Как квантовые вычисления и машинное обучение формируют кибербезопасность

Кибербезопасность является сегодня первоочередной задачей и развивается в условиях цифровых бесконтактных платежных систем, ускоренной трансформации бизнеса, новых многоканальных возможностей и людей, работающих из дома в результате пандемии COVID-19. Появляются новые угрозы безопасности, и организации обращаются к таким технологиям, как квантовые вычисления и машинное обучение (ML), чтобы опережать новый ландшафт угроз.

Цифровой бизнес – это использование кибербезопасности как важного инструмента реализации качества обслуживания клиентов, управления рисками, координации цепочки поставок и ценностного предложения продукта. Например, кибербезопасность может быть реализована в виде бесперебойных и безопасных процессов взаимодействия с клиентами, продуктов Интернета вещей и сквозных цифровых цепочек создания стоимости.

Зарабатывайте в 3 раза больше с помощью наших трехдневных операций CourseCloud на AWSENROLL NOW

Квантовые вычисления и машинное обучение открывают возможность революционного прогресса в сфере кибербезопасности. Они могут предложить более надежные возможности для защиты важных и конфиденциальных данных и могут быть использованы для улучшения существующих стратегий кибербезопасности.

Квантовые вычисления: приложения и варианты использования

Поскольку мир становится все более взаимосвязанным и автоматизированным, а цифровые инфраструктуры и экосистемы развиваются, кибербезопасность становится растущей потребностью и соответствующей проблемой.

Машинное обучение уже меняет кибербезопасность во многих отраслях, включая здравоохранение, цепочки поставок, финансовые услуги, развлечения и средства массовой информации, производство и электронную коммерцию. Например, при развертывании с помощью интеллектуальной платформы машинное обучение позволяет организациям лучше анализировать угрозы, быстро реагировать на проблемы безопасности, использовать автоматическое обнаружение угроз, выявлять потенциальные утечки данных и идти в ногу с постоянно развивающимися рисками.

Будучи новой прорывной технологией, квантовые вычисления могут сократить компьютерную обработку до нескольких минут и имеют способность решать проблемы, которые ранее были неразрешимыми с использованием существующих вычислительных технологий. Кроме того, это может ускорить машинное обучение и повысить свою эффективность для кибербезопасностинапример, ускорение процесса классификации больших объемов данных.

Некоторые новые варианты использования квантовых вычислений и машинного обучения в сфере кибербезопасности включают:

• Квантовая метрология: Квантовые измерения включают в себя высокоточная манипуляция частицами выявить тонкие изменения в информации. Квантовая метрология может позволить создавать новые типы радаров, камер и других систем, которые при применении в целях обороны и национальной безопасности могут предложить более эффективные способы обнаружения таких объектов, как самолеты-невидимки с помощью квантового радара или подземные объекты с помощью квантовой гравиметрии. Он также может обеспечить новые типы определения местоположения, не зависящие от сигналов GPS, которые можно легко подделать.
• Криптография: Ан существенный аспект криптографии это генерация случайных чисел. Чтобы разобрать это: генераторы псевдослучайных чисел (PRNG) и генераторы истинных случайных чисел (TRNG). Генераторы чисел квантовой технологии (QRNG) можно рассматривать как специализированный экземпляр TRNG, при этом данные являются продуктом квантовых событий. Но QRNG, в отличие от классических TRNG, обозначают реальные случайные числа посредством использования случайности в квантовой физике. Генератор случайных чисел обеспечивает надежную безопасность, поскольку сгенерированное число невозможно предсказать.

Зарабатывайте в 3 раза больше с помощью наших трехдневных операций CourseCloud на AWSENROLL NOW

• Квантовая безопасная связь. Квантовые принципы используются в квантовой связи для создания новых типов систем и новых средств защиты критически важной инфраструктуры. А очень развитый подход для этого используется квантовое распределение ключей (QKD), которое использует уменьшенные лазерные импульсы для обмена традиционным ключом шифрования между пользователями. QKD может быть использован для защиты конфиденциальных правительственных коммуникаций, а в дальнейшем может быть связан с разработкой квантовых компьютерных сетей.
• Квантовое машинное обучение (QML). Затраты на обучение глубоких моделей растут вместе с ростом объемов и сложности данных. QML может способствовать созданию более быстрых, энергосберегающих, экономичных и экономичных по времени алгоритмов машинного обучения, которые смогут генерировать высокоэффективные алгоритмы для обнаружения и устранения новых методов кибератак.

Найдите подходящий курс AWS

Курсы AWS Simplilearn предлагают комплексный путь для профессионалов, стремящихся освоить Amazon Web Services и улучшить свои карьерные перспективы в сфере облачных вычислений. Независимо от того, являетесь ли вы новичком, желающим понять основы, или опытным профессионалом, стремящимся к продвинутым навыкам, обучение под руководством экспертов Simplilearn обеспечит глубокие знания и практический опыт работы с основными сервисами и решениями AWS. Наши курсы разработаны с учетом отраслевых стандартов и готовят вас к сертификационным экзаменам AWS, гарантируя, что у вас есть полномочия и опыт, которые ценят работодатели. Расширьте свои возможности облачных вычислений с помощью курсов AWS Simplilearn и получите конкурентное преимущество, необходимое для процветания в современном мире технологий.

Баланс между преимуществами и потенциальными рисками квантовых вычислений

Другая сторона этой медали – возможный риск безопасности квантовых вычислений. Его мощные вычислительные возможности могут быть использованы для злонамеренных намерений взлома общедоступных стандартов шифрования, на которые широко полагаются почти все устройства, предприятия, службы шифрования и более широкая цифровая экономика, которая вызывает глубокую обеспокоенность как у государственных учреждений, так и у бизнеса.

Хотя большинство предприятий не смогут обеспечить последовательные ценность этой технологии в течение как минимум десятилетия, некоторые достигнут определенных успехов в течение следующих пяти лет. Дальнейшее изучение протоколов управления и политики, квантовой грамотности и квантовоустойчивой криптографии может оказаться полезным в устранении потенциальных рисков. Но хотя квантовые вычисления могут отображать определенные протоколы шифрования несуществующий, он также представляет собой потенциал для значительного повышения уровня конфиденциальности и безопасности.

Аналитики и исследователи прилагают усилия для разработки квантовобезопасного шифрования и новых методов, таких как постквантовая криптография. Поскольку квантовые вычисления обеспечивают вероятное решение угроз шифрования и кибербезопасности, дальновидным организациям следует начать углубить свое понимание крипто-гибкости.

Развивайте свои навыки сетевой безопасности и побеждайте хакеров в их же игре с помощью сертифицированного курса этического взлома. Посмотрите превью курса прямо сейчас!

Планирование революции кибербезопасности

Квантовые вычисления и последствия машинного обучения для кибербезопасности являются обязательными. Организации и специалисты в области обработки данных должны начать участвовать в краткосрочной и долгосрочной дорожной карте разработки стратегии в этой области, учитывающей как риски, так и выгоды.

Профессионалам, которые хотят начать или оставаться на вершине этой замечательной области и новейших технологических прорывов, следует посетить онлайн-курсы Simplilearn по кибербезопасности, искусственному интеллекту и машинному обучению, науке о данных и бизнес-аналитике и многому другому.