量子计算和AI协同加速Q-Day到来？IBM科学家呼吁加快开展相关研究
量子计算和AI协同加速Q-Day到来？IBM科学家呼吁加快开展相关研究
deeptechchina
DeepTech 是一家专注新兴科技的资源赋能与服务机构，以科学、技术、人才为核心，通过科技数据与咨询、出版与影响力、科创资本实验室三大业务板块，推动科学与技术的创新进程。DeepTech 同时是《麻省理工科技评论》中国区独家运营方。
相较于普通的计算机，量子计算机的性能强大得多。
因为后者依靠亚原子粒子的特性来进行严格的数字运算，所以不仅能够执行前者无法完成的计算，还能以极快的速度完成信息处理。
顺着这一发展趋势，相关领域的研究者们认为，终有一天，大型量子计算机能够破解用来保护数字数据的代码，进而给公共网络的加密数据，以及银行、政府、金融等机构的加密基础设施带来严重威胁。
“Q-Day”，就是用来描述这一天到来时所用的术语。
不过，直到 2023 年，量子计算机依然缺乏破解加密算法的能力。
因此，对于“Q-Day”究竟会在何时到来，网络安全专家提出了不同的意见，有人预测会在 21 世纪中叶，也有人认为时间会比这更早。
例如，加拿大网络安全公司
Quantum Defen5e
的执行副总裁蒂洛·昆兹（Tilo Kunz）曾公开表示，“Q-Day”可能会在 2025 年到来[1]。
（来源：AI 生成）
近期，来自
IBM
公司的研究人员在一项研究中指出，随着量子计算、机器学习、深度学习和人工智能等技术的深入和融合发展，现有的加密技术将面临潜在的重大威胁，并可能直接影响后量子密码学（Post-Quantum Cryptography，PQC）的过渡时间。
需要说明的是，由于量子计算机在某些情况下可以实现对传统加密算法的破解，因此需要开发新的加密算法，以确保量子计算时代的信息安全， PQC 正是一门用于研究该领域的科学。
而它的过渡时间表，通常指的是从当前使用的传统加密算法，切换到后量子加密算法的时间范围或计划。
在该研究中，
IBM
的研究人员通过两个案例展示了一个观点，即混合量子经典计算和人工智能/机器学习技术的协同发展，会给加密技术带来巨大且不断演变的风险。
具体来说，案例一为美国科学家洛夫·格罗弗（
Lov Grover
）在 1996 年发明的名为 Grover 的量子算法。它在处理非结构化搜索问题时比经典算法的效果更加显著，并且能够用于攻击对称密钥加密和哈希函数。
Grover 的自适应搜索则是 Grover 原始量子搜索算法的扩展，能通过利用 Grover 算法和人工智能/机器学习中使用的自适应搜索方法的优势，来解决复杂的优化问题。
案例二为量子加速 Harrow-Hassidim-Lloyd（HHL）线性方程算法，及其对基于晶格的加密的威胁。
HHL 算法作为量子计算领域的重要成果，不但能够有效地解决许多关键的计算问题，而且也会对密码学产生重要影响，特别是在通过混合量子经典计算方法破解加密系统方面。
在此基础上，该团队对那些可能危及人类数字世界安全的重大威胁进行了详细分析，这主要包括密码分析突破、破坏哈希函数、损害公钥基础设施、绕过安全协议等方面。
图丨该图描述了混合量子经典计算的高级接口以及量子加速的人工智能/机器学习和深度学习的关系。其中，机器学习和深度学习是人工智能的子集，深度学习是机器学习的子集（来源：
Preprints
）
近日，相关论文以《量子计算和人工智能的进步可能会影响后量子密码学过渡时间表》（
Advancements in Quantum Computing and AI May Impact PQC Migration Timelines
）为题在预印本平台
Preprints
上发表[2]。
IBM
的数学科学家罗伯特·坎贝尔（
Robert Campbell
）是第一作者兼通讯作者，其他作者还包括 IBM 顾问惠特菲尔德·迪菲（Whitfield Diffie）和 IBM 量子安全负责人查尔斯·罗宾逊（
Charles Robinson
）。
图丨相关论文（来源：
Preprints
）
显而易见，一旦当前所使用的加密系统遭到破坏，国家安全就会受到威胁。因此，
IBM
团队认为，解决上述问题已经迫在眉睫，学术界、业界和政府应该共同积极采取主动和协调的方法，加速开发和实施抗量子加密解决方案。
同时，研究人员也指出，要想抵御量子计算和人工智能的协同攻击，必须综合采用多种策略和技术，包括开发新的加密算法、加强系统监控和预警、利用机器学习进行攻击检测，以及采用生物识别等新型身份验证技术等。
不过，虽然这些都是抵御量子计算和人工智能/机器学习攻击的可能方向，但要真正实现，还需要进行深入的研究和实验验证。