量子计算:数据安全难题

当今数字技术面临的最大挑战之一是安全系统和数据。为此,人们设计了复杂的算法来加密数据并通过称为对称加密的框架来保护数据。虽然这已被证明是成功的,但量子计算的进步(利用量子力学比传统计算机更快地解决复杂问题)可能会彻底改变数据安全性。
IBM、微软和谷歌已经将注意力转向量子计算,因此商业上可行的量子计算机距离成为现实并不遥远。事实上,2023 年全球量子计算市场规模预计为 8.66 亿美元,预计到 2028 年将达到 43.75 亿美元,2023 年至 2028 年复合年增长率为 38.3%。这引发了人们的担忧:计算机可能会对当前的公钥加密算法构成威胁,并可能暴露敏感数据。因此,数据安全需要领先一步,采用更先进的加密算法来最大限度地减少潜在风险并确保量子计算世界中数据的安全。
我们的数据安全存在漏洞
对抗量子数据安全是一个令人担忧的问题,因为当前的数据保护方法使用传统计算能力需要数年时间才能破解的算法。然而,量子计算处理能力的提高将大大减少这个时间,其解决数学问题和加速某些复杂数学计算的能力可能会导致我们使用的加密算法变得过时。这将带来对企业、大学、政府等不利的风险。
Forrester 的一项研究支持了这一点,该研究预计量子计算机将能够在未来 5 到 30 年内破解所有当前的密码系统,大多数人声称在未来 5 年内发生这种情况的可能性高达 70%。因此,毫不奇怪,Gartner 强调为量子影响做好准备的重要性,鼓励在量子时代的预期中推广隐私增强技术。这是一个有效的建议,因为一些经典的密码算法将无法对抗量子计算的处理能力,并且会屈服于暴力攻击。
然而,虽然量子计算被广泛认为是数据安全的潜在风险,但它也可能成为解决方案的一部分,因为量子网络安全可能为保护关键数据提供更强大和更引人注目的机会。
量子网络安全
IBM表示,量子计算可以帮助提供比当前产品更强大的方式来保护关键数据。特别是,量子机器学习和量子随机数生成被认为可以提供一种可行的解决方案来保护数据,同时能够在量子时代的网络攻击造成损害之前检测并阻止它们。
由于加密通常是数据安全的关键组成部分,因此采用抗量子密码技术对于保护人员和遵守隐私法规至关重要。然而,由于量子计算尚未得到广泛应用,几年内我们不太可能利用量子计算能力来开发量子证明的数据安全方法。因此,在量子计算被广泛采用(最有可能成为量子计算即服务)之前,至关重要的是要领先于潜在威胁并立即开发量子证明解决方案,而不是等待量子计算机出现打破当前的数据加密模型。
数据安全的量子证明方法
为了为量子革命做好准备,公司需要评估其网络安全基础设施并识别量子计算的潜在漏洞。随着量子计算的大规模推广,一些传统形式的数据安全将被淘汰,但人们相信其他形式有能力抵御这种不断发展的技术的潜在威胁。
令牌化使用随机化来替换隐藏该值的令牌的实际值,被认为是针对量子计算的可行数据安全选项。这种随机化是一种强大的数据安全工具,与使用数学公式或证明来确保算法完整性的基于密钥的加密不同,它使用随机但可逆的令牌存储数据,这些令牌无法通过数学解决方案解密。
此外,代币化在整个企业中一致地用代币替代实际价值,这意味着数据可以在受保护的状态下加入,以支持人工智能、机器学习、数据分析计划和其他需要来自多个孤岛的数据来推动业务成果的应用程序。
为量子未来做好准备
量子计算的出现是一把双刃剑。虽然它有望为数据安全带来突破性的可能性,但它带来的风险同样令人担忧。因此,今天就需要为它的到来做好准备,以保证未来数据的安全。这得到了 IBM 的支持,该公司表示,虽然量子计算机尚未商用,但现在启动量子证明网络安全解决方案具有显着的优势。
尤其如此,因为恐怖分子网络可以使用与企业相同的技术。虽然企业可能会使用这些工具来改善客户体验并降低成本,但恶意行为者会利用它们来访问数据以用于其他目的。人们已经相信,威胁行为者正在抓取数据,这意味着他们正在窃取并保留数据,直到量子计算机更容易解密数据为止。为了克服这一挑战,公司现在需要实施量子证明解决方案,以确保数据在未来保持安全。
今天保护数据
尽管量子计算将产生的影响尚不清楚,但我们确实知道,我们不能等到它投入商业使用才实施更严格的安全措施来抵御其计算能力的威胁。因此,当今对数据安全的投资对于保护数据免受新兴威胁(例如量子计算带来的威胁)至关重要。
为了减轻未来的隐私威胁,公司需要重新思考如何确保数据安全。虽然量子计算和数据科学家正在努力开发可能具有量子防护能力的解决方案,但企业将从今天实施的解决方案中受益,这些解决方案被认为可以抵御威胁行为者和量子计算,这是实施多层方法的第一步。面向未来的数据安全。
只有当公司优先考虑数据保护并且不仅仅关注外围时,才能实现这一点。实现这一目标的最佳方式是与专业公司合作,在识别和分类敏感数据以及通过能够抵御量子计算的解决方案保护数据方面拥有丰富的经验,以确保当前和未来的数据安全。
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