Представлено устройство хранения данных на базе квантовой голографии

Представлено устройство хранения данных на базе квантовой голографии

Физики из Стенфордского Университета представили первое в мире работающее на практике квантовое голографическое устройство хранения данных. Пока исследователям удалось перманентно в квантовом пространстве при помощи одного электрона сохранить лишь 35 бит данных, но такой успех в Стенфорде называют самым началом.

По мнению многих экспертов, через 10-15 лет именно квантовые системы хранения данных придут на смену нынешним носителям и смогут сохранять тысячи терабайт данных в ограниченном трехмерном пространстве. Физически квантовые системы хранения можно сравнить с "трехмерными жесткими дисками": запись данных на нынешние носители осуществляется на поверхность магнитных пластин или ряды ячеек памяти в чипах, однако и первые и вторые пишут данные только в 2 изменениях. Квантовые же носители представляют собой 3d-объем, 100% которого можно использовать для записи и считывания данных, сообщает cybersecurity.ru.

Традиционное голографическое изображение создается за счет разбивки лазерного луча на потоки и его отражение от поверхности, о которую он ударяется. 2 луча могут создать лишь 2-мерную голограмму, добавление третьего делает ее объемной и способной двигаться.

В квантовых голографических системах к качестве поверхности для записи используется объемый газ, точнее его ионы, которые под действием лазера особым образом выстраиваются. Кодирование (запись) данных происходит путем перекрещивания двух когерентных лазерных лучей, объектных и побочных (дополнительных) внутри специального материала. Объектный луч содержит информацию, которую необходимо сохранить, в то время как побочный луч призван облегчить процесс. В результате интерференция между лучами создаёт химические и/или физические изменения в светочувствительном носителе, где данные и сохраняются.

Однако здесь необходимо упомянуть роль дифракции. Дифракция освещается одной или двумя волнами, используемыми для записи информации, одна из которых рефрагированная, в то время как другая – реконструктивная. Дифракции могут быть помещены друг за другом, либо быть наложенными одна на другую в необходимом положении, чтобы скидрированные биты могли иметь свободный доступ. В дополнение к огромной запоминающей возможности, голографическое хранение данных может похвастаться быстрым уровнем передачи данных, около одного миллиарда бит в секунду и сократить время до десятков микросекунд.

"Мы экспериментально доказали возможность сохранения 35 бит в перманентном фермионном состоянии. Последующие опыты доказали 100% доступность записанных данных. Величина одного бита в полученной нами системе составила 0,025 нанометра", - говорят в Стенфорде.

По прогнозам разработчиков, первые практические квантовые системы на рынке появятся через 5 лет, а их коммерческий расцвет наступит лет через 20-25.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru