АНБ разрабатывает квантовый компьютер для взлома любого типа шифрования

АНБ разрабатывает квантовый компьютер для взлома любого типа шифрования

АНБ финансирует разработку квантового компьютера, позволившего бы ему взломать практически любое шифрование, используемое сегодня, пишет The Washington Post. Пока что однако нет никаких свидетельств того, что агентству удалось продвинуться дальше, чем другим исследователям, которые над этим работают.

Благодаря документу, переданному Эдвардом Сноуденом, стало известно об исследовательской программе «Внедрение в сложные цели» с бюджетом 79,7 млн долларов, одной из целей которой является создание квантового компьютера, который может быть использован для криптографии. Согласно документу, большая часть исследований ведётся в физической лаборатории Мэрилендского университета. Как далеко продвинулась работа, в документе не раскрывается, сообщает habrahabr.ru.

Основной принцип квантовых вычислений известен как «квантовая суперпозиция» — идея о том, что объект одновременно существует во всех состояниях. Если классический компьютер использует двоичные биты, которые являются либо нулями, либо единицами, то квантовый компьютер использует квантовые биты, или кубиты, являющиеся одновременно нулём и единицей, что значительно повышает вычислительную мощность.

В то время как классический компьютер, какой бы мощный он ни был, должен делать одно вычисление за другим, квантовый компьютер может не проводить расчёты, которые не являются необходимыми для решения проблемы. Это позволяет ему приходить к правильному ответу намного быстрее и эффективнее.

Создание квантового компьютера уже давно было целью многих в научном сообществе, учитывая потенциальные революционные последствия для таких областей, как криптография, медицина и научные исследования. С помощью такой технологии практически все нынешние системы шифрования с открытым ключом могли бы быть взломаны, в том числе те, которые используются на многих защищённых сайтах или для защиты государственной тайны.

Так, квантовый компьютер мог бы легко взломать широко используемый алгоритм RSA, основанный на вычислительной сложности задачи факторизации больших целых чисел. В 2009 году компьютерные учёные смогли факторизовать 768-битное число, но им потребовалось для этого почти два года и сотни компьютеров. Учёные подсчитали, что для взлома 1024-битного ключа шифрования, который обычно используется для онлайн-транзакций, потребуется в 1000 раз больше времени.

Однако большой квантовый компьютер теоретически может взломать 1024-битное шифрование гораздо быстрее. Некоторые ведущие интернет-компании уже переходят на 2048-битные ключи, но даже те могут быть уязвимы для быстрой расшифровки с помощью квантового компьютера.

Тем не менее, даже если до появления квантового компьютера с достаточной мощностью для взлома сложного шифрования пока что далеко, то как говорит профессор Университета Южной Калифорнии Даниэль Лидар: «Ирония квантовых вычислений заключается в том, что если вы можете себе представить создание квантового компьютера, который может взломать шифрование, в ближайшие несколько десятилетий, то вам нужно беспокоиться прямо сейчас».

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru