواهند بود که توسط چند بازیگر کلیدی توسعه و اداره می‌شوند. شرکت‌هایی مانند گوگل و IBM امیدوارند قابلیت‌های کامپیوترهای کوانتومی را هر سال، مانند قانون مور، دو برابر کنند. همراه با یک گروه کوچک اما قابل توجه از استارت‌آپ‌های امیدوارکننده، آن‌ها به طور پیوسته تعداد کیوبیت‌هایی را که کامپیوترهای آن‌ها می‌توانند مدیریت کنند، افزایش می‌دهند. از آن‌جایی که این فناوری نوپا است، پیشرفت آن‌ها ممکن است کند باشد: تخمین ما این است که تا سال 2030 تنها 2000 تا 5000 کامپیوتر کوانتومی عملیاتی خواهند بود. از آن‌جایی که قطعات زیادی در پازل محاسبات کوانتومی وجود دارد، سخت‌افزار و نرم‌افزار مورد نیاز برای رسیدگی به پیچیده‌ترین مسائل ممکن است تا سال 2035 یا بعد از آن وجود نداشته باشد.

اکثر مشاغل یک کامپیوتر کوانتومی نخواهند داشت. در عوض، آن‌ها خدمات کوانتومی را از طریق ابر دریافت خواهند کرد.

اکثر مشاغل یک کامپیوتر کوانتومی نخواهند داشت. در عوض، آن‌ها خدمات کوانتومی را از طریق ابر دریافت خواهند کرد.

با این وجود، کوانتوم قبل از آن به برخی از مشاغل ارزش ارائه می‌دهد. در ابتدا، و شاید در درازمدت، مشاغل خدمات کوانتومی را از طریق ابر از همان ارائه دهندگان فعلی خود دریافت خواهند کرد. Amazon Web Services، Microsoft Azure و دیگران قبلاً پیشنهادات کوانتومی را اعلام کرده‌اند. این پیشنهادات ابری می‌توانند به سرعت پذیرش و تقاضا را گسترش دهند.

بین سال‌های 2022 تا 2026، انتظار داریم بسیاری از مشاغل با مسائل بهینه‌سازی رویکردهای ترکیبی را اتخاذ کنند، که در آن بخشی از مسئله توسط محاسبات کلاسیک و بخشی توسط کوانتوم مدیریت می‌شود. در همان بازهٔ زمانی، کامپیوترهای کوانتومی احتمالاً به اندازهٔ کافی قدرتمند می‌شوند تا بتوانند شبیه‌سازی‌های معناداری از ساختارهای مولکولی برای شرکت‌های شیمیایی، مواد و داروسازی را انجام دهند. ورود هوش مصنوعی کوانتومی دورتر است و ما انتظار نداریم که کامپیوترهای کوانتومی تا اواخر دههٔ 2020 در بهترین حالت برای فاکتورسازی اولی به اندازهٔ کافی قدرتمند شوند.

این جدول زمانی برای توسعهٔ فناوری بر تخمین‌های ما از زمان بهره‌مندی صنایع مختلف از محاسبات کوانتومی تأثیر می‌گذارد. کارشناسانی که با آن‌ها صحبت کردیم انتظار دارند که پیشگامان در صنایع پیشرفته، انرژی و مواد جهانی، امور مالی و (تا حدودی) سفر و لجستیک ممکن است تا سال 2025 از کوانتوم ارزش قابل توجهی ایجاد کنند. بازده بزرگ برای داروسازی ممکن است تا دههٔ بعد رخ ندهد، با توجه به این‌که حل پیچیده‌ترین مشکلات پزشکی شامل تقلید از مولکول‌های بسیار پیچیده است. همانطور که در نمایش داده شده است، تا اواسط دههٔ 2030، طیف گسترده‌ای از صنایع پتانسیل ایجاد ارزش قابل توجهی از محاسبات کوانتومی را خواهند داشت.

ما تلاش می‌کنیم تا دسترسی برابر افراد دارای معلولیت به وب‌سایت خود را فراهم کنیم. اگر به اطلاعاتی در مورد این محتوا نیاز دارید، خوشحال می‌شویم با شما همکاری کنیم. لطفاً به ما ایمیل بزنید: McKinsey_Website_Accessibility@mckinsey.com

به طور واضح، آماده شدن برای پیشرفت‌های تکنولوژیکی بزرگ بخشی اساسی از سبد کار هر مدیر اجرایی است. این امر به ویژه برای کوانتوم صادق است که پتانسیل ایجاد اختلالات بزرگ را دارد. با حل محاسباتی که با محاسبات کلاسیک غیرممکن است، کوانتوم می‌تواند انواع دانش فعلی پنهان را آشکار کند. این نه تنها فرآیندها را متحول می‌کند، بلکه می‌تواند به طور اساسی نیروی کار صنایع مختلف را تغییر دهد.

به عنوان مثال، در مواد شیمیایی و داروسازی، شیمی‌دانان مصنوعی امروزی باید مولکول‌ها یا مواد جامد واقعی را ایجاد کنند تا فرضیه‌های مربوط به داروهای یا مواد جدید احتمالی را آزمایش کنند. این مواد اغلب همانطور که انتظار می‌رفت کار نمی‌کنند، که منجر به چرخه‌های بیشتر سنتز و آزمایش پرهزینه و زمان‌بر می‌شود. این یکی از دلایلی است که توسعهٔ داروهای جدید و مواد شیمیایی یک فرآیند طولانی است.

کامپیوترهای کوانتومی ذاتاً برای حل این مشکل مناسب هستند، زیرا تعامل اتم‌ها در داخل یک مولکول خود یک سیستم کوانتومی است. در واقع، کارشناسان معتقدند که کامپیوترهای کوانتومی قادر خواهند بود حتی پیچیده‌ترین مولکول‌های بدن ما را مدل‌سازی کنند. هر پیشرفتی در این راستا منجر به توسعهٔ سریع‌تر داروهای جدید و سایر محصولات و احتمالاً منجر به درمان‌های جدید و متحول‌کننده خواهد شد.

تقریباً غیرممکن است که کامپیوترهای امروزی مولکول‌های اساسی را که اتم‌های نسبتاً کمی دارند، شبیه‌سازی کنند. کامپیوترهای کوانتومی قادر خواهند بود حتی پیچیده‌ترین مولکول‌ها را مدل‌سازی کنند.

2. حل مسائل بهینه‌سازی با سرعت بی‌نظیر

در هر صنعتی، بسیاری از مسائل تجاری پیچیده شامل تعداد زیادی متغیر هستند. ربات‌ها را کجا باید در کف کارخانه قرار داد؟ کوتاه‌ترین مسیر برای کامیون تحویل من چیست؟ کارآمدترین راه برای استقرار خودروها، موتورسیکلت‌ها و اسکوترها برای ایجاد یک شبکهٔ حمل و نقل که تقاضای کاربر را برآورده کند چیست؟ چگونه می‌توان عملکرد و ریسک یک سبد مالی را بهینه کرد؟ این‌ها تنها سه نمونه از بسیاری از مواردی هستند که رهبران تجاری با آن‌ها روبرو هستند.

حل این مسائل با محاسبات کلاسیک یک فرآیند دشوار و آزمون و خطاست. برای جداسازی ورودی‌هایی که پیشرفت یا ضرر عملکرد را هدایت می‌کنند، تعداد متغیرهایی که می‌توانند در هر محاسبه تغییر کنند، باید به شدت محدود شود. در نتیجه، شرکت‌ها باید یک محاسبهٔ پیچیده را پس از دیگری انجام دهند، فرآیندی پرهزینه و زمان‌بر با توجه به تعداد زیاد متغیرها. اما، از آن‌جایی که کامپیوترهای کوانتومی به طور همزمان با چندین متغیر کار می‌کنند، می‌توان از آن‌ها برای محدود کردن چشمگیر دامنهٔ پاسخ‌های ممکن در مدت زمان بسیار کوتاهی استفاده کرد. سپس می‌توان از محاسبات کلاسیک برای تمرکز بر یک پاسخ دقیق استفاده کرد و کار آن هنوز هم در مقایسه با کامپیوترهای کوانتومی کند به نظر می‌رسد. اما، از آن‌جایی که کوانتوم بسیاری از احتمالات را از بین برده است، این رویکرد ترکیبی به طور چشمگیری زمان لازم برای یافتن بهترین راه حل را کاهش می‌دهد.

کامپیوترهای کوانتومی به طور چشمگیری با لپ‌تاپ‌ها، دسکتاپ‌ها و سرورهای "جعبه خاکستری" امروزی متفاوت به نظر می‌رسند.

کامپیوترهای کوانتومی به طور چشمگیری با لپ‌تاپ‌ها، دسکتاپ‌ها و سرورهای "جعبه خاکستری" امروزی متفاوت به نظر می‌رسند.

3. تسریع وسایل نقلیهٔ خودران با هوش مصنوعی کوانتومی

این احتمال وجود دارد که کامپیوترهای کوانتومی سرعت ورود وسایل نقلیهٔ خودران را افزایش دهند. در فورد، GM، فولکس‌واگن و سایر خودروسازان و همچنین در مجموعه‌ای از استارت‌آپ‌ها در بخش تحرک جدید، مهندسان ساعت‌ها فیلم، تصویر و داده‌های لیدار را از طریق شبکه‌های عصبی پیچیده اجرا می‌کنند. هدف آن‌ها: استفاده از هوش مصنوعی برای آموزش یک خودرو برای تصمیم‌گیری‌های حیاتی رانندگی، مانند نحوهٔ پیچیدن، کجا سرعت گرفتن و کاهش سرعت و، مهم‌تر از همه، نحوهٔ اجتناب از سایر وسایل نقلیه، نه اینکه از عابران پیاده بگذریم. آموزش یک الگوریتم هوش مصنوعی به این روش به مجموعه‌ای از محاسبات فشرده نیاز دارد که با افزودن داده‌های بیشتر و روابط پیچیده‌تر در متغیرها، به طور فزاینده‌ای دشوار می‌شود. این آموزش می‌تواند سریع‌ترین کامپیوترهای جهان را برای روزها یا حتی ماه‌ها تحت فشار قرار دهد. از آن‌جایی که کامپیوترهای کوانتومی می‌توانند چندین محاسبهٔ پیچیده را با چندین متغیر به طور همزمان انجام دهند، می‌توانند به طور نمایی سرعت آموزش چنین سیستم‌های هوش مصنوعی را افزایش دهند. این اتفاق به زودی رخ نخواهد داد. ترجمهٔ مجموعه‌های دادهٔ کلاسیک به کوانتومی کار دشواری است و الگوریتم‌های هوش مصنوعی کوانتومی اولیه تنها منجر به افزایش اندک شده‌اند.

4. تحول در امنیت سایبری

محاسبات کوانتومی یک تهدید جدی برای سیستم‌های امنیت سایبری است که تقریباً هر شرکتی به آن متکی است. بیشتر رمزهای عبور حساب‌های آنلاین و تراکنش‌ها و ارتباطات امن امروزی از طریق الگوریتم‌های رمزنگاری مانند RSA یا SSL/TLS محافظت می‌شوند. این سیستم‌ها به مشاغل اجازه می‌دهند داده‌هایی ایجاد کنند که می‌توانند توسط کاربران مجاز به اشتراک گذاشته شوند و در عین حال از افراد خارجی محافظت شوند. شکستن این رمزنگاری به قدرت محاسباتی عظیمی نیاز دارد. تقریباً غیرممکن است که کامپیوترهای امروزی مسئلهٔ ریاضی پشت رمزنگاری به خوبی طراحی شده را به اندازهٔ کافی سریع حل کنند تا از نظر عملی مفید باشد. (این مسئلهٔ ریاضی به عنوان فاکتورسازی اولی شناخته می‌شود، زیرا رمزنگاری بر اساس دستکاری اعداد اول بزرگ ساخته شده است.) هنگامی که سرقت داده رخ می‌دهد، اغلب به دلیل اجرای ضعیف پروتکل‌های امنیت سایبری است.

از آن‌جایی که کامپیوترهای کوانتومی می‌توانند چندین محاسبه را به طور همزمان انجام دهند، پتانسیل شکستن هر سیستم رمزنگاری کلاسیک را دارند. در واقع، یک الگوریتم کوانتومی برای انجام دقیقاً همین کار از قبل وجود دارد. (به آن الگوریتم شور می‌گویند.) خوشبختانه، هیچ کامپیوتر کوانتومی قادر به مدیریت صدها هزار تا میلیون‌ها کیوبیتی که برای اجرای الگوریتم شور لازم است، وجود ندارد - همانطور که قبلاً گفتیم، نسخه‌های امروزی می‌توانند دوازده یا بیشتر کیوبیت را مدیریت کنند. اما بین ده تا بیست سال آینده، این ممکن است تغییر کند و در آن زمان موج جدیدی از فناوری‌های رمزنگاری کوانتومی برای محافظت از اساسی‌ترین خدمات آنلاین ما مورد نیاز خواهد بود. دانشمندان - و همچنین سیاست‌گذاران آینده‌نگر - در حال حاضر در حال کار بر روی این رمزنگاری کوانتومی هستند و سعی می‌کنند برای این نقطهٔ عطف آماده شوند.

محاسبات کوانتومی یک فناوری پیچیده است. این یک برنامه نیست که یک‌شبه ظاهر شود و میلیون‌ها نفر آن را بپذیرند. پس از صحبت با ده‌ها متخصص در اکوسیستم کوانتومی در حال رشد، ما یک تخمین واضح از نحوهٔ پیشرفت این فناوری در دو دههٔ آینده ایجاد کرده‌ایم.

کامپیوترهای کوانتومی ماشین‌های گران‌قیمتی خواهند بود که توسط چند بازیگر کلیدی توسعه و اداره می‌شوند. شرکت‌هایی مانند گوگل و IBM امیدوارند قابلیت‌های کامپیوترهای کوانتومی را هر سال، مانند قانون مور، دو برابر کنند. همراه با یک گروه کوچک اما قابل توجه از استارت‌آپ‌های امیدوارکننده، آن‌ها به طور پیوسته تعداد کیوبیت‌هایی را که کامپیوترهای آن‌ها می‌توانند مدیریت کنند، افزایش می‌دهند. از آن‌جایی که این فناوری نوپا است، پیشرفت آن‌ها ممکن است کند باشد: تخمین ما این است که تا سال 2030 تنها 2000 تا 5000 کامپیوتر کوانتومی عملیاتی خواهند بود. از آن‌جایی که قطعات زیادی در پازل محاسبات کوانتومی وجود دارد، سخت‌افزار و نرم‌افزار مورد نیاز برای رسیدگی به پیچیده‌ترین مسائل ممکن است تا سال 2035 یا بعد از آن وجود نداشته باشد.

اکثر مشاغل یک کامپیوتر کوانتومی نخواهند داشت. در عوض، آن‌ها خدمات کوانتومی را از طریق ابر دریافت خواهند کرد.

اکثر مشاغل یک کامپیوتر کوانتومی نخواهند داشت. در عوض، آن‌ها خدمات کوانتومی را از طریق ابر دریافت خواهند کرد.

با این وجود، کوانتوم قبل از آن به برخی از مشاغل ارزش ارائه می‌دهد. در ابتدا، و شاید در درازمدت، مشاغل خدمات کوانتومی را از طریق ابر از همان ارائه دهندگان فعلی خود دریافت خواهند کرد. Amazon Web Services، Microsoft Azure و دیگران قبلاً پیشنهادات کوانتومی را اعلام کرده‌اند. این پیشنهادات ابری می‌توانند به سرعت پذیرش و تقاضا را گسترش دهند.

بین سال‌های 2022 تا 2026، انتظار داریم بسیاری از مشاغل با مسائل بهینه‌سازی رویکردهای ترکیبی را اتخاذ کنند، که در آن بخشی از مسئله توسط محاسبات کلاسیک و بخشی توسط کوانتوم مدیریت می‌شود. در همان بازهٔ زمانی، کامپیوترهای کوانتومی احتمالاً به اندازهٔ کافی قدرتمند می‌شوند تا بتوانند شبیه‌سازی‌های معناداری از ساختارهای مولکولی برای شرکت‌های شیمیایی، مواد و داروسازی را انجام دهند. ورود هوش مصنوعی کوانتومی دورتر است و ما انتظار نداریم که کامپیوترهای کوانتومی تا اواخر دههٔ 2020 در بهترین حالت برای فاکتورسازی اولی به اندازهٔ کافی قدرتمند شوند.

این جدول زمانی برای توسعهٔ فناوری بر تخمین‌های ما از زمان بهره‌مندی صنایع مختلف از محاسبات کوانتومی تأثیر می‌گذارد. کارشناسانی که با آن‌ها صحبت کردیم انتظار دارند که پیشگامان در صنایع پیشرفته، انرژی و مواد جهانی، امور مالی و (تا حدودی) سفر و لجستیک ممکن است تا سال 2025 از کوانتوم ارزش قابل توجهی ایجاد کنند. بازده بزرگ برای داروسازی ممکن است تا دههٔ بعد رخ ندهد، با توجه به این‌که حل پیچیده‌ترین مشکلات پزشکی شامل تقلید از مولکول‌های بسیار پیچیده است. همانطور که در نمایش داده شده است، تا اواسط دههٔ 2030، طیف گسترده‌ای از صنایع پتانسیل ایجاد ارزش قابل توجهی از محاسبات کوانتومی را خواهند داشت.

ما تلاش می‌کنیم تا دسترسی برابر افراد دارای معلولیت به وب‌سایت خود را فراهم کنیم. اگر به اطلاعاتی در مورد این محتوا نیاز دارید، خوشحال می‌شویم با شما همکاری کنیم. لطفاً به ما ایمیل بزنید: McKinsey_Website_Accessibility@mckinsey.com

به طور واضح، آماده شدن برای پیشرفت‌های تکنولوژیکی بزرگ بخشی اساسی از سبد کار هر مدیر اجرایی است. این امر به ویژه برای کوانتوم صادق است که پتانسیل ایجاد اختلالات بزرگ را دارد. با حل محاسباتی که با محاسبات کلاسیک غیرممکن است، کوانتوم می‌تواند انواع دانش فعلی پنهان را آشکار کند. این نه تنها فرآیندها را متحول می‌کند، بلکه می‌تواند به طور اساسی نیروی کار صنایع مختلف را تغییر دهد.

در مواد شیمیایی و داروسازی، برای مثال، شیمی‌دانان مصنوعی امروزی باید مولکول‌ها یا مواد جامد واقعی را ایجاد کنند تا فرضیه‌های مربوط به داروهای یا مواد جدید احتمالی را آزمایش کنند. این مواد اغلب همانطور که انتظار می‌رفت کار نمی‌کنند، که منجر به چرخه‌های بیشتر سنتز و آزمایش پرهزینه و زمان‌بر می‌شود. اگر کامپیوترهای کوانتومی بتوانند چنین موادی را به طور نمایی سریع‌تر مدل‌سازی کنند، همانطور که انتظار می‌رود، شرکت‌ها ممکن است به شیمی‌دانان مصنوعی کمتری نیاز داشته باشند. تصور این‌که چنین قطعیت ریاضی جایگزین تخصص و قضاوت متخصصان حرفه‌ای در سایر صنایع با مسائل چند متغیره، مانند امور مالی، بیمه، حمل و نقل و غیره شود، دشوار نیست.

حتی اگر بعید است که چنین تأثیر اجتماعی برای دهه‌ها احساس شود، رهبران تجاری آینده‌نگر در تقریباً هر صنعتی باید اکنون نوعی استراتژی کوانتومی ایجاد کنند. نوع آماده‌سازی به این بستگی دارد که آیا شما در موج اول صنایعی هستید که می‌توانند از این فناوری بهره‌مند شوند، آیا کسب‌وکار شما موارد استفاده‌ای دارد که با قدرت نوظهور کوانتوم مطابقت دارد و آیا معتقدید که ممکن است سودهای متحول‌کننده یا صرفاً افزایشی کسب کنید.

درک صنایع موج اول

ما معتقدیم که صنایعی مانند امور مالی، سفر، لجستیک، انرژی و مواد جهانی و صنایع پیشرفته در اوایل دههٔ 2020 شروع به کسب ارزش قابل توجهی از رویکرد ترکیبی کلاسیک/کوانتومی خواهند کرد. رهبران تجاری در این بخش‌های موج اول باید به سرعت یک استراتژی کوانتومی ایجاد کنند یا از شرکت‌های نوآور مانند Barclays، BASF، BMW، Dow، ExxonMobil و دیگرانی که قبلاً گام‌های استراتژیک به سوی محاسبات کوانتومی برداشته‌اند، عقب می‌مانند. این رهبران باید در مورد این‌که چگونه مشاغل آن‌ها می‌توانند از زیرساخت کوانتومی در حال ظهور استفاده کنند، فکر کنند. برخی ممکن است بخواهند اکنون وارد بازار کار شوند و توسعه‌دهندگان کوانتومی را استخدام کنند تا یک تیم داخلی ایجاد کنند تا الگوریتم‌هایی را ایجاد کنند که مشکلات سیستماتیک فوری را هدف قرار می‌دهند. استعداد کوانتومی در حال حاضر کمیاب است و بعید است که دانشگاه‌ها بتوانند تعداد کافی از مهندسان کوانتومی برتر را برای همگام شدن با تقاضای رو به رشد تولید کنند.

شرکت‌های موج اول دیگر ممکن است یافتن شراکت مستقیم با شرکت‌هایی که در حال توسعهٔ کوانتوم هستند، مفید باشد. ما در مراحل اولیه یک فرآیند طولانی برای انطباق کوانتوم با نیازهای کسب‌وکار هستیم، بنابراین شرکت‌ها هنوز هم پتانسیل تأثیرگذاری بر آن توسعه به روش‌هایی را دارند که نیازهای خاص آن‌ها را برآورده می‌کنند.

اگر دارایی‌های داده‌ای طولانی‌مدت دارید که می‌خواهید برای ده تا پنجاه سال مخفی نگه دارید، باید همین الان نگران شوید.

جاناتان داولینگ، استاد و رئیس کرسی تئوری فیزیک، دانشگاه ایالتی لوئیزیانا

حفاظت از دارایی‌های داده‌ای طولانی‌مدت

علاوه بر شرکت‌های این صنایع موج اول، گروه دیگری وجود دارد که باید به طور فعال پیشرفت کوانتوم را نظارت کند. طبق گفتهٔ پروفسور جاناتان داولینگ از دانشگاه ایالتی لوئیزیانا، "اگر دارایی‌های داده‌ای دارید که می‌خواهید برای ده تا پنجاه سال مخفی نگه دارید، باید همین الان نگران شوید." شرکت‌هایی که کسب‌وکار آن‌ها به داده‌های دهه‌ها متکی است، باید در مورد مسائل امنیت سایبری که محاسبات کوانتومی ایجاد می‌کند، هوشیار باشند. حداقل، این موضوع باید در بالای دستور کار مدیر ارشد اطلاعات باشد و رهبران تجاری باید اطمینان حاصل کنند که شرکت آن‌ها برنامه‌ای برای انتقال ایمن از رمزنگاری فعلی به رمزنگاری کوانتومی دارد.

حتی اگر کسب‌وکار شما در یکی از این دو گروه قرار نگیرد، محاسبات کوانتومی فناوری است که کارشناسان کلیدی شما باید آن را نظارت کنند. کوانتوم فقط یک فناوری تکراری نیست که امکان بهبودهای حاشیه‌ای را فراهم می‌کند. این پتانسیل دارد که هم متحول‌کننده و هم مخرب باشد. فناوری‌های قدرتمند می‌توانند با سرعت غیرقابل پیش‌بینی ظاهر شوند و تأثیر غیرقابل پیش‌بینی ایجاد کنند. رهبران تجاری که نمی‌خواهند غافلگیر شوند، باید همین الان برای محاسبات کوانتومی آماده شوند.

دربارهٔ نویسندگان

الکساندر منار یک شریک ارشد در دفتر پاریس McKinsey، ایوان استوجیچ یک شریک در دفتر زوریخ، مارک پتل یک شریک ارشد در دفتر سانفرانسیسکو و دنیل ولز یک مشاور در دفتر فرانکفورت است.

نویسندگان از ماکسیمیلیان شارلت، آنا هاید و لورنزو پاتاسو به خاطر مشارکت آن‌ها در توسعهٔ این مقاله و همچنین از نیکولاس هینکه، انیکا پفلانزر و هنینگ سولر به خاطر مشارکت‌هایشان تشکر می‌کنند.

یک شغل با ما را کاوش کنید


سازمان‌ها و دولت‌ها باید به فناوری کوانتومی توجه کرده و در آن سرمایه‌گذاری کنند تا برای آینده آماده شوند.
دوران محاسبات کوانتومی تازه آغاز شده است. کارشناسان می‌گویند سرعت نوآوری در این فضای نوظهور و در حال توسعه، به‌ویژه با افزایش علاقه و سرمایه‌گذاری شرکت‌ها و دولت‌های سراسر جهان در این فناوری، بسیار چشمگیر است. اگرچه افرادی که در زمینه محاسبات کوانتومی (QC) کار می‌کنند، معتقدند که این فناوری آینده محاسبات را متحول خواهد کرد، اما هیچ‌کس نمی‌داند دقیقاً چگونه و چه زمانی، زیرا هنوز اطلاعات کافی در مورد آنچه کامپیوترهای کوانتومی امروزی می‌توانند انجام دهند، وجود ندارد. و با وجود وعده‌هایی که دارد، کاربردهای کوانتومی در حال حاضر محدود است و تنها تعداد کمی از این کاربردها از مرحله تحقیقاتی به سناریوهای واقعی منتقل شده‌اند. با این حال، با توجه به تمام سرمایه‌گذاری‌ها و فعالیت‌های استارتاپی در فضای کوانتومی، می‌توان فرض کرد که این فناوری محاسبات را دگرگون خواهد کرد و شاید این اتفاق زودتر از آنچه انتظار می‌رود رخ دهد.
آلن باراتز، مدیرعامل D-Wave، به مطالعه‌ای از Hyperion Research اشاره می‌کند که نشان می‌دهد بیش از 80 درصد از شرکت‌های پاسخ‌دهنده قصد دارند تعهدات کوانتومی خود را در 2-3 سال آینده افزایش دهند و یک‌سوم از این شرکت‌ها می‌گویند که بیش از 15 میلیون دلار در سال برای تلاش‌های محاسبات کوانتومی هزینه خواهند کرد. باراتز می‌گوید سیستم‌های کوانتومی آنیلینگ (quantum annealing) در حال حاضر به کسب‌وکارها کمک می‌کنند تا مشکلات بهینه‌سازی واقعی را حل کنند - برای مثال، با رفع محدودیت‌های زنجیره تامین، فرآیندهای تولید صنعتی، بهینه‌سازی مسیریابی ترافیک و موارد دیگر. باراتز توضیح می‌دهد: «افزایش پذیرش محاسبات کوانتومی در زمانی رخ می‌دهد که کسب‌وکارها با محدودیت‌های اقتصادی دشواری مواجه هستند و به دنبال راه حل‌هایی هستند که به کاهش هزینه‌ها، افزایش درآمد و بهبود اثربخشی عملیاتی کمک کنند.»
وضعیت کنونی کوانتوم
با وجود برخی از قابلیت‌ها برای کمک به کسب‌وکارها در حل مشکلات بهینه‌سازی واقعی، کوانتوم راه درازی در پیش دارد. مک کیرا، استاد فیزیک، مهندسی برق و علوم کامپیوتر در دانشگاه میشیگان، مدیر مشترک موسسه تحقیقات کوانتومی و مدیر Midwest Quantum Collaboratory، می‌گوید این وضعیت بسیار شبیه به دوران لوله‌های خلاء برای محاسبات است. کیرا می‌گوید: «کامپیوترهای کوانتومی هنوز «سرورهای» اندازه آزمایشگاهی هستند که تنها چند نمایش موفقیت‌آمیز را به ثبت رسانده‌اند. به عبارت دیگر، آنها هنوز برای استقرار در هر حوزه‌ای از فناوری آماده نیستند. برای کامپیوترهای کلاسیک، نوآوری ترانزیستورهای نیمه‌رسانا، مدارهای مجتمع و دهه‌ها تلاش مداوم برای یکپارچه‌سازی و مقیاس‌بندی برای تحقق مرحله فعلی از کاربردها، از جمله هوش مصنوعی (AI) مورد نیاز بود.»
کیرا انتظار دارد که یک مقیاس مشابه از پیشرفت‌های فناوری برای باز کردن پتانسیل کامل کامپیوترهای کوانتومی و توسعه گسترده‌تر QISET (علوم، مهندسی و فناوری اطلاعات کوانتومی) مورد نیاز باشد که می‌تواند ابزارهای فوق‌العاده سریع، کم‌مصرف، ایمن و حساس ارائه دهد. او می‌گوید چندین جهت کاربردی در حال ظهور و با پیشرفت‌های QISET، از جمله بهینه‌سازی مشکلات لجستیکی پیچیده، طراحی ترکیبات شیمیایی جدید و سنجش کوانتومی برای تشخیص مواردی که به طور کلاسیک غیرممکن هستند، در حال کسب سرعت هستند.
مایکل کوسومانو، معاون رئیس و استاد مدیریت در گروه نوآوری فناوری، کارآفرینی و مدیریت استراتژیک MIT، به طور مشابه صنعت کوانتومی فعلی را با صنعت کامپیوتر در اواسط قرن بیستم مقایسه می‌کند. با این حال، او می‌گوید: «(این صنعت) احتمالاً کمی سریع‌تر در حال تکامل است، زیرا در حال حاضر هزاران محقق و صدها شرکت، از جمله بسیاری از استارتاپ‌ها، در پیشبرد فناوری و کاربردهای مختلف دخیل هستند.»
کوسومانو به کاربردهایی مانند شبیه‌سازی و بهینه‌سازی و اطلاعات کوانتومی (رمزنگاری) به عنوان نمونه‌هایی از مواردی که در حال حاضر در حال ظهور هستند، اشاره می‌کند. او توضیح می‌دهد: «به عنوان مثال، محققان در حال پیشرفت در بهینه‌سازی مشکلات لجستیکی پیچیده - نتایج احتمالی زیاد با تعداد کمی ورودی - یا فرآیندهای پیچیده، مانند تا شدن پروتئین در کشف دارو هستند.»
کوسومانو مشتاقانه منتظر پتانسیل کوانتوم برای افزایش قدرت محاسباتی و در عین حال استفاده از انرژی کمتر است. او می‌گوید: «افزایش نمایی در قدرت محاسباتی همیشه هیجان‌انگیز است، زیرا وعده قابلیت‌های جدیدی را برای حل مشکلاتی که در حال حاضر قابل حل نیستند، می‌دهد. او اضافه می‌کند: «کامپیوترهای کوانتومی باید بتوانند مشکلات خاصی را با مصرف انرژی بسیار کمتری نسبت به کامپیوترهای دیجیتال فعلی حل کنند. با این حال، دامنه کاربردها بسیار محدود است. کامپیوترهای کوانتومی همچنین ممکن است راه حل‌های لجستیکی یا بهینه‌سازی را برای حوزه‌هایی که بر محیط زیست تأثیر می‌گذارند، مانند مصرف انرژی، ارائه دهند.»
سرمایه‌گذاری در آینده کوانتومی
بیل جنووس، مشاور ارشد CIO در Kyndryl، می‌گوید بودجه تحقیقات مرتبط با کوانتوم عمدتاً از بخش دولتی تأمین می‌شود، اما بخش خصوصی نیز در حال دخالت است. جنووس می‌گوید: «چین برنامه‌هایی برای سرمایه‌گذاری 15 میلیارد دلاری در محاسبات کوانتومی، اتحادیه اروپا 7.2 میلیارد دلار، ایالات متحده 1.3 میلیارد دلار، بریتانیا 1.2 میلیارد دلار و هند و ژاپن هر کدام 1 میلیارد دلار اعلام کرده‌اند.» او می‌افزاید: «بخش خصوصی نیز (به طور فزاینده‌ای) درگیر است. سرمایه‌گذاری در استارتاپ‌های محاسبات کوانتومی در سال 2021 از 1.7 میلیارد دلار فراتر رفته است، که بیش از دو برابر مبلغ جمع‌آوری شده در سال 2020 است، طبق McKinsey.»
جنووس می‌گوید تعداد استارتاپ‌های نرم‌افزاری تنها سریع‌تر از هر بخش دیگری از بازار محاسبات کوانتومی در حال افزایش است. او می‌گوید: «در سال 2023، پیشرفت در محاسبات کوانتومی کمتر با اعلامیه‌های بزرگ سخت‌افزاری تعریف می‌شود تا با تثبیت سال‌ها کار سخت توسط محققان، برقراری ارتباط تراشه‌ها با یکدیگر و دور شدن از تلاش برای کنار آمدن با نویز، زیرا این حوزه به طور فزاینده‌ای در سطح بین‌المللی گسترش می‌یابد.»
به عنوان مثال، یک نظرسنجی اخیر از مدیران کسب‌وکار فرانسوی توسط Capgemini نشان داد که 23 درصد از آنها در حال کار با فناوری‌های کوانتومی هستند یا قصد دارند این کار را انجام دهند. جنووس اضافه می‌کند: «یک نفر از هر 10 نفر انتظار دارد که محاسبات کوانتومی ظرف سه سال آینده برای استفاده در حداقل یک برنامه اصلی در دسترس باشد.» او می‌افزاید: «28 درصد از شرکت‌های مورد بررسی توسط استارتاپ نرم‌افزاری Zapata گزارش داده‌اند که بودجه‌ای بیش از 1 میلیون دلار برای سرمایه‌گذاری‌های کوانتومی اختصاص داده‌اند. 69 درصد از شرکت‌های مورد بررسی می‌گویند که در حال پذیرش یا برنامه‌ریزی برای پذیرش محاسبات کوانتومی در سال آینده هستند. شرکت‌های پذیرنده کوانتوم در چندین جبهه آماده می‌شوند: 51 درصد در حال شناسایی استعدادها/ایجاد یک تیم داخلی هستند. 49 درصد در حال آزمایش و ایجاد اثبات مفهوم هستند. 48 درصد در حال اجرای آزمایش‌ها بر روی سخت‌افزار یا شبیه‌سازهای کوانتومی هستند و 46 درصد در حال ساخت برنامه‌های جدید هستند.»
دانیل گوتسمن، رئیس علوم کامپیوتر نظری در دانشگاه مریلند و همکار QuICS (علوم و کامپیوتر کوانتومی)، می‌گوید شرکت‌ها در حال سرمایه‌گذاری در ایجاد سخت‌افزار یا نرم‌افزار کوانتومی هستند و شرکت‌هایی از صنایع مختلف با بررسی محاسبات کوانتومی برای تعیین اینکه آیا برای آنها مهم خواهد بود یا خیر، علاقه نشان می‌دهند. او توضیح می‌دهد: «پیشرفت تجربی اصلی در چند سال گذشته، توانایی ایجاد دستگاه‌های بزرگتر و بزرگتر با کیوبیت‌های با کیفیت بالاتر است.» او توضیح می‌دهد: «این یک چالش مهندسی دشوار است، زیرا مدارهای کنترلی زیادی وجود دارد که باید در نزدیکی کیوبیت‌ها قرار گیرند تا آنها را به گونه‌ای که می‌خواهید رفتار کنند، وادار کنند.»
با وجود تمام سرمایه‌گذاری‌ها، گوتسمن می‌گوید موانع زیادی وجود دارد که محاسبات کوانتومی باید بر آنها غلبه کند. او توضیح می‌دهد: «چیزی که بیشتر نگران من است این است که در حالی که پیشرفت زیادی در ساخت کیوبیت‌های بیشتر وجود داشته است، طرح‌های پیشرو پیشرفت چندانی در جهت کیوبیت‌های بهتر، یعنی کیوبیت‌هایی با نرخ خطای پایین‌تر، نداشته‌اند.» او توضیح می‌دهد: «این یک مشکل است زیرا برای به دست آوردن قدرت کامل کامپیوترهای کوانتومی، باید بتوانیم خطاهای سخت‌افزاری که در طول محاسبات رخ می‌دهند را اصلاح کنیم، اما فقط در صورتی می‌توانیم این کار را انجام دهیم که نرخ خطا به اندازه کافی پایین باشد. در غیر این صورت، خطاهای جدید سریعتر از آنچه می‌توانیم آنها را اصلاح کنیم، رخ می‌دهند.»
گوتسمن می‌گوید ما به سرمایه‌گذاری مداوم در تحقیقات بنیادی در موضوعات کوانتومی نیاز داریم. او توضیح می‌دهد: «این حوزه‌ای است که هنوز راه درازی تا رسیدن به پتانسیل کامل خود دارد و چیزهای زیادی وجود دارد که ما نمی‌دانیم.» او می‌افزاید: «ما همچنین به سرمایه‌گذاری مداوم در آموزش نیاز داریم تا نیروی کاری را تضمین کنیم که قادر به ساخت و برنامه‌نویسی کامپیوترهای کوانتومی باشد.»
کیرا از دانشگاه میشیگان می‌گوید چالش‌های زیادی برای بیرون آوردن محاسبات کوانتومی از دوران لوله‌های خلاء باقی مانده است. او می‌گوید: «جفت کردن کامپیوترهای کوانتومی، سرکوب یا اصلاح خطاها، ادغام فناوری کوانتومی برای مقیاس‌بندی و بهینه‌سازی وظایف و رابط با محاسبات کلاسیک همچنان چالش‌برانگیز باقی مانده است.» او می‌گوید: «قبل از اینکه این چالش‌ها برطرف شوند، راه حل‌های QISET در اهمیت به همان شیوه‌ای که فناوری نیمه‌رسانا از دهه 1950 به بعد فناوری اطلاعات را متحول کرد، گسترش نخواهند یافت.»
کیرا اضافه می‌کند که برای پیشرفت، طیف گسترده‌ای از فعالیت‌های QLIT مورد نیاز است. او می‌گوید: «ما در حال توسعه مواد کوانتومی جدید به عنوان پایه منابع، آشکارسازها و پردازنده‌های کوانتومی-نوری هستیم. درک عمیق فرآیندهای اطلاعات کوانتومی برای طراحی سیستماتیک ابزارهای کوانتومی نسل بعدی. طیف‌سنجی و دستگاه‌هایی برای کنترل و ادغام بهتر ابزارهای کوانتومی و الگوریتم‌هایی برای فناوری QLIT با اصول عملیاتی جدید.» او می‌گوید: «و همه اینها باید به صورت یکپارچه انجام شود، زیرا هر یک از این جنبه‌ها از دیگری پشتیبانی و به چالش می‌کشد. بنابراین، باید در تیم‌های بزرگتر همکاری سرمایه‌گذاری شود تا مسیرهای آینده فناوری کوانتومی و نیمه‌رسانا کشف شود.»
5 پیشرفت و مانع فناوری در محاسبات کوانتومی
بیل جنووس، مشاور ارشد CIO در Kyndryl، پنج پیشرفت و مانع را توضیح می‌دهد که تصویری از فضای کوانتومی فعلی ارائه می‌دهند.

برتری کوانتومی: هدف برتری کوانتومی نشان دادن این است که یک کامپیوتر کوانتومی می‌تواند مشکلی را حل کند که هیچ کامپیوتر کلاسیکی نمی‌تواند در مدت زمان معقولی حل کند، با وجود مفید بودن مشکل. دستیابی به این هدف قدرت یک کامپیوتر کوانتومی را در حل مشکلات پیچیده نشان می‌دهد. گوگل به این مهم دست یافته است.
تله پورت کوانتومی: تله پورت کوانتومی، سنگ بنای ساخت اینترنت کوانتومی، امکان انتقال یک حالت کوانتومی از یک مکان فیزیکی به مکان دیگر را بدون جابجایی فیزیکی خود حالت کوانتومی فراهم می‌کند. این فناوری کاربردهای گسترده‌ای از جمله ارتباطات کوانتومی ایمن تا محاسبات کوانتومی توزیع شده دارد. جایزه نوبل فیزیک 2022 به سه دانشمند - آلن اسپکت، جان کلاوزر و آنتون زایلینگر - برای کارهایی که درهم‌تنیدگی کوانتومی را نشان داد و نشان داد که می‌توان از آن برای تله پورت اطلاعات کوانتومی از یک فوتون به فوتون دیگر استفاده کرد، اهدا شد.
محاسبات کوانتومی توپولوژیکی: محاسبات کوانتومی توپولوژیکی یک مدل نظری است که از شبه‌ذرات به نام آنیون‌ها (شبه‌ذرات در فضای دو بعدی) برای رمزگذاری و دستکاری کیوبیت‌ها استفاده می‌کند و پیشرفت در این زمینه از اهمیت حیاتی برای ساخت کامپیوترهای کوانتومی عملی و مقیاس‌پذیر است. محاسبات کوانتومی توپولوژیکی به دلیل افزونگی ذاتی و حفاظت توپولوژیکی خود در برابر خطا مقاوم‌تر است و آن را به یک نامزد امیدوارکننده برای محاسبات کوانتومی مقاوم در برابر خطا تبدیل می‌کند. بیشتر تحقیقات محاسبات کوانتومی توپولوژیکی نظری است. در حال حاضر، هیچ مطالعه‌ای از آن پشتیبانی تجربی قابل توجهی ارائه نمی‌دهد.
تصحیح خطای کوانتومی: مهم‌ترین نگرانی در مورد کامپیوترهای کوانتومی حساسیت آنها به خطاها ناشی از نویز محیطی و کنترل ناقص است. این امر قابلیت استفاده عملی آنها را مختل می‌کند، زیرا داده‌های ذخیره شده در یک کامپیوتر کوانتومی ممکن است خراب شوند. تصحیح خطای کلاسیک بر افزونگی - یعنی تکرار - تکیه دارد. با این حال، اطلاعات کوانتومی نمی‌تواند به دلیل قضیه عدم کلونینگ (که بیان می‌کند ایجاد یک کپی مستقل و یکسان از یک حالت کوانتومی ناشناخته دلخواه غیرممکن است) کلون یا کپی شود. بنابراین، یک روش تصحیح خطای جدید برای سیستم‌های محاسبات کوانتومی مورد نیاز است. بسیاری از شرکت‌ها در این زمینه به پیشرفت‌هایی دست یافته‌اند.
محاسبات کوانتومی مقاوم در برابر خطا: تشخیص و حذف خطاها برای توسعه کامپیوترهای کوانتومی واقعی بسیار مهم است. محاسبات کوانتومی مقاوم در برابر خطا روشی برای اطمینان از این است که این خطاها با استفاده از ترکیبی از کدهای تصحیح خطای کوانتومی (QECC) و گیت‌های مقاوم در برابر خطا شناسایی و اصلاح می‌شوند. این امر تضمین می‌کند که خطاهای ناشی از محاسبات جمع نمی‌شوند و آنها را بی‌ارزش نمی‌کنند. بزرگترین چالش در دستیابی به محاسبات کوانتومی مقاوم در برابر خطا، نیاز به کیوبیت‌های زیاد است. با این حال، دو مطالعه نظری مستقل که در سال‌های 1998 و 2008 منتشر شدند، ثابت کردند که می‌توان کامپیوترهای کوانتومی مقاوم در برابر خطا ساخت. این به عنوان قضیه آستانه شناخته می‌شود که بیان می‌کند اگر نرخ خطای فیزیکی یک کامپیوتر کوانتومی زیر آستانه خاصی باشد، می‌توان نرخ خطای منطقی را به مقادیر دلخواه پایین کاهش داد.

مایکل کوسومانو از MIT می‌گوید پلتفرم‌های محاسباتی جدید توسط طراحی و عملکرد سخت‌افزار و همچنین برنامه‌ها محدود شده‌اند. او می‌گوید: «نویز و خطاها ناشی از نوسانات و اختلالات کوانتومی پیشرفت را برای کامپیوترهای کوانتومی همه منظوره کند می‌کند، اما ما در حال پیشرفت هستیم.» او می‌افزاید: «من از توسعه SDKهای (مجموعه‌های توسعه نرم‌افزار) جدیدی که به برنامه‌نویسان اجازه می‌دهند از زبان‌های برنامه‌نویسی معمولی برای ساخت برنامه‌های جدید استفاده کنند، هیجان‌زده هستم.»
آلن باراتز از D-Wave می‌گوید یکی از موانع پیش روی این فضا، عدم وضوح در مورد آمادگی تجاری کوانتوم است. او می‌گوید: «دو رویکرد اصلی برای محاسبات کوانتومی وجود دارد - آنیلینگ کوانتومی و مدل گیت.» او می‌گوید: «شاید شنیده باشید که محاسبات کوانتومی سال‌ها طول می‌کشد تا آماده شود، اما این جدول زمانی طولانی فقط به رویکرد مدل گیت اشاره دارد. حقیقت این است که راه حل‌های کوانتومی عملی با استفاده از سیستم‌های آنیلینگ در حال حاضر مورد استفاده قرار می‌گیرند و به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا برخی از بزرگترین چالش‌های خود را حل کنند و این بسیار مهم است.»
باراتز می‌گوید با آنیلینگ کوانتومی، پتانسیل این فناوری دیگر فرضی نیست. این یک واقعیت است. او می‌افزاید: «عصر کوانتوم تجاری اکنون فرا رسیده است و این چیزی است که من از آن هیجان‌زده هستم. کوانتوم از آزمایشگاه خارج شده و وارد اتاق هیئت مدیره شده است. دیگر این یک پروژه جانبی نیست که تیم‌های تحقیق و توسعه با آن بازی می‌کنند، بلکه توجه تصمیم‌گیرندگان تجاری و دولت‌هایی را که با مشکلات پیچیده و چالش‌برانگیز فزاینده‌ای مواجه هستند، به خود جلب کرده است که به زمان حل سریع‌تری نیاز دارند.»
در حالی که باراتز معتقد است تقریباً هر صنعتی می‌تواند از فناوری آنیلینگ کوانتومی بهره‌مند شود و می‌تواند بلافاصله از مزایای آن بهره‌مند شود، او همچنین نیاز به سرمایه‌گذاری مداوم در زمینه‌هایی مانند سخت‌افزار و استعداد را می‌بیند. او نتیجه می‌گیرد: «سیستم‌های امروزی، به‌ویژه سیستم‌های آنیلینگ کوانتومی، می‌توانند مشکلات واقعی را حل کنند، اما هنوز به پتانسیل کامل خود نرسیده‌اند. بنابراین، سرمایه‌گذاری در پیشرفت سخت‌افزار، هم در سیستم‌های آنیلینگ و هم در مدل گیت مورد نیاز است.» او می‌افزاید: «در نهایت، سرمایه‌گذاری در استعداد ضروری است. ما به افرادی نیاز داریم تا نه تنها سیستم‌ها و الگوریتم‌ها را بسازند، بلکه آموزش‌هایی را برای کسانی که در نهایت کاربران نهایی فناوری خواهند بود، ارائه دهند. این بدان معناست که ما باید در آموزش نه تنها فیزیک و مهندسی، بلکه علوم داده، علوم کامپیوتر، توسعه الگوریتم، سرمازایی و موارد دیگر سرمایه‌گذاری کنیم. برای کاربران نهایی، باید آموزش‌هایی در مورد آنچه فناوری می‌تواند و نمی‌تواند انجام دهد، ارائه شود. توانایی شناسایی مشکلاتی که برای راه حل‌های امروزی مناسب هستند و ایجاد تیم‌های خدمات حرفه‌ای به شرکت‌ها و دولت‌ها کمک می‌کند تا از فناوری برای دستیابی به اهداف خود - چه پایداری، کاهش هزینه‌ها، کشف داروهای جدید یا افزایش کارایی - استفاده کنند.»
به طور خلاصه، سازمان‌های با هر اندازه و دسته بندی و همچنین دولت‌ها باید در حال حاضر به فناوری کوانتومی نگاه کنند تا بهترین آمادگی را برای آینده داشته باشند. سرمایه‌گذاری‌های زیادی در حال انجام است، فعالیت استارتاپی زیادی وجود دارد و علاقه زیادی وجود دارد. همه این سرمایه‌گذاری‌ها به خروج کوانتوم از «دوران لوله‌های خلاء» و تحقق پتانسیل واقعی آن کمک خواهد کرد.


نقض امنیت داده‌ها امروزه تقریباً یک اتفاق روزمره است. با این حال، خطرات بسیار بزرگ‌تری در پیش است: رمزنگاران بر این باورند که کامپیوترهای کوانتومی قادر خواهند بود سیستم‌های رمزنگاری فعلی را که اکنون تراکنش‌های تجارت الکترونیک، مکالمات دستگاه‌های تلفن همراه، شناسه‌های شخصی مانند شماره‌های تامین اجتماعی، امنیت ملی و اسرار صنعتی و سایر اطلاعات محرمانه را محافظت می‌کنند، هک کنند. و بسیاری از این اطلاعاتی که در حال حاضر در شبکه‌ها وجود دارد، می‌تواند ذخیره و رمزگشایی شود، هر زمان که قابلیت‌های رمزگشایی کوانتومی فرا برسد.

اجماع روشنی در مورد زمان منسوخ شدن رمزنگاری فعلی توسط کامپیوترهای کوانتومی وجود ندارد. در یک نظرسنجی سال 2022 توسط موسسه تحقیقات جهانی و evolutionQ، یک شرکت مشاوره امنیت کوانتومی کانادایی، 20 نفر از 40 رهبر آکادمیک و صنعتی در زمینه محاسبات کوانتومی، احتمال وقوع آن را در 10 سال آینده بیشتر از 5 درصد دانستند، در حالی که 9 پاسخ‌دهنده احتمال آن را 50 درصد یا بیشتر اعلام کردند. برای 20 سال آینده، 14 نفر احتمال 70 درصدی را پیش‌بینی کردند و همه به جز 5 نفر، احتمال مشابهی را در 30 سال آینده تخمین زدند.

و اگر چنین کامپیوترهایی در دو دهه آینده در دسترس شوند، بسیاری از اطلاعات حساسی که امروزه از طریق شبکه‌ها به اشتراک گذاشته می‌شوند، ممکن است در معرض خطر قرار گیرند. داستین مودی، ریاضیدان امنیت کامپیوتر در NIST می‌گوید: «تصور کنید اطلاعات طبقه‌بندی‌شده‌ای دارید که می‌خواهید آن را برای 30 سال ایمن نگه دارید. در حال حاضر ایمن است، اما اگر یک کامپیوتر کوانتومی در 15 سال آینده وارد عمل شود، کسی می‌تواند به آن نفوذ کند و 15 سال زودتر از آنچه می‌خواهید، به آن دسترسی پیدا کند.»

بسیاری از کارشناسان تقریباً مطمئن هستند که سازمان‌های اطلاعاتی در ایالات متحده و سایر کشورها در حال جمع‌آوری و ذخیره مقادیر زیادی از داده‌ها هستند که در حال حاضر نمی‌توانند آن‌ها را رمزگشایی کنند و منتظر رمزگشایی آینده توسط کامپیوترهای کوانتومی هستند. در سپتامبر 2022، مرکز پاسخ اضطراری ویروس‌های کامپیوتری ملی چین ادعا کرد که جاس‌افزاری از آژانس امنیت ملی ایالات متحده را در شبکه کامپیوتری دانشگاه پلی‌تکنیک شمال غربی در شیآن کشف کرده است. این وزارتخانه NSA را به انجام یک کمپین 10 ساله برای جمع‌آوری مخفیانه اطلاعات از چین، روسیه و سایر کشورها در مورد اسرار نظامی، تحقیقات علمی، مخابرات، انرژی و سایر موضوعات متهم کرد.

از سوی دیگر، ایالات متحده و بسیاری از متحدانش استفاده از محصولات مخابراتی هوآوی را به دلیل نگرانی از اینکه این شرکت چینی در تلفن‌های همراه، مخابرات و تجهیزات شبکه اینترنت خود، درهای پشتی جاسوسی ساخته است، ممنوع کرده‌اند. جان شانک، مهندس رمزنگاری در Mozilla می‌گوید، مردم خارج از محافل طبقه‌بندی‌شده نمی‌دانند چه اتفاقی می‌افتد، اما «این همان نکته برای رمزنگاران در زمینه ارزیابی ریسک است: اگر کسی بتواند کاری را انجام دهد، فرض کنید که انجام می‌دهد.»

پیتر شوابه از موسسه ماکس پلانک برای امنیت و حریم خصوصی در بوخوم آلمان می‌گوید، ممکن است معرفی یک کامپیوتر کوانتومی به صورت محرمانه انجام شود. او می‌پرسد: «وقتی این کامپیوتر ساخته شود، چه زمانی از آن خبردار خواهیم شد؟ چه کسی آن را خواهد ساخت؟» اگر یک دولت آن را به دست آورد، آیا اعلام خواهد کرد؟

**رمزنگاری پساکوانتومی**

در دسامبر 2022، رئیس‌جمهور بایدن قانونی را امضا کرد که به سازمان‌های فدرال دستور می‌دهد تا پذیرش رمزنگاری پساکوانتومی (PQC) را تسریع کنند. NIST اکنون در آستانه استانداردسازی سه الگوریتم است که هدف آن‌ها محافظت از داده‌های شبکه در برابر رمزگشایی و جعل کوانتومی است. قرار است الگوریتم چهارم سال آینده به صورت پیش‌نویس ارائه شود.

در حالی که ماده‌ای که الگوریتم‌های رمزنگاری از آن محافظت می‌کنند اغلب مخفی است، فرآیند توسعه این الگوریتم‌ها کاملاً باز است. این در تضاد با رمزهای مخفی مانند Enigma آلمان است که متفقین در طول جنگ جهانی دوم مجبور به شکستن آن شدند. مودی می‌گوید: «نکته جالب در مورد رمزنگاری مدرن این است که شما فرض نمی‌کنید هیچ چیزی از مهاجم خود مخفی باشد. شما فرض می‌کنید که او مشخصات کامل نحوه عملکرد سیستم امنیتی شما را دارد و با این وجود، حتی اگر او همه چیز را بداند، باز هم می‌خواهید ایمن باشید.»

تلاش پساکوانتومی NIST به سال 2016 برمی‌گردد، زمانی که از کارشناسان رمزنگاری سراسر جهان دعوت کرد تا نامزدهای PQC را ارائه دهند. تیم‌هایی از دانشگاه‌ها و صنعت با 69 پیشنهاد پاسخ دادند که به صورت داخلی ارزیابی شدند و برای تجزیه و تحلیل و شکستن در صورت امکان، در اختیار جامعه بیرون قرار گرفتند. از طریق سه دور حذف، NIST پیشنهادات را به هفت فینالیست و هشت طرح جایگزین کاهش داد.

NIST سه الگوریتم را برای رمزنگاری پساکوانتومی انتخاب کرد. الگوریتم چهارم سال آینده انتظار می‌رود. آن‌ها بر اساس شبکه‌های مدولار و توابع هش، دو خانواده از مسائل ریاضی ساخته شده‌اند که می‌توانند در برابر حمله یک کامپیوتر کوانتومی مقاومت کنند.

در آگوست، NIST پیش‌نویس‌های سه الگوریتم رمزنگاری پساکوانتومی را که قصد دارد سال آینده به عنوان استانداردهای اطلاعات فدرال منتشر کند، برای اظهار نظر عمومی منتشر کرد. معیارهای امنیت داده و سیستم‌های کامپیوتری که سازمان‌های فدرال باید به آن‌ها پایبند باشند. کسب‌وکارها و سایر سازمان‌هایی که با سازمان‌های فدرال تعامل دارند نیز باید با این استانداردها مطابقت داشته باشند. الگوریتم چهارم قرار است استاندارد پیش‌نویس خود را در سال 2024 دریافت کند. انتظار می‌رود بسیاری از دولت‌های دیگر، از جمله اتحادیه اروپا، به جای توسعه استانداردهای خود، از استانداردهای NIST پیروی کنند.

مودی می‌گوید، ارزیابی یک الگوریتم PQC با استفاده از کامپیوترهای کلاسیک دشوار است. شما باید سعی کنید تخمین بزنید که یک کامپیوتر کوانتومی چگونه کار خواهد کرد. «ما نمی‌دانیم سرعت آن چقدر خواهد بود یا هزینه آن چقدر خواهد بود. بنابراین تا جایی که می‌توانیم تخمین می‌زنیم و پارامترها را به اندازه کافی بالا تنظیم می‌کنیم.»

دو امیدواری NIST در سال 2022 در مراحل پایانی فرآیند شکسته شدند. یک تیم IBM الگوریتم Rainbow را که به دور حذف قبل از آخر رسیده بود، در 53 ساعت روی یک لپ‌تاپ شکست داد. SIKE که به دور نهایی رسیده بود، از یک رویکرد ریاضی نسبتاً جدید از نگاشت‌ها بین منحنی‌های بیضوی استفاده کرد. یک کامپیوتر رومیزی آن را در یک ساعت از کار انداخت.

مودی می‌گوید NIST قبلاً تصمیم گرفته بود که SIKE را برای ارزیابی بیشتر نگه دارد. شکست این الگوریتم نشان داد که فرآیند انتخاب همانطور که در نظر گرفته شده بود کار می‌کند، یعنی «قوی‌ترین‌ها زنده می‌مانند.» شوابه که در سه استاندارد پیش‌نویس از چهار استاندارد مشارکت داشته است، اگرچه در SIKE مشارکت نداشته است، می‌گوید شکست آن «بسیار چشمگیر» و غیرمنتظره بود. اما او اضافه می‌کند که این لزوماً طرح‌های دیگری را که از ریاضیات مشابه استفاده می‌کنند، رد نمی‌کند.

**کلیدهای عمومی و خصوصی**

رمزنگاری می‌تواند نامتقارن یا متقارن باشد. در سیستم‌های رمزنگاری نامتقارن که به عنوان سیستم‌های رمزنگاری کلید عمومی نیز شناخته می‌شوند، رشته‌ای از اعداد یا حروف که کلید رمزنگاری را تشکیل می‌دهند، برای استفاده هر کسی برای رمزگذاری پیام‌های خود منتشر می‌شود. فقط طرف دریافت‌کننده به کلید رمزگشایی دسترسی دارد که به او امکان می‌دهد پیام‌ها را بخواند. در رمزنگاری متقارن، از یک کلید برای رمزگذاری و رمزگشایی پیام استفاده می‌شود. هنگامی که فرستنده و گیرنده با استفاده از رمزنگاری عمومی تماس برقرار می‌کنند، یک کلید رمزنگاری متقارن را مبادله می‌کنند که از آن برای پیام‌های بعدی استفاده می‌کنند.

شانک می‌گوید، به طور طبیعی، سیستم‌های نامتقارن کمتر از سیستم‌های متقارن ایمن هستند. «آن‌ها سیستم‌های کلید عمومی هستند، به این معنی که سروری که به آن متصل می‌شوید می‌تواند کلید را منتشر کند و هر کسی می‌تواند آن را ببیند و هر کسی می‌تواند به آن رمزگذاری کند. این چیزی نیست که بتوان با امنیت کامل انجام داد.»

همه الگوریتم‌های رمزنگاری اساساً مسائل ریاضی هستند. الگوریتم‌های رمزنگاری کلید عمومی که امروزه به طور گسترده استفاده می‌شوند، معمولاً 128 بیت امنیت ارائه می‌دهند. این بدان معناست که شکستن کلید رمزنگاری با استفاده از یک حمله brute-force به 2128 عملیات نیاز دارد. برای مقایسه، تخمین زده می‌شود که 2166 اتم در زمین وجود دارد. داده‌های امنیت ملی به رمزنگاری قوی‌تر 256 بیتی نیاز دارند.

الگوریتم کلید عمومی RSA بر اساس دشواری فاکتورگیری اعداد بزرگ - NIST توصیه می‌کند بیش از 600 رقم و از سال 2030 بیشتر - به اعداد اول خود استوار است. فاکتورگیری از طریق یک حمله brute-force از نظر تئوری با استفاده از کامپیوترهای پرقدرت امروزی غیرممکن نیست، اما یک تخمین محافظه‌کارانه این است که 16 میلیون سال طول می‌کشد. سطوح مشابهی از امنیت در رویکردهای رمزنگاری فعلی دیگر که از یک مسئله محاسباتی دشوار متفاوت استفاده می‌کنند، گنجانده شده است.

با این حال، کارشناسان موافقند که یک الگوریتم 30 ساله که توسط ریاضیدان پیتر شور توسعه یافته است، به رمزنگاران اجازه می‌دهد تا سیستم‌های رمزنگاری نامتقارن فعلی را در عرض چند دقیقه شکسته کنند، اگر روی یک کامپیوتر کوانتومی به اندازه کافی قدرتمند اجرا شود. آن‌ها می‌گویند الگوریتم شور یک الگوریتم کوانتومی ساده است و رمزگشایی باید یکی از آسان‌ترین وظایف برای یک کامپیوتر کوانتومی باشد.

برای رمزنگاری کلید متقارن، نسخه 256 بیتی استاندارد رمزگذاری پیشرفته که برای اولین بار توسط NIST در سال 2001 تأیید شد، در حال حاضر در برابر کوانتوم مقاوم در نظر گرفته می‌شود. اگرچه کامپیوترهای کوانتومی قادر به شکستن رمزنگاری متقارن نخواهند بود، اما ممکن است یک کلید کمی طولانی‌تر مورد نیاز باشد. مودی می‌گوید: «اما مجبور نیستیم کل سیستم رمزنگاری را جایگزین کنیم.»

**رمزنگاری ترکیبی**

انتخاب PQC NIST برای رمزنگاری عمومی Kyber است که بخشی از مجموعه رمزنگاری برای شبکه‌های جبری (CRYSTALS) است. شانک، یکی از نویسندگان متعدد، در حال کار بر روی گنجاندن آن در مرورگر وب Firefox است. او می‌گوید پروتکل‌های شبکه مانند Transport Layer Security که اتصالات ایمن بین مرورگرها و سرورهای وب را برقرار می‌کنند، قبلاً برای آزمایش با Kyber تنظیم شده‌اند. بسیاری از کسب‌وکارها، از جمله IBM، Google، Amazon Web Services و Cloudflare، نسخه Kyber را در شبکه‌های خود مستقر کرده‌اند و هنگامی که NIST استاندارد را نهایی کند، Transport Layer Security احتمالاً کمی بیشتر تنظیم خواهد شد.

کامپیوترهای کوانتومی قادر به رمزگشایی پیام‌های محافظت‌شده با الگوریتم‌های رمزنگاری امروزی هنوز احتمالاً یک دهه یا بیشتر از ما دور هستند. اما کارشناسان هشدار می‌دهند که آن‌ها می‌توانند به راحتی اطلاعات حساسی را که در حال حاضر جمع‌آوری و ذخیره می‌شوند، رمزگشایی کنند.

کامپیوترهای کوانتومی قادر به رمزگشایی پیام‌های محافظت‌شده با الگوریتم‌های رمزنگاری امروزی هنوز احتمالاً یک دهه یا بیشتر از ما دور هستند. اما کارشناسان هشدار می‌دهند که آن‌ها می‌توانند به راحتی اطلاعات حساسی را که در حال حاضر جمع‌آوری و ذخیره می‌شوند، رمزگشایی کنند.

دو استاندارد پیش‌نویس برای امضاهای دیجیتال هستند که برای احراز هویت و جلوگیری از صفحات وب جعلی و به‌روزرسانی‌های نرم‌افزاری مخرب استفاده می‌شوند. مانند Kyber، Dilithium بخشی از CRYSTALS است و از یک چارچوب ریاضی به نام شبکه‌های مدولار استفاده می‌کند. SPHINCS+ یک طرح امضای مبتنی بر هش بدون حالت را پیاده‌سازی می‌کند.

گروه مهندسی اینترنت که استانداردها را تعیین می‌کند، توصیه می‌کند که یک طرح PQC مانند Kyber با رمزنگاری پیشاکوانتومی ترکیب شود تا اطمینان حاصل شود که استقرار الگوریتم جدید امنیت را کاهش نمی‌دهد. مرورگر وب Chrome اکنون Kyber را همراه با یک الگوریتم پیشاکوانتومی موجود بسته‌بندی می‌کند.

آندراس هولسینگ، یک رمزنگار در دانشگاه فناوری آیندهوون در هلند که SPHINCS+ را توسعه داده است، می‌گوید: «هنگامی که استانداردها در سال 2024 منتشر شوند، هنوز باید پیاده‌سازی و آزمایش شوند و حسابرسان باید دستورالعمل‌هایی برای صدور گواهینامه بنویسند.» استقرار آن‌ها در بخش‌های زیرساختی حیاتی به راحتی سه تا چهار سال دیگر طول می‌کشد.»

مودی می‌گوید NIST در حال بررسی دو الگوریتم دیگر برای استانداردسازی است. هر دو برای رمزنگاری عمومی هستند و هر دو بر اساس کدهای تصحیح خطا ساخته شده‌اند که اصل اساسی این است که خطاها به طور مداوم در انتقال و ذخیره داده‌ها و در شبکه‌های ارتباطی تلفن همراه رخ می‌دهند. در طرح‌های رمزنگاری، خطاها قبل از انتقال عمداً وارد می‌شوند و در طول رمزگشایی اصلاح می‌شوند.

Kyber در برخی پلتفرم‌ها سریع‌تر از الگوریتم‌های پیشاکوانتومی که امروزه به طور گسترده استفاده می‌شوند، اجرا می‌شود، اما پیام Transport Layer Security حاوی الگوریتم کلید عمومی Kyber بزرگ است - تقریباً یک کیلوبایت، در حالی که طرح‌های فعلی از بایت‌های دو رقمی استفاده می‌کنند. گوگل و Cloudflare نشان داده‌اند که سرورهای وب می‌توانند به راحتی اندازه بزرگتر را مدیریت کنند، این شرکت‌ها می‌گویند. اما برخی از دستگاه‌های «میان‌گذر» وب، مانند فایروال‌ها، که به‌روزرسانی نشده‌اند، پیام‌های رمزگذاری‌شده Kyber را رد می‌کنند. در حال حاضر، Chrome به مدیران شبکه آسیب‌دیده این امکان را می‌دهد تا Kyber را غیرفعال کنند.

یک سوال که هنوز باید حل شود این است که PQC چگونه بر «اینترنت اشیا»، دستگاه‌های میکروپروسسوری شبکه‌بندی‌شده که عملکردهای خودرو و حسگرها و سوئیچ‌هایی را که بسیاری از فرآیندهای صنعتی و زیرساختی، از جمله انتقال برق، تصفیه آب و عملیات خطوط لوله نفت و گاز را کنترل می‌کنند، تأثیر می‌گذارد. مودی می‌گوید، در حالی که لپ‌تاپ‌ها و تلفن‌های همراه می‌توانند به راحتی اندازه رمزنگاری پساکوانتومی بزرگتر را مدیریت کنند، بسیاری از دستگاه‌های کوچک اینترنت اشیا نمی‌توانند. «تحقیقات زیادی در این زمینه در حال انجام است.»

شانک می‌گوید: «برخی از سیستم‌های [اینترنت اشیا] باید جایگزین شوند، برخی از سیستم‌ها به‌روزرسانی نرم‌افزاری دریافت می‌کنند و برخی دیگر تا پایان عمر خود ناامن خواهند بود.»

© 2023 موسسه فیزیک آمریکا.
2023
موسسه فیزیک آمریکا


کامپیوترهای کوانتومی مجموعه‌های داده‌ای عظیم را تجزیه و تحلیل کرده و محاسبات پیچیده را به طور قابل توجهی سریع‌تر از کامپیوترهای سنتی انجام می‌دهند. گوگل در سال ۲۰۱۹ یک کامپیوتر کوانتومی ساخت که می‌توانست در ۳ دقیقه و ۲۰ ثانیه محاسبه کند، در حالی که کامپیوترهای فوق‌العاده معمولی برای حل همان محاسبه به ۱۰ هزار سال زمان نیاز داشتند، که این امر برتری کوانتومی را ثابت می‌کند.

اگرچه محاسبات کوانتومی هنوز در مراحل اولیه خود قرار دارد، اما تحولات در زمینه‌های مختلف از جمله امنیت سایبری ممکن است خیلی زودتر از آنچه فکر می‌کنید رخ دهد. تأثیر محاسبات کوانتومی بر امنیت سایبری بسیار زیاد و تحول‌آفرین است.

محاسبات کوانتومی در زمینه‌های مختلف از جمله پیش‌بینی آب و هوا، هوش مصنوعی، تحقیقات پزشکی و غیره نویدبخش است. با این حال، این محاسبات تهدید قابل توجهی برای امنیت سایبری ایجاد می‌کند و نیازمند تغییر در نحوه محافظت از داده‌های ما است.

در حالی که کامپیوترهای کوانتومی در حال حاضر نمی‌توانند بیشتر انواع رمزنگاری فعلی ما را بشکنند، باید فوراً از خطر پیشی بگیریم و راه حل‌های مقاوم در برابر کوانتوم را توسعه دهیم. اگر منتظر باشیم تا آن کامپیوترهای کوانتومی قدرتمند شروع به شکستن رمزنگاری ما کنند، دیگر دیر شده است.

دلیل دیگری برای اقدام فوری

صرف نظر از اینکه کامپیوترهای کوانتومی در دسترس تجاری چه زمانی ظاهر می‌شوند، پتانسیل بازیگران مخرب برای جمع‌آوری داده‌ها دلیل دیگری برای مقاوم‌سازی داده‌ها در برابر کوانتوم همین حالا است. آن‌ها در حال حاضر داده‌ها را جمع‌آوری و ذخیره می‌کنند تا زمانی که بتوانند یک کامپیوتر کوانتومی برای رمزگشایی آن به دست آورند.

در آن زمان داده‌ها از قبل به خطر افتاده‌اند. تنها راه حفظ امنیت اطلاعات، به ویژه اطلاعاتی که باید به طور نامحدود حفظ شود، محافظت از آن امروز از طریق انتقال کلید ایمن کوانتومی است.

تهدید کوانتومی به امنیت سایبری

کامپیوترهای کوانتومی قادر خواهند بود مشکلاتی را حل کنند که کامپیوترهای سنتی قادر به حل آن نیستند. این شامل رمزگشایی الگوریتم‌های زیربنایی کلیدهای رمزنگاری است که از داده‌ها و زیرساخت اینترنت ما محافظت می‌کنند.

رمزنگاری مورد استفاده امروزه عمدتاً بر اساس محاسبات ریاضی است که رمزگشایی آن بر روی ماشین‌های امروزی بسیار طولانی خواهد بود. دانشمندان از آن زمان بر روی ساخت کامپیوترهای کوانتومی کار کرده‌اند که بتوانند اعداد بزرگتر را به طور فزاینده‌ای فاکتور کنند. برای ساده‌سازی این موضوع، دو عدد صحیح بزرگ را در نظر بگیرید و آن‌ها را در هم ضرب کنید. محاسبه حاصل ضرب آسان است، اما شروع با یک عدد بزرگ و تقسیم آن به دو عدد اول آن بسیار دشوارتر است. با این حال، یک کامپیوتر کوانتومی می‌تواند به راحتی آن اعداد را فاکتور کند و کد را بشکند.

پیتر شور یک روش کوانتومی (به درستی الگوریتم شور نامیده می‌شود) ایجاد کرد که می‌تواند اعداد بزرگ را بسیار سریع‌تر از یک کامپیوتر سنتی فاکتور کند.

رمزنگاری RSA امروزی به طور گسترده برای انتقال داده‌های حیاتی در اینترنت استفاده می‌شود و بر اساس اعداد ۲٠۴۸ بیتی است. کارشناسان معتقدند که شکستن آن رمزنگاری به یک کامپیوتر کوانتومی با تا ۷۰ میلیون کیوبیت نیاز دارد. بزرگترین کامپیوتر کوانتومی موجود در حال حاضر، کامپیوتر کوانتومی ۵۳ کیوبیتی IBM است، بنابراین ممکن است طول بکشد تا آن رمزنگاری شکسته شود.

از آنجایی که سرعت تحقیقات کوانتومی به تسریع خود ادامه می‌دهد، چنین کامپیوتری نمی‌تواند در ۳ تا ۵ سال آینده توسعه یابد.

به عنوان مثال، گوگل و موسسه سلطنتی فناوری KTH سوئد اخیراً "یک تکنیک کارآمدتر برای کامپیوترهای کوانتومی برای انجام محاسبات شکست کد، کاهش منابع مورد نیاز به میزان قابل توجهی" را کشف کردند. تحقیقات آن‌ها که در MIT Technology Review به نمایش گذاشته شد، ثابت کرد که یک کامپیوتر ۲۰ میلیون کیوبیتی می‌تواند یک عدد ۲۰۴۸ بیتی را در حدود ۸ ساعت بشکند. با این حال، با توجه به سرعت بالای تحقیقات کوانتومی، چنین کامپیوتری در ۳ تا ۵ سال آینده توسعه نخواهد یافت. این بدان معناست که پیشرفت‌های مداوم مانند این، جدول زمانی را به جلو می‌راند.

لازم به ذکر است که داده‌های حساس فاسدشدنی نگرانی اصلی در رابطه با مشکل رمزنگاری کوانتومی نیست. نگرانی جدی‌تر آسیب‌پذیری اطلاعاتی است که باید به طور نامحدود محرمانه باقی بماند، مانند داده‌های بانکی، داده‌های حریم خصوصی، داده‌های سطح امنیت ملی و غیره. اینها اسراری هستند که باید همین الان با رمزنگاری مقاوم در برابر کوانتوم محافظت شوند.

انطباق امنیت سایبری برای پاسخ به تهدید

محققان در سال‌های اخیر سخت در تلاش بوده‌اند تا رمزنگاری "ایمن کوانتومی" تولید کنند. مشکلات بی‌پاسخی زیادی در محاسبات کوانتومی وجود دارد و دانشمندان سخت در تلاشند تا پاسخ‌هایی برای آن‌ها پیدا کنند.

با این حال، یک چیز در مورد تأثیر محاسبات کوانتومی بر امنیت سایبری قطعی است: این محاسبات یک خطر برای امنیت سایبری و انواع رمزنگاری فعلی خواهند بود. برای کاهش این تهدید، باید نحوه محافظت از داده‌های خود را تغییر دهیم و همین الان شروع کنیم.

ما باید تهدید کوانتومی را به همان روشی که به سایر آسیب‌پذیری‌های امنیتی نزدیک می‌شویم، مدیریت کنیم: با اتخاذ یک استراتژی دفاعی عمیق که شامل چندین لایه از محافظت ایمن کوانتومی است. شرکت‌های آگاه به امنیت، نیاز به چابکی رمزنگاری را درک می‌کنند.

آن‌ها به دنبال راه حل‌های متنوع رمزنگاری، مانند راه حل‌های ارائه شده توسط Encryption Consulting LLC هستند، که رمزنگاری خود را همین حالا ایمن کوانتومی می‌کنند و برای چالش‌های فردا آماده می‌شوند.


مطالعه: ۲ دقیقه
مقدمه‌ای بر محاسبات کوانتومی
محاسبات کوانتومی چیست؟
محاسبات کوانتومی رویکردی انقلابی به محاسبات است که از اصول مکانیک کوانتومی، یک نظریه اساسی در فیزیک که رفتار ماده و انرژی در کوچک‌ترین مقیاس‌ها را توصیف می‌کند، بهره می‌برد. بر خلاف کامپیوترهای کلاسیک که از بیت‌ها (۰ و ۱) برای پردازش اطلاعات استفاده می‌کنند، کامپیوترهای کوانتومی از بیت‌های کوانتومی یا کیوبیت‌ها استفاده می‌کنند که می‌توانند به طور همزمان در چندین حالت وجود داشته باشند.
اصول کلیدی محاسبات کوانتومی
قدرت محاسبات کوانتومی در توانایی آن برای انجام محاسبات پیچیده با سرعت بی‌نظیری نهفته است. این امر از طریق اصولی مانند برهم‌نهی، که در آن یک کیوبیت می‌تواند به طور همزمان در حالت‌های ۰ و ۱ باشد، و درهم‌تنیدگی، که در آن کیوبیت‌ها می‌توانند به گونه‌ای به هم مرتبط شوند که حالت یک کیوبیت بتواند حالت دیگری را تعیین کند، حاصل می‌شود.
تکامل امنیت سایبری
اقدامات سنتی امنیت سایبری
در طول تاریخ، امنیت سایبری به الگوریتم‌ها و تکنیک‌های رمزنگاری برای محافظت از داده‌ها متکی بوده است. این روش‌ها در حالی که در برابر کامپیوترهای کلاسیک مؤثر هستند، ممکن است در برابر تهدیدات کوانتومی مقاومت چندانی نداشته باشند.
ظهور تهدیدات کوانتومی
با پیشرفته‌تر شدن کامپیوترهای کوانتومی، آن‌ها تهدید قابل توجهی برای روش‌های رمزنگاری فعلی ایجاد می‌کنند. توانایی آن‌ها در پردازش همزمان حجم وسیعی از داده‌ها به این معنی است که آن‌ها می‌توانند به طور بالقوه کدهای رمزنگاری را در عرض چند ثانیه بشکنند و اقدامات سنتی امنیت سایبری را منسوخ کنند.
محاسبات کوانتومی و پیامدهای آن برای امنیت سایبری
مزایای محاسبات کوانتومی در امنیت سایبری
محاسبات کوانتومی فقط یک تهدید نیست. بلکه یک نعمت برای امنیت سایبری نیز هست. تکنیک‌هایی مانند توزیع کلید کوانتومی (QKD) رمزنگاری غیرقابل شکست نظری را ارائه می‌دهند، زیرا هر تلاشی برای رهگیری کلید، حالت کوانتومی آن را مختل می‌کند و طرف‌های درگیر را هشدار می‌دهد.
تهدیدات بالقوه‌ای که محاسبات کوانتومی ایجاد می‌کند
در حالی که محاسبات کوانتومی اقدامات امنیتی پیشرفته‌تری را ارائه می‌دهد، چالش‌هایی را نیز به همراه دارد. قدرت کامپیوترهای کوانتومی می‌تواند برای شکستن روش‌های رمزنگاری موجود استفاده شود و داده‌ها را آسیب‌پذیر کند.
توزیع کلید کوانتومی
QKD از اصول مکانیک کوانتومی برای ایجاد یک کانال ارتباطی امن استفاده می‌کند. این امر تضمین می‌کند که هر تلاشی برای استراق سمع قابل تشخیص است و آن را به یک راه حل امیدوارکننده برای رمزنگاری مقاوم در برابر آینده تبدیل می‌کند.
رمزنگاری پساکوانتومی
این به الگوریتم‌های رمزنگاری اشاره دارد که برای ایمن ماندن در برابر تهدیدات بالقوه کامپیوترهای کوانتومی طراحی شده‌اند. با فرا رسیدن عصر کوانتومی، انتقال به این الگوریتم‌ها برای حفظ امنیت سایبری بسیار مهم خواهد بود.
آماده‌سازی سازمان‌ها برای عصر کوانتومی
مراحل تقویت امنیت مقاوم در برابر کوانتوم
سازمان‌ها باید به طور فعال در به‌روزرسانی استراتژی‌های امنیت سایبری خود اقدام کنند. این شامل سرمایه‌گذاری در روش‌های رمزنگاری ایمن در برابر کوانتوم، نظارت مداوم بر پیشرفت‌های کوانتومی و آموزش کارکنان در مورد تهدیدات کوانتومی است.
نقش الگوریتم‌های ایمن در برابر کوانتوم
برای محافظت در برابر تهدیدات کوانتومی، سازمان‌ها باید استفاده از الگوریتم‌های ایمن در برابر کوانتوم را در نظر بگیرند. این الگوریتم‌ها طوری طراحی شده‌اند که هم بر روی کامپیوترهای کلاسیک و هم کوانتومی کار کنند و از ایمن ماندن داده‌ها در دنیای پساکوانتومی اطمینان حاصل کنند.
نتیجه‌گیری
ظهور محاسبات کوانتومی هم فرصتی و هم چالشی برای امنیت سایبری است. در حالی که تکنیک‌های امنیتی پیشرفته‌ای را ارائه می‌دهد، روش‌های رمزنگاری فعلی را نیز تهدید می‌کند. با درک پیامدهای محاسبات کوانتومی و به‌روزرسانی فعالانه استراتژی‌های امنیت سایبری، سازمان‌ها می‌توانند با اطمینان در این عصر جدید حرکت کنند.
پرسش‌های متداول

محاسبات کوانتومی چیست؟

محاسبات کوانتومی نوعی محاسبات است که از کیوبیت‌ها با بهره‌گیری از اصول مکانیک کوانتومی استفاده می‌کند.

محاسبات کوانتومی چه تأثیری بر امنیت سایبری دارد؟

محاسبات کوانتومی می‌تواند امنیت سایبری را از طریق روش‌هایی مانند QKD افزایش دهد و به دلیل قدرت محاسباتی خود، تکنیک‌های رمزنگاری موجود را تهدید کند.

توزیع کلید کوانتومی (QKD) چیست؟

QKD یک روش ارتباطی امن است که از اصول مکانیک کوانتومی استفاده می‌کند و تضمین می‌کند که هر تلاشی برای استراق سمع قابل تشخیص است.

چرا رمزنگاری پساکوانتومی مهم است؟

رمزنگاری پساکوانتومی الگوریتم‌هایی را ارائه می‌دهد که در برابر تهدیدات کوانتومی بالقوه ایمن هستند و از محافظت از داده‌ها در عصر کوانتومی اطمینان حاصل می‌کنند.

سازمان‌ها چگونه می‌توانند برای تهدیدات کوانتومی آماده شوند؟

سازمان‌ها می‌توانند از الگوریتم‌های ایمن در برابر کوانتوم استفاده کنند، در رمزنگاری مقاوم در برابر کوانتوم سرمایه‌گذاری کنند و از پیشرفت‌های کوانتومی مطلع بمانند.


محاسبات کوانتومی پتانسیل ایجاد انقلاب در بسیاری از زمینه‌ها، از جمله رمزنگاری را دارد.
در سال‌های اخیر، علاقه زیادی به استفاده از کامپیوترهای کوانتومی برای شکستن روش‌های رمزنگاری سنتی وجود داشته است، که می‌تواند پیامدهای مهمی برای امنیت داده‌های حساس داشته باشد.
محاسبات کوانتومی محدودیت‌های کامپیوترهای باینری سنتی را پشت سر می‌گذارد و امکان بهبود قابل توجهی در حافظه و قدرت محاسباتی را فراهم می‌کند و یک راه حل موثر برای مسائل محاسباتی با استفاده از معماری کامپیوتری مبتنی بر نظریه کوانتوم است.
اصول اساسی نظریه کوانتوم از طریق برهم‌نهی و درهم‌تنیدگی در مکانیک کوانتوم در معماری کامپیوتر کوانتومی منعکس می‌شوند تا محاسبات پیشرفته را فعال کنند. برهم‌نهی به یک سیستم کوانتومی اجازه می‌دهد تا به طور همزمان در چندین حالت وجود داشته باشد و به آن امکان می‌دهد چندین محاسبه را به طور همزمان انجام دهد. درهم‌تنیدگی زمانی رخ می‌دهد که دو یا چند ذره با هم مرتبط شوند و خواص آنها را حتی زمانی که با فاصله‌های زیاد از هم جدا شده‌اند، پیوند دهند. این امر امکان انتقال فوری اطلاعات بین ذرات را فراهم می‌کند و محاسباتی را که کامپیوترهای کلاسیک قادر به انجام آن نیستند، فعال می‌کند. برای کسانی که کنجکاو هستند و علاقه‌مند به یادگیری جزئیات معماری محاسبات کوانتومی هستند، آزادانه در مقاله علمی زیر غوطه‌ور شوید >>

با بازگشت به تأثیر آن بر رمزنگاری، دنیای رمزنگاری برای انجام عملیات امنیتی مانند رمزگذاری اطلاعات یا انجام امضاهای دیجیتال، بر اساس حل مسائل ریاضی پیچیده تکیه دارد. آخرین پیشرفت‌ها در محاسبات کوانتومی ممکن است یک تهدید واقعی برای سازمان‌هایی باشد که از الگوریتم‌ها/پروتکل‌های موجود که در برابر این نوع محاسبات مصون نیستند، استفاده می‌کنند. علاوه بر این، اطلاعات حساس در حال حاضر در حال جمع‌آوری است تا برای زمانی که بتوان آن را هک و رمزگشایی کرد، آماده شود و بنابراین سازمان‌ها در سراسر جهان خواستار بهبود قابلیت‌های حفاظت از اطلاعات برای جلوگیری از نقض احتمالی امنیت و حریم خصوصی در آینده هستند.
برای درک واضح‌تر از تهدیدات و آسیب‌پذیری‌ها، در اینجا چند نمونه آورده شده است:

سازمان‌هایی که از زیرساخت کلید عمومی (PKI) استفاده می‌کنند که به حفاظت با استفاده از الگوریتم‌هایی مانند RSA یا ECC متکی است، ممکن است در معرض حملات جعل هویت فرستنده یا رمزگشایی محتوای رمزگذاری شده قرار گیرند.
محاسبات کوانتومی ممکن است محرمانگی اطلاعات را هنگام کار با پروتکل دیفی-هلمن که برای به اشتراک گذاری کلیدها در یک شبکه ناامن استفاده می‌شود، به خطر بیندازد.
استفاده از محاسبات کوانتومی همچنین آسیب‌پذیری‌های الگوریتم DSA را که در فرآیندهای امضای دیجیتال و در بررسی یکپارچگی آن استفاده می‌شود، آشکار می‌کند، که ممکن است به یک مهاجم بالقوه اجازه دهد تا یک فرستنده را جعل کند.
قابلیت‌های محاسبات کوانتومی ممکن است منجر به استخراج "نامنصفانه" ارزهای رمزنگاری شود. یک مهاجم ممکن است یک ارز رمزنگاری را با قابلیتی که به وضوح برتر از همتایان بدون قابلیت محاسبات کوانتومی است، استخراج کند و بدین ترتیب به طور مخرب ترازو را به نفع خود متمایل کند. در موارد رادیکال‌تر، مهاجمان حتی ممکن است بلاک‌چین را هک کرده و رکوردهای موجود را بدون افشای تغییر یا ایجاد یک شاخه برنامه‌ریزی نشده در یک زنجیره موجود که به عنوان "فورک جدید" تعریف می‌شود، اصلاح کنند. در نتیجه، این ممکن است بر اعتبار/پذیرش قراردادهای دیجیتال و سایر خدماتی که به فناوری بلاک‌چین متکی هستند، تأثیر بگذارد. اگر در چارچوب WEB 3.0 بمانیم، یک مهاجم ممکن است یک توکن غیرقابل تعویض (NFT) برای یک دارایی دیجیتال جعلی (مانند یک اثر هنری دیجیتال جعلی) ایجاد کند که با دارایی دیجیتال معتبر یکسان باشد. چنین هکی ممکن است به ایجاد یک نمایش نادرست برای خریداران اجازه دهد که آنها یک دارایی دیجیتال معتبر دارند.
امکان کوتاه شدن زمان شکستن رمزگذاری AES، با توجه به اینکه تعداد مراحل لازم برای انجام شکستن در کامپیوتر سنتی 2∧128 است، در حالی که تعداد مراحل لازم در یک کامپیوتر کوانتومی به 2∧64 کاهش می‌یابد. لازم به ذکر است که در مورد AES، استفاده از کلید طولانی‌تر (مانند AES 256 بیتی در حالت GCM) ممکن است در برخی موارد یک پاسخ امنیتی کافی از نظر هزینه در مقابل مزایا برای آینده نزدیک ارائه دهد.
یک کامپیوتر کوانتومی همچنین قادر خواهد بود ارزهای مجازی را با سرعت بالاتری نسبت به نرخ استخراج یک کامپیوتر سنتی استخراج کند، در حالی که الگوریتم 256-SHA (2∧128 در مقابل 2∧256) را می‌شکند و در نتیجه به طور بالقوه قادر به سرنگونی بازار ارزهای مجازی و سهم بازار مورد اعتماد آنها باشد.
دنیای محاسبات کوانتومی امروز اولین گام‌ها را برای شکستن توابع هش یک‌طرفه با استفاده از شبیه‌سازهای کوانتومی که امکان یافتن حداقل محلی برای یک تابع (راه حل ریاضی برای یک تابع) را در زمان اجرای سریع فراهم می‌کنند، برمی‌دارد. برای نشان دادن تهدید، می‌توانیم با یک حمله تصادم مواجه شویم - مهاجم ممکن است دو قطعه اطلاعات (مانند فایل‌ها) با مقدار تابع هش یک‌طرفه یکسان ایجاد کند. لازم به ذکر است که استفاده از این تکنیک توسط هکرهای پیشرفته برای جلوگیری از شناسایی و شناسایی (تکنیک ضد فرار) رایج است. منطق یکسان برای حمله پیش‌تصویر اعمال می‌شود، که ممکن است ورودی اصلی را که امکان تولید مقدار تابع هش یک‌طرفه را فراهم می‌کند، پیدا کند. یعنی، این حمله در برخی موارد ممکن است منجر به نشت اطلاعات حساس/محرمانه شود. و، با پیشرفت بیشتر، در حمله پیش‌تصویر دوم، یک مهاجم ممکن است ورودی خاصی را پیدا کند که مقدار تابع هش یک‌طرفه ورودی دیگری را تولید می‌کند که او از قبل می‌داند. یعنی، این حمله در برخی موارد ممکن است منجر به نشت اطلاعات حساس/محرمانه شود.

به طور کلی، با بررسی تهدیدات و آسیب‌پذیری‌ها، کاملاً واضح است که تأثیر محاسبات کوانتومی بر رمزنگاری بسیار مهم است. با این حال، کاربردهای بالقوه فناوری‌های کوانتومی هیجان‌انگیز است و می‌تواند زندگی ما را متحول کند، بنابراین اجتناب‌ناپذیر است که با نزدیک شدن عصر محاسبات کوانتومی، به طور فزاینده‌ای روشن شود که بسیاری از روش‌های رمزنگاری که در حال حاضر توسط مشاغل، دولت‌ها و سایر سازمان‌ها استفاده می‌شود، منسوخ خواهند شد. این یک چالش مهم است که نیازمند توجه و اقدام فوری در سطوح ملی و بین‌المللی است. برای اطمینان از امنیت و ثبات مستمر سیستم‌ها و اقتصادهای دیجیتال خود، باید اکنون اقداماتی را برای رسیدگی به این موضوع و آماده شدن برای ظهور محاسبات کوانتومی انجام دهیم.
به گفته کارشناسان، تهدید ناشی از محاسبات کوانتومی ممکن است در طول یک دهه آینده به واقعیت تبدیل شود. با این حال، این امکان وجود دارد که این جدول زمانی کوتاه شود اگر برخی از کشورها به طور فعال در حال دنبال کردن فناوری محاسبات کوانتومی به صورت مخفیانه باشند و به دنبال کسب مزیت استراتژیک باشند. محرمانگی پیرامون توسعه و پیشرفت واقعی فناوری محاسبات کوانتومی، پیش‌بینی دقیق زمان تبدیل شدن آن به یک تهدید را دشوار می‌کند، اما خطرات بالقوه قابل توجه است و نیازمند توجه فوری است.

در نتیجه، در Niagara Networks، ما پیشرفت صنعت را مشاهده می‌کنیم و در یک نقطه زمانی خاص با رعایت رمزنگاری پساکوانتومی در نقشه راه خود سازگار خواهیم شد. هدف استراتژیک ما، پیروی و پیاده‌سازی الگوریتم‌های رمزنگاری مقاوم در برابر کوانتوم منتشر شده آینده توسط NIST در پلتفرم‌های دید شبکه ما است.
با این حال، مسابقه برای توسعه یک طرح رمزنگاری "پساکوانتومی" امن ادامه دارد، اما سال گذشته با شکست دو محقق در شکستن آن در یک لپ‌تاپ در کمتر از یک ساعت، با یک مانع مواجه شد. این خبر برای جامعه رمزنگاری پساکوانتومی غافلگیرکننده بود، زیرا این طرح به عنوان یک دفاع امیدوارکننده در برابر قدرت بالقوه محاسبات کوانتومی دیده می‌شد. احتمالاً قبل از اینکه موسسه ملی استانداردها و فناوری (NIST) مهر تأیید خود را بزند و چارچوب را برای استفاده گسترده منتشر کند، پیشرفت‌ها و تکامل‌های بیشتری در این زمینه وجود خواهد داشت.
در آینده نزدیک، فناوری دید Niagara Networks با رمزنگاری پساکوانتومی (PQC) و توزیع کلید کوانتومی (QKD) برای اطمینان از اینکه ارتباطات رمزگذاری شده در برابر حملات کامپیوترهای کوانتومی مقاوم هستند، هنگامی که توصیه‌ها و تأییدیه‌های مربوطه نهایی شود، بهبود می‌یابد. منتظر بمانید...

---
Niagara Networks متخصصان صنعت در دید شبکه هستند و راه حل‌های شبکه پیشرفته را برای نیازهای خاص شرکت‌های فردی و شبکه‌های بزرگ و پیچیده ملی ارائه می‌دهند.
شبکه خود را در برابر تهدیدات امنیتی آسیب‌پذیر نگذارید، امروز با یکی از کارشناسان دید شبکه ما برای ارزیابی چالش‌های دید شبکه خود مشورت کنید.


رمزنگاری ستون فقرات امنیت سایبری است و داده‌ها و سیستم‌ها را ایمن نگه می‌دارد. محاسبات کوانتومی تهدید می‌کند که رمزنگاری امروزی را منسوخ کند. مایکل ردینگ، مدیر ارشد فناوری Quantropi، بر این نکته تاکید می‌کند که توسعه رمزنگاری مقاوم در برابر کوانتوم یکی از چالش‌های اصلی پیش روی بخش امنیت سایبری در حال حاضر است.

توضیح نحوه عملکرد کامپیوترهای کوانتومی دشوار است. این شامل ارائه مفاهیم علمی پیچیده مانند برهم‌نهی است که به گروه‌های کیوبیت اجازه می‌دهد فضاهای محاسباتی چند بعدی ایجاد کنند. برای کسانی که پیشینه‌ای در فیزیک کوانتومی ندارند، محاسبات کوانتومی ممکن است بیشتر شبیه داستان علمی-تخیلی به نظر برسد تا علم کامپیوتر.

با این حال، توضیح اینکه کامپیوترهای کوانتومی چه کاری انجام می‌دهند بسیار آسان‌تر است. اساساً، آن‌ها از رفتار ذرات زیراتمی برای افزایش سرعت محاسبات به صورت نمایی استفاده می‌کنند. زمانی که گوگل در اکتبر 2019 اعلام کرد که به "برتری کوانتومی" دست یافته است، در واقع از این واقعیت جشن می‌گرفت که با استفاده از محاسبات کوانتومی، یک مسئله ریاضی پیچیده را در 3 دقیقه و 20 ثانیه حل کرده است. حل همین مسئله با یک کامپیوتر معمولی چقدر طول می‌کشید؟ طبق گفته گوگل، حداقل 10000 سال طول می‌کشید.

جهان از این قدرت پردازشی فوق‌العاده سریع چگونه استفاده خواهد کرد؟ کارشناسان پیش‌بینی می‌کنند که این فناوری، صنایع متعددی از جمله داروسازی، امور مالی و مدیریت زنجیره تامین را متحول کند. با این حال، کاربرد محاسبات کوانتومی که در ماه‌های اخیر بیشترین سرتیترها را به خود اختصاص داده است، امنیت سایبری است.

استفاده از کامپیوترهای کوانتومی برای شکستن رمزنگاری

رمزنگاری ستون فقرات امنیت سایبری است. این ابزاری است که داده‌های حیاتی را تحت قفل و کلید نگه می‌دارد. بدون آن، دستیابی به امنیت و حریم خصوصی غیرممکن خواهد بود.

هکرها راه‌های متعددی برای دسترسی غیرمجاز به اطلاعات رمزگذاری شده دارند. یکی از روش‌های رایج، حملات مهندسی اجتماعی است که هدف آن فریب دادن فرد برای افشای رمز عبوری است که دسترسی به داده‌ها را فراهم می‌کند. هکرهایی که از حملات مهندسی اجتماعی استفاده می‌کنند، به جای شکستن کد، به سادگی کلید را می‌دزدند.

نقض داده‌ها گزینه دیگری برای به دست آوردن رمزهای عبور است. گزارش‌های مربوط به نقض‌ها به طور مرتب در اخبار منتشر می‌شود و هر نقض می‌تواند رمزهای عبور را در اختیار افراد بدخواه قرار دهد که به دنبال دسترسی به داده‌های رمزگذاری شده هستند.

حملات جستجوی فراگیر (Brute Force) رویکرد متفاوتی برای شکستن رمزنگاری است. به جای تلاش برای به دست آوردن رمز عبور از کاربر یا داده‌های دزدیده شده، این حملات از کامپیوترها برای چرخاندن رمزهای عبور احتمالی تا زمانی که رمز صحیح پیدا شود، استفاده می‌کنند. اساساً، حملات جستجوی فراگیر رمزهای عبور را از طریق آزمون و خطا و با استفاده از کامپیوترها برای انجام کار به سرعت و به طور سیستماتیک، کشف می‌کنند.

روش‌های رمزنگاری فعلی در جلوگیری از حملات جستجوی فراگیر مؤثر تلقی می‌شوند، زیرا پیشرفته‌ترین سیستم‌های رمزنگاری با رمزهای عبور یا کلیدهایی کار می‌کنند که طولانی، پیچیده یا بسیار تصادفی هستند. با کامپیوترهای امروزی، رمزگشایی کلید از طریق آزمون و خطا می‌تواند میلیون‌ها سال طول بکشد.

با این حال، محاسبات کوانتومی جدول زمانی شکستن رمزنگاری امروزی را تغییر می‌دهد. با افزایش نمایی سرعت پردازش، کامپیوترهای کوانتومی می‌توانند پیشرفته‌ترین کلیدهای مورد استفاده امروزی را در عرض چند دقیقه بشکنند.

آماده‌سازی برای Y2Q

چه زمانی افراد بدخواه به یک کامپیوتر کوانتومی قادر به تهدید رمزنگاری امروزی دسترسی خواهند داشت؟ بر اساس الگوریتم شور، یک کامپیوتر کوانتومی به میلیون‌ها کیوبیت با عمق مدار کوانتومی اندازه‌گیری شده در واحد‌های میلیارد نیاز دارد - با دقت محاسبه اساساً بی‌نقص.

بر اساس قابلیت‌های محاسبات کوانتومی امروزی، این امر Y2Q را در دهه 2040 یا حتی دیرتر قرار می‌دهد. با این حال، پیشرفت‌هایی که در سال 2023 در تحقیقات انجام شده در چین و آلمان با استفاده از یک بردار حمله کلاسیک + کوانتومی با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به دست آمده است، به طور چشمگیری قابلیت‌های کوانتومی مورد نیاز برای شکستن رمزنگاری نامتقارن را در مقایسه با الگوریتم شور کاهش داده است.

ترکیب این بردارهای حمله ترکیبی جدید هوش مصنوعی و یادگیری ماشین با پیشرفت سریع قابلیت‌های محاسبات کوانتومی، مسیری به سوی Y2Q را در 1 تا 5 سال آینده مشخص می‌کند. دیگر سوال این نیست که "چگونه" رمزنگاری نامتقارن را با فناوری نسل امروز بشکنیم - این رویکرد منتشر شده است. اکنون، فقط بهینه‌سازی و بهبودهای تدریجی فناوری باقی مانده است.

برای رسیدگی به تأثیر Y2Q بر امنیت، توسعه‌دهندگان بر روی دو رویکرد اصلی به امنیت کوانتومی تمرکز می‌کنند: رمزنگاری پساکوانتومی و توزیع کلید کوانتومی. رمزنگاری پساکوانتومی (PQC) از الگوریتم‌های ریاضی پیچیده برای ارائه امنیت مقاوم در برابر حملات کوانتومی استفاده می‌کند، در حالی که توزیع کلید کوانتومی شامل بهره‌برداری از خواص مکانیک کوانتومی برای تقویت امنیت است.

دو رویکرد برای فعال کردن رمزنگاری مقاوم در برابر کوانتوم

PQC راهی کارآمد برای به‌روزرسانی سیستم‌های امنیتی ارائه می‌دهد زیرا مبتنی بر ریاضیات است که امکان پیاده‌سازی آن از طریق کدنویسی کامپیوتری و استقرار در دستگاه‌های پایانی با یک به‌روزرسانی نرم‌افزاری ساده را فراهم می‌کند. با این حال، امنیت PQC به محاسبات ریاضی پیچیده/سخت و در برخی موارد، اندازه‌های کلید بزرگ متکی است که هر دو با هزینه‌های عملکردی قابل توجهی همراه هستند.

سازمان‌هایی که به دنبال اثبات کوانتومی سیستم‌های خود با PQC هستند باید بدانند که ممکن است به‌روزرسانی‌های زیرساختی قابل توجهی مورد نیاز باشد. از آنجایی که طرح‌های رمزنگاری PQC معمولاً پیچیده‌تر از طرح‌های مورد استفاده در حال حاضر هستند، به منابع بیشتری برای رمزگذاری و رمزگشایی، از جمله زمان، فضای ذخیره‌سازی، حافظه و پهنای باند شبکه نیاز دارند.

برای کاربر متوسطی که برای بوت کردن ماشین‌ها یا رمزگذاری داده‌های مربوط به مرور وب به PQC متکی است، بار پردازشی اضافی ممکن است قابل توجه نباشد. با این حال، سازمان‌هایی که به طور همزمان هزاران یا میلیون‌ها تراکنش دیجیتال را در ثانیه ارسال و دریافت می‌کنند، باید تأثیر این موضوع را بر عملکرد خود در نظر بگیرند. عدم انجام این کار می‌تواند تأخیر خطرناکی در دستگاه‌هایی ایجاد کند که به کارایی بالا متکی هستند، مانند سیستم‌هایی که نرم‌افزار رانندگی خودکار را در وسایل نقلیه خودران مدیریت می‌کنند.

PQC همچنین چالش‌هایی را برای به‌روزرسانی دستگاه‌های اینترنت اشیا (IoT) به رمزنگاری مقاوم در برابر کوانتوم ایجاد می‌کند. زنگ درهای هوشمند و سایر لوازم خانگی هوشمند در صورت عدم به‌روزرسانی سیستم‌های رمزنگاری خود، آسیب‌پذیر خواهند شد، اگرچه معمولاً قدرت پردازشی کافی برای پشتیبانی مؤثر از PQC ندارند.

توزیع کلید کوانتومی (QKD) گزینه دیگری برای رمزنگاری مقاوم در برابر کوانتوم است. این رویکرد به جای ریاضیات، به قوانین فیزیک کوانتومی برای تولید و انتقال کلیدهای رمزنگاری بین دو طرف متکی است. قوانین طبیعی درگیر در این فرآیند همچنین هشدارهایی را به کاربران ارائه می‌دهد زمانی که انتقال‌های QKD توسط افراد بدخواه مختل یا رهگیری شود.

از نظر تئوری، QKD امنیت مؤثری در برابر حملات محاسبات کوانتومی ارائه می‌دهد و می‌تواند در برابر حملات برای مدت نامحدودی مقاومت کند. در عمل، با این حال، تحقق آن مستلزم غلبه بر تعدادی چالش فنی قابل توجه است. QKD از فرستنده‌ها و گیرنده‌های فوتون برای ایجاد درهم‌تنیدگی کوانتومی بین دو دستگاه استفاده می‌کند. با این حال، وضعیت فعلی این فناوری تا حد زیادی آزمایشی است، با استقرار تجاری اندک و محدودیت‌های قابل توجهی در پهنای باند، فاصله، پیچیدگی و هزینه که همچنان در حال بررسی و بهبود است.

بیشتر بدانید: چرا و کجا بازار PQC در حال کسب جایگاه است

مسابقه با زمان برای تبدیل شدن به امنیت کوانتومی

توسعه رمزنگاری مقاوم در برابر کوانتوم تنها اولین گام به سوی آماده‌سازی برای Y2Q است. برای اینکه واقعاً امن کوانتومی باشید، سازمان‌ها باید ارزیابی کنند که در کجا آسیب‌پذیر هستند، تعیین کنند که چگونه سیستم‌های امنیتی جدید را در آن مناطق ادغام کنند، آن سیستم‌ها را مستقر کنند و آن‌ها را آزمایش کنند. این فرآیندی است که می‌تواند سال‌ها طول بکشد و زمان در حال تیک تاک است.

کسانی که درک می‌کنند که چه چیزی در خطر است، در حال حاضر گام برمی‌دارند. به عنوان مثال، دولت ایالات متحده در ماه مه 2022 یادداشتی در مورد امنیت ملی صادر کرد که از "خطرات قابل توجهی" که محاسبات کوانتومی برای "اقتصاد و امنیت ملی ایالات متحده" ایجاد می‌کند، هشدار می‌دهد. این یادداشت خواستار یک "انتقال به موقع" به رمزنگاری مقاوم در برابر کوانتوم است.

راب جویس، مدیر امنیت سایبری NSA و معاون ملی مدیر سیستم‌های امنیت ملی، در اظهارات خود در مورد این یادداشت، بر نیاز به پیشبرد دستیابی به سیستم‌های مقاوم در برابر کوانتوم تأکید کرد. او اظهار داشت: "پیاده‌سازی راه‌حل‌های رمزنگاری مقاوم در برابر کوانتوم تأیید شده در تمام سیستم‌های ما یک‌شبه اتفاق نمی‌افتد، اما بسیار مهم است که مسیری را برای رسیدن به آن در نظر بگیریم با توجه به تهدید بالقوه محاسبات کوانتومی."

در نهایت، سازمان‌های دولتی و خصوصی باید فوراً برای محافظت از داده‌ها، دستگاه‌های متصل، سیستم‌ها و ارتباطات خود برای Y2Q آماده شوند. اکنون وقت آن است.

آیا برای Y2Q آماده می‌شوید؟ چگونه در حال ارتقا به رمزنگاری مقاوم در برابر کوانتوم هستید؟ با ما در فیسبوک، توییتر و لینکدین به اشتراک بگذارید. ما دوست داریم از شما بشنویم!

منبع تصویر: Shutterstock

بیشتر در مورد محاسبات کوانتومی

محاسبات کوانتومی چیست؟ کار، اهمیت و کاربردها
یک کیوبیت در یک زمان: رمزگشایی آینده کوانتومی ما
رمزنگاری پساکوانتومی قسمت 1: آیا برای "Y2Q" آماده هستید؟
رمزنگاری پساکوانتومی: نه صنعتی در معرض خطر "Y2Q"
محاسبات کوانتومی: چگونه کیوبیت‌ها می‌توانند دنیای امنیت سایبری را تغییر دهند


صنعت خدمات پخش ویدئویی در دهه گذشته به سرعت در حال گسترش بوده است، چیزی که مصرف‌کنندگان به طور روزانه از آن استفاده می‌کنند و به ویژه در دوران همه‌گیری، شاهد افزایش چشمگیری در میزان استفاده از آن بوده‌ایم. محبوبیت این خدمات به شدت افزایش یافته است، به طوری که طبق گزارش LA Times، تعداد مشترکین جهانی در سال 2020 برای اولین بار از 1 میلیارد نفر فراتر رفت. نتفلیکس، هولو، پرایم ویدئو و دیزنی+ تنها چند نمونه از فهرست بلند و رو به رشد خدمات پخش در دسترس مشترکین هستند. این خدمات به کاربران این امکان را می‌دهند که از خانه به تماشای فیلم‌ها و سریال‌ها بپردازند و اکنون به یکی از ارکان اصلی نحوه مصرف محتوا تبدیل شده‌اند. با این حال، رقابت برای تبدیل شدن به بهترین سرویس پخش، پیچیده‌تر از همیشه شده است. گاهی اوقات تنوع گزینه‌ها می‌تواند طاقت‌فرسا باشد و تصمیم‌گیری در مورد اینکه از کدام پلتفرم استفاده کنیم، گیج‌کننده است. به همین دلیل تصمیم گرفتم تحلیلی از محتوای ارائه شده توسط پلتفرم‌های مختلف انجام دهم.

من از مجموعه داده‌های Kaggle مربوط به سریال‌ها و فیلم‌های ارائه شده در 4 پلتفرم پخش در سال 2020 استفاده کردم. می‌خواستم بدانم کدام سرویس با استفاده از معیارهایی مانند در دسترس بودن بر اساس سال، میزان محتوا، فیلم‌ها و سریال‌های محبوب و پر امتیاز، از بقیه برتر است. تصمیم گرفتم با تجسم تعداد سریال‌ها در مقابل تعداد فیلم‌ها، میزان محتوا را مقایسه کنم. همچنین می‌خواستم بدانم کدام سرویس بیشترین فیلم‌ها و سریال‌های پر امتیاز را دارد. اینها عواملی هستند که معتقدم کاربران هنگام انتخاب سرویس، در نظر می‌گیرند.

داده‌های مورد استفاده در اینجا از Kaggle است. این داده‌ها شامل موارد زیر است:

فیلم‌های موجود در نتفلیکس، پرایم ویدئو، هولو و دیزنی+ (تا سال 2020)
سریال‌های موجود در نتفلیکس، پرایم ویدئو، هولو و دیزنی+ (تا سال 2020)
امتیاز فیلم‌ها و سریال‌ها در IMDB و Rotten Tomatoes

من از Tableau Public برای ایجاد نمودارهایی برای تجسم داده‌هایی که می‌خواهم نشان دهم، استفاده کرده‌ام.
همچنین از وب‌سایت‌های آنلاین برای تحقیق و درک بیشتر در مورد آنچه می‌خواهم در مورد خدمات پخش برجسته کنم، استفاده کرده‌ام.

آماده‌سازی داده‌ها
من می‌خواستم مجموعه داده‌هایی داشته باشم که اطلاعات مربوط به عنوان محتوا، سال تولید آن، ژانرها و امتیازات IMDB و Rotten Tomatoes را در خود جای دهند. برای سریال‌ها، توانستم تمام این اطلاعات را در یک جدول دریافت کنم. با این حال، برای فیلم‌ها، در ابتدا فقط یک جدول داشتم که امتیاز Rotten Tomatoes را داشت، اما امتیاز IMDB را نداشت.
بنابراین، توانستم مجموعه داده دیگری را از وب‌سایت IMDB تهیه کنم که شامل امتیازات IMDB برای کل پایگاه داده آنها بود. سپس از یک join در Tableau برای پیوند دادن جداول بر اساس عنوان/نام فیلم یا سریال استفاده کردم تا بتوانم اطلاعات امتیاز IMDB را نیز دریافت کنم.

در دسترس بودن
یکی از عوامل مهمی که هنگام انتخاب هر سرویس پخش باید در نظر گرفت، مجموعه فیلم‌ها و سریال‌های موجود است. به ویژه برای تماشاگران پرشور فیلم، میزان محتوای موجود کلیدی برای کشف سرگرمی‌های جدید و خروج از منطقه امن خود است. از نمودار 1 مشخص است که آمازون پرایم بیشترین تعداد فیلم را دارد و تا سال 2020 حجم بالایی از سریال‌ها را نیز در خود جای داده است. روند بین چهار سرویس برای هر دو سریال و فیلم ثابت است و ترتیب بیشترین به کمترین میزان محتوا به شرح زیر است: پرایم ویدئو، نتفلیکس، هولو و دیزنی+. همچنین مهم است توجه داشته باشید که پرایم ویدئو با حاشیه زیادی بیشترین عناوین فیلم را در خود جای داده است. با این حال، پرایم ویدئو، نتفلیکس و هولو در میزان سریال‌هایی که تولید می‌کنند و به مصرف‌کنندگان ارائه می‌دهند، قابل مقایسه هستند که با توجه به میزان محتوای اصلی در این سرویس‌ها، چندان تعجب‌آور نیست. علاوه بر این، میزان کم محتوا در دیزنی+ می‌تواند به دلیل جدیدترین بودن این پلتفرم و این واقعیت باشد که فقط عناوین تولید شده یا متعلق به دیزنی را در خود جای می‌دهد.

در زیر دو نموداری وجود دارد که توزیع فیلم‌ها و سریال‌ها را بر اساس سال نشان می‌دهد. برای فیلم‌ها، حتی اگر دیزنی+ محتوای کمتری نسبت به سایر خدمات پخش داشته باشد، توزیع بیشتری از فیلم‌ها را بر اساس سال دارد. از دو نمودار زیر مشخص است که آمازون پرایم و هولو دو سرویس پخش هستند که دارای مجموعه فیلم بزرگی از نظر توزیع بر اساس سال هستند.

نمودار 2.1

نمودار 2.2
از نمودار زیر می‌توان گفت که دیزنی+ بیشترین تعداد فیلم‌های انیمیشن را در مقایسه با سایرین دارد و دیزنی+ از بازار انیمیشن بهره‌برداری کرده است. دیزنی+ در ژانرهای درام، جنایی، ترسناک و غیره کمبود دارد، بنابراین منطقی است که دیزنی+ محتوای بیشتری را که به بزرگسالان متمرکز است، خریداری کند.

نمودار 3
محبوبیت
در حالی که منبع داده‌های سریال‌ها فیلدی برای ژانر نداشت، توانستم نموداری ایجاد کنم که میانگین امتیاز IMDB و Rotten Tomatoes محتوای فیلم و سریال را در پلتفرم‌های مختلف نشان دهد. از این نمودار می‌توان نتیجه گرفت که تنها تغییر کمی در امتیاز IMDB در بین خدمات پخش وجود دارد، که نشان می‌دهد آنها بر اطمینان از محتوای با کیفیت بالا و برنامه‌نویسی اصلی تمرکز دارند. امتیازات Rotten Tomatoes کمی متنوع‌تر هستند و نشان می‌دهند که آمازون پرایم امتیازات پایین‌تری نسبت به سایر پلتفرم‌ها دارد، در حالی که نتفلیکس بالاترین امتیاز را دارد.

نمودار 4.1

نمودار 4.2
بازتاب
در نتیجه، محتوا در بین پلتفرم‌های مختلف بسیار متنوع است، با پرایم و نتفلیکس که بیشترین محتوا را از نظر سریال‌ها و فیلم‌ها دارند. از نظر در دسترس بودن بر اساس سال تولید محتوا، پرایم برتری دارد و عناوین زیادی دارد که به اوایل دهه 1920 باز می‌گردد. از نظر ژانر محتوای فیلم، وضعیت تقریباً در بین نتفلیکس، هولو و پرایم یکسان است، در حالی که دیزنی+ دارای قدرت زیادی در ژانر انیمیشن است.

در آینده، مایلم بیشتر تحقیق کنم و مجموعه داده‌های بیشتری را در مورد تولید محتوا مانند کارگردانان، بودجه، فروش گیشه و جوایز و افتخارات دریافت کنم. همچنین می‌خواهم میزان بازدید را در پلتفرم‌ها تجزیه و تحلیل کنم تا دیدگاه کاربر از پلتفرم‌ها را به عنوان یک محصول درک کنم.


مرتب‌سازی با ماری کوندو فراتر از یک سریال واقع‌نمای نتفلیکس درباره یک مشاور سازماندهی است که به مردم کمک می‌کند تا وسایل اضافی خانه‌هایشان را دور بریزند. این یک پدیده فرهنگی است. از زمانی که نتفلیکس هشت قسمت آن را در اول ژانویه پخش کرد، مرتب‌سازی با ماری کوندو بحثی را در مورد فرهنگ ژاپنی، نقش کتاب‌ها در زندگی ما، جستجوی اجتماعی ما برای شادی و مادی‌گرایی و از جمله موضوعات دیگر برانگیخته است. این برنامه همچنین یک مزیت بزرگ را نشان می‌دهد که نتفلیکس در برابر آمازون ویدیو و هولو دارد: ارتباط فرهنگی.

مرتب‌سازی با ماری کوندو تنها یکی از نمونه‌های بسیاری است که نشان می‌دهد نتفلیکس چگونه با ایجاد محتوای مرتبط و حتی شکل‌دهی به رفتار ما، به فرهنگ روزمره ما نفوذ می‌کند. نتفلیکس تنها سرویس استریمینگی نیست که محتوایی را ایجاد می‌کند که به روحیه فرهنگی زمانه متصل می‌شود - هولو نیز این کار را به طور چشمگیری با سریال "دست‌نوشته‌های ندما" انجام می‌دهد. اما نتفلیکس به طور مداوم و به روش‌های بیشتری ارتباط فرهنگی ایجاد می‌کند.

شاخص ارتباط برند پرافت

طبق شاخص ارتباط برند پرافت، نتفلیکس چهارمین برند مرتبط در ایالات متحده است، پس از پینترست، آمازون و اپل و پیش از شرکت‌هایی مانند گوگل و نایک. رتبه بالاتر آمازون نسبت به نتفلیکس به دلیل سرویس استریمینگ آن نیست، بلکه به دلیل رهبری آن در تجارت الکترونیک است - یک تمایز مهم. آمازون ویدیو محتوای اصلی را به عنوان وسیله‌ای برای رسیدن به هدف - جذب اعضای پرایم بیشتر برای آمازون - ایجاد می‌کند. نتفلیکس با قدرت محتوای خود زندگی می‌کند و می‌میرد. و این تفاوت مشهود است.

به گفته پرافت، "[ارتباط نتفلیکس] از دانستن آنچه می‌خواهیم تماشا کنیم ناشی می‌شود، به این معنی که موارد مورد علاقه قدیمی و پروژه‌های جدید هیجان‌انگیز به ارزش 12 میلیارد دلار، از جمله قراردادهایی با تهیه‌کننده اجرایی شوندا رایمز، کارگردان اسپایک لی و رئیس‌جمهور و بانوی اول سابق، باراک و میشل اوباما."

ایجاد ارتباط فرهنگی

پرافت بر ارتباط مصرف‌کننده تمرکز کرد. ارتباط فرهنگی نتفلیکس فراتر از دانستن آنچه می‌خواهیم تماشا کنیم است، اگرچه محتوا یکی از عناصر مهم است. ارتباط فرهنگی به معنای تأثیرگذاری بر نحوه صحبت کردن، رفتار، کار و بله، آنچه تماشا می‌کنیم است. در اینجا چند نمونه آورده شده است:

1. نتفلیکس و استراحت

نتفلیکس بخشی از واژگان روزمره ما است. شما کسی را نمی‌بینید که به "هولو و استراحت" یا "آمازون ویدیو و استراحت" به عنوان یک اصطلاح ضمنی برای رابطه جنسی اشاره کند. و حتی به جهانی فکر نکنیم که در آن "دیزنی+ و استراحت" پس از راه‌اندازی سرویس استریمینگ خود، دیزنی+، فراگیر شود. "نتفلیکس و استراحت" آنقدر رایج شده است که لزوماً این عبارت را با معنای اصلی آن برابر نمی‌دانیم. مقاله "نتفلیکس و استراحت... و به اشتراک گذاشتن آن در استوری‌های اینستاگرام" نوشته جف دسرومو قطعاً به رابطه جنسی اشاره نمی‌کند. و من مطمئنم که سرمایه‌گذار دان ویکتور هنگام نوشتن تحلیل مالی Seeking Alpha از نتفلیکس با عنوان "خرید نتفلیکس و استراحت - در حال بازگشت به 400 دلار" به فکر لذت بعد از ظهر نبود.

"نتفلیکس و استراحت" تنها مثال از عبارات مرتبط با نتفلیکس نیست که وارد واژگان ما شده‌اند. به عنوان مثال، "تقلب نتفلیکس" به عمل تماشای قسمت‌های یک سریال نتفلیکس جلوتر از شریک زندگی‌تان گفته می‌شود. نتفلکستینگ زمانی اتفاق می‌افتد که دو نفر یک برنامه نتفلیکس را در مکان‌های مختلف تماشا کنند و همزمان به یکدیگر پیامک بزنند. بلاک نتفلیکس زمانی رخ می‌دهد که در صف نتفلیکس خود پیمایش می‌کنید و نمی‌توانید روی چیزی برای تماشا تصمیم بگیرید. در اینجا عبارات بیشتری وجود دارد که نشان می‌دهد نتفلیکس از طریق واژگان ما به ارتباط فرهنگی دست یافته است.

2. چیزهای عجیب

نتفلیکس قادر به ایجاد یک پدیده فرهنگی است، همانطور که در مرتب‌سازی با ماری کوندو و مردم سفیدپوست عزیز دیده می‌شود، که دومی از طریق گفتگوی مداوم اجتماعی در مورد نژاد و امتیاز سفیدپوستی به ارتباط دست یافته است. شاید بهترین مثال از اثر نتفلیکس، محبوبیت چیزهای عجیب باشد که به یک کاتالیزور برای نوستالژی دهه 1980، الهام‌بخش کس‌پلی‌ها و یک طعم‌دهنده موسیقی (به افسوس علاقه‌مندان به "آفریقا" در همه جا) تبدیل شده است. در واقع، این یک پدیده جهانی است.

ارتباط فرهنگی با محتوا به دو روش اتفاق می‌افتد:

ایجاد محتوا از رسانه دیگری که قبلاً مخاطب را جذب کرده است (مرتب‌سازی با ماری کوندو از قبل یک کتاب شناخته شده بود و مردم سفیدپوست عزیز ابتدا یک فیلم قابل توجه بود).
انتشار محتوایی که آنقدر محبوب می‌شود که موفقیت آن از رسانه اصلی خود فراتر می‌رود، که در مورد چیزهای عجیب اتفاق افتاد.

در واقع، بیشتر محتوای اصلی نتفلیکس به روشی که چیزهای عجیب وارد جریان اصلی فرهنگی می‌شود، نمی‌شود. اما نتفلیکس بیشتر از هر کس دیگری موفق می‌شود.

3. تماشای پشت سر هم

نتفلیکس در واقع در حال تغییر رفتار ما است. هنگامی که نتفلیکس شروع به پخش همه قسمت‌های برنامه‌های تلویزیونی جدید خود به طور همزمان کرد، ما با تغییر نحوه تماشای تلویزیون پاسخ دادیم. به لطف نتفلیکس، ما ساعت‌ها پشت سر هم برنامه بعد از برنامه را تماشا می‌کنیم. اکنون آنچه را که می‌خواهیم، هر زمان که بخواهیم تماشا می‌کنیم، به جای اینکه شبکه مجبورمان کند منتظر پخش هفتگی بمانیم. عبارت "تماشای پشت سر هم" در سال 2015 به عنوان کلمه سال دیکشنری انگلیسی کالینز انتخاب شد. چهار سال بعد، ما هنوز در مورد تماشای پشت سر هم صحبت می‌کنیم. Mashable بخشی از محتوای خبری خود را به تماشای پشت سر هم اختصاص می‌دهد. و شما می‌توانید برای تماشای پشت سر هم پول دریافت کنید. تماشای پشت سر هم بزرگتر از همیشه است.

4. همسو و به طور شل مرتبط

نتفلیکس همچنین از نظر فرهنگی به محل کار مرتبط است. نتفلیکس در میان مشاوران مدیریت و جامعه منابع انسانی به دلیل نحوه عملکرد شرکت شناخته شده است. نتفلیکس به رویکرد "به شدت همسو، به طور شل مرتبط" خود معروف است که استراتژی روشنی را تعیین می‌کند اما به تیم‌های کاری اجازه می‌دهد به طور مستقل عمل کنند. اکنون مشاوران مدیریت سطح دکترا وجود دارند که در مورد "7 جنبه از فرهنگ شرکتی نتفلیکس که می‌خواهید کپی کنید" صحبت می‌کنند. Culture Deck سال 2009 آن به عنوان "پدر بزرگ فرهنگ‌ها" شناخته می‌شود. وبلاگ فناوری آن نیز در میان توسعه‌دهندگان محصول و مهندسان در سراسر محل کار محبوب است. آمازون نیز به دلیل شیوه‌های مدیریتی خود به دقت دنبال می‌شود - اما در اینجا دوباره، من بر روی کسب و کار استریمینگ تمرکز می‌کنم، جایی که آمازون ویدیو نوع گفتگویی را در مورد شیوه‌های تجاری خود ایجاد نمی‌کند که نتفلیکس انجام می‌دهد.

بعد چه؟

اما ارتباط فرهنگی گذرا است. شما نمی‌توانید ارتباط فرهنگی را به صورت درخواستی ایجاد کنید، اگرچه می‌توانید با اقتباس از محتوای از قبل محبوب که در رسانه دیگری آزمایش شده است، شانس خود را بهبود بخشید، همانطور که در مورد مرتب‌سازی با ماری کوندو و مردم سفیدپوست عزیز انجام شد. تا کنون، نتفلیکس سرعت را تعیین کرده است. اما جالب خواهد بود که ببینیم وقتی دیزنی دیزنی+ را راه‌اندازی کند چه اتفاقی می‌افتد. دیزنی کتاب را در مورد ارتباط فرهنگی نوشت و موقعیت خوبی دارد تا با برندهای دیزنی، مارول، پیکسار و جنگ ستارگان به نتفلیکس به چالش بکشد (جنگ ستارگان الگویی برای پدیده‌هایی مانند چیزهای عجیب ایجاد کرد). کلید این است که دیزنی چقدر خوب از این نام‌های محبوب برای ایجاد محتوای جدید استفاده می‌کند، که قصد دارد با برنامه‌های اصلی از مارول این کار را انجام دهد. دیزنی+ یک سرمایه‌گذاری بسیار پرهزینه خواهد بود. اما دیزنی جیب‌های بسیار عمیقی دارد، در حالی که نتفلیکس تحت فشار مداوم سرمایه‌گذاران برای هزینه‌های خود است. رید هستینگز، مدیرعامل نتفلیکس، کار سختی در پیش دارد. اما فکر می‌کنم او برای این چالش آماده است. و او با یک شروع بزرگ و توانایی انجام کارهایی که هیچ کس دیگری نمی‌بیند، مانند معرفی تماشای پشت سر هم، کار می‌کند.

مرز بعدی برای نتفلیکس ایجاد ارتباط فرهنگی در بازارهای بین‌المللی مانند هند است که ثابت کرده است یک کار بسیار دشوار است. در هند، نتفلیکس همچنین با رقبای محلی مانند Hotstar دست و پنجه نرم می‌کند. به دلیل نرخ سوزاندن پول نقد خود، نتفلیکس تحت فشار بیشتری برای افزایش سرعت در بازارهایی مانند هند است. مسابقه آغاز شده است - و ماه‌های آینده هیجان‌انگیز خواهند بود.