Создана новая технология квантового шифрования

Создана новая технология квантового шифрования

Исследовательская лаборатория компании Toshiba в Кембридже сообщила о разработке новой технологии квантового шифрования данных, которая может быть развернута для защиты критически важных данных в коммуникационных сетях банков, государственных и коммерческих учреждений. Сообщается, что в разработке Toshiba был задействован новый метод дистрибуции квантовых ключей.

Специалисты Кембриджской исследовательской лаборатории компании Toshiba продемонстрировали возможность передачи битов квантового ключа на 50 км со скоростью, превышающей 1 Мбит/с.

Системы квантовой криптографии строятся по так называемой схеме одноразовых блокнотов, в которой открытый текст сообщения объединяется со случайным ключом, совпадающим по длине с заданным сообщением и используемым только один раз. Преимущество квантовых систем заключается в том, что они позволяют обнаруживать активность перехватчика и тем самым гарантируют безопасность передачи.

При использовании таких систем на практике большое значение приобретает скорость распространения квантовых ключей. Достигнутое исследователями с использованием 50-километровой оптоволоконной линии связи значение в 1 Мбит/с уже позволяет шифровать передачу видеосигналов; кроме того, новая установка проработала в непрерывном режиме целых 36 часов, намного опередив представленные ранее образцы, которые при сравнимой скорости выдерживали лишь несколько минут.

Основной составляющей успеха эксперимента ученые называют чувствительные и быстродействующие детекторы фотонов — лавинные фотодиоды. Стабильность долговременной работы установки обеспечивала спроектированная авторами оригинальная система обратной связи.

Подробно технологию компания описывает в последнем номере журнала Applied Physics Letters. В статье говорится, что технология полностью полагается на уже существующие разработки, поэтому операторам сетей не придется тратиться на существенную модернизацию.

Существенными преимуществами разработки компания называет высокую скорость работы системы, возможность работы с непрерывным потоком данных, а также способность передачи на большие расстояния. "Нам еще предстоит сделать многое, прежде чем новая технология будет доступна в коммерческом режиме, но уже сегодня мы демонстрируем полностью законченную техническую концепцию", - сказал Эндрю Шилдс, директор по исследованиям Toshiba Research Europe.

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