גישה חדשה מחוללת מהפכה באבטחת הסייבר הקוונטית

This post is also available in: English (אנגלית)

מחשבים קוונטיים יכולים לפתור בעיות מורכבות משמעותית יותר מהר ממחשבים קלאסיים, ורואים אותם בתור העתיד של עולם המחשוב; עם זאת, הם עדיין פגיעים להתקפות סייבר וצריכים להיות מוגנים כראוי.

צוות חוקרים מאוניברסיטת טקסס פיתחו גישה המעניקה למחשבים קוונטיים שכבת הגנה נוספת עם פתרון שהם מכנים "הזרקת רעש קוונטי להגנה" (QNAD).

על פי Techxplore, שיטה זו מנטרלת את ההשפעה של התקפות שנועדו לשבש את יכולה ההסקה של AI (היכולת של AI לקבל החלטות או לפתור משימות), מה שעלול להוביל לתוצאות חמורות, כמו למנוע ממכונית אוטונומית לא לזהות תמרור עצור או לפרש אותו כסימן מהירות, לדוגמה.

אחד האתגרים של מחשבים קוונטיים הוא הרגישות שלהם להפרעות (או "רעש") בשל גורמים כמו תנודות טמפרטורה, שדות מגנטיים או פגמים ברכיבי חומרה. הם גם נוטים לאינטראקציות לא מכוונות בין קיוביטים הנקראות "crosstalk". הפרעות רעש ו-crosstalk עלולות לגרום לשגיאות מחשוב.

הגישה של החוקרים ממנפת רעש קוונטי פנימי ו-crosstalk בשביל תגובות נגד למתקפות ומכניסה crosstalk לתוך הרשת העצבית הקוונטית (QNN- צורה של למידת מכונה בה מערכי נתונים גדולים מאמנים מחשבים לבצע משימות). החוקרים הראו כי במהלך התקפה, יישום מבוסס AI היה 268% יותר מדויק עם QNAD מאשר בלעדיו.

שמיק קונדו, דוקטורנט להנדסת מחשבים ומחבר ראשי משותף של המחקר, אמר כי הגישה נועדה להשלים טכניקות אחרות כדי להגן על אבטחת המחשבים הקוונטים, ומשווה אותו לחגורת בטיחות במכונית: "במקרה של תאונה, אם אנחנו לא חוגרים חגורת בטיחות ההשפעה של התאונה היא הרבה יותר גדולה. מצד שני, אם אנחנו חוגרים את חגורת הבטיחות, גם אם יש תאונה ההשפעה שלה פוחתת. מסגרת ה-QNAD פועלת בדומה לחגורת בטיחות ומפחיתה את ההשפעה של התקפות, המסמלות את התאונה, עבור מודל QNN.