Ученые предложили обезопасить цифровые платежи с помощью квантов света

Ученые предложили обезопасить цифровые платежи с помощью квантов света

Ученые предложили обезопасить цифровые платежи с помощью квантов света

Исследователи из Венского университета разработали систему безопасных платежей, использующую квантовые свойства света. Разработанный ими протокол обмена токенами между клиентом, продавцом и банком заменяет шифротекст единичными фотонами.

При проведении классических транзакций поставщик платежных услуг (например, банк или эмитент кредитных карт) высылает клиенту по защищенному каналу одноразовый токен. На его основе по месту генерируется криптограмма (одноразовый код) для продавца, который верифицирует ее через обращение к платежному сервис-провайдеру и принимает или отвергает платеж.

 

Однако при наличии мощных вычислительных ресурсов злоумышленник или недобросовестный продавец может взломать одноразовый код, получить конфиденциальные данные пользователя и от его имени проводить транзакции. Созданный университетскими исследователями протокол исключает такую возможность: в качестве платежного токена провайдер отправляет клиенту последовательность квантовых состояний — единичные фотоны, которые можно измерить.

Итоговая криптограмма исключает спуфинг, так как квантовые состояния света невозможно скопировать, и транзакцию можно будет провести только один раз. Более того, любое изменение параметров платежа влияет на результаты измерений, и при верификации разница обязательно всплывет.

Такой метод надежно сохраняет приватность клиентских данных, и никаких дополнительных каналов обмена или хранилищ для валидации не требуется. Новая концепция квантового протокола для совершения цифровых платежей была с успехом реализована и проверена на оптоволоконной линии связи длиной в 641 м (между двумя университетскими зданиями в центре Вены).

Как оказалось, шумы и потери в каналах «квантово-цифровым» платежам не помеха, но по скорости они пока уступают классике: на завершение транзакции уходит несколько минут, а не секунд, как при обычных коммуникациях. Тем не менее, авторы исследования уверены, что это временные трудности, притом технического характера.

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