Австрийские ученые создают систему квантовой криптографии нового поколения

Австрийские ученые создают систему квантовой криптографии нового поколения

Австрийские физики в минувшем номере научного журнала Nature утверждают, что им на практике удалось реализовать систему квантовой криптографии нового поколения. Новая система может быть реализована не только на земле, но и в космосе, например для создания защищенных каналов между спутниками.

Исследователи из Института квантовой оптики и квантовой информации Австрии говорят, что им удалось управляемыми методами передавать информацию, защифрованную в виде фотонов, на 144 км между двумя испанскими островами в Атлантическом океане. Следующим этапом тестирования новой системы должны стать космические тесты.

Сами разработчики называют свою сеть "невзламываемой", так как в ее основе заложены базовые физические принципы, нарушение которых ведет к разрушению всей последовательности информации. 

Квантовая криптография принципиально отличается от всех остальных методов защиты и шифрования данных, используемых в компьютерах и сетях сегодня. Сегодня все методы защиты так или иначе базируются на математических процедурах и схемах, которых хоть и очень сложно разгадать, все-таки возможно, пусть и за большой временной промежуток.

Системы, основанные на защите данных по квантовому принципу, используют базовые принципы физических квантовых законов, которые невозможно обойти или подменить уже в силу их уникальной физической природы. Базовые принципы такого метода защиты были разработаны еще 25 лет назад инженером IBM Чарльзом Беннетом и исследователем из Университета Монреаля Жиллем Брассаром.

"Все квантовые механизмы здесь базируются на известном в физике Принципе неопределенности Гейзенберга, сформулированном еще в 1927 году. Принцип заключается в том, что нельзя перехватить квантовую информацию, не исказив или не разрушив ее. Базовый принцип такой криптографии опирается на неопределенность поведения квантовой системы — невозможно одновременно получить координаты и импульс частицы, невозможно измерить один параметр фотона, не исказив другого", - говорят создатели системы. 

На практике это означает, что система сама себя шифрует. Фотоны света, курсирующие в сетях здесь представляют собой "ключи шифрования" и информацию одновременно.

Детекторы фотонов улавливают лучи света из каналов связи и создают из них ключ дешифрации передаваемых данных. В том случае, если злоумышленники теоретически попытается перехватить ключи, то ему будет нужно перехватить конкретные фотоны с конкретной поляризацией. Даже в том случае, если ему это удастся сделать, сама последовательность фотонов будет нарушена и шифрованная информация так или иначе не попадет в руки хакеров.

 

Источник 

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