IBM выпустила Qiskit Functions Catalog для квантовых разработок

IBM выпустила Qiskit Functions Catalog для квантовых разработок

IBM выпустила Qiskit Functions Catalog для квантовых разработок

Компания IBM анонсировала выпуск Qiskit Functions Catalog — набора сервисов, способных снять проблемы, с которыми сталкиваются разработчики утилит для квантовых вычислений. В основном это методы нейтрализации и подавления ошибок.

Фреймворк Qiskit — один из немногих SDK, заточенных под квантовое программирование (среди аналогов числятся Microsoft Q# и Cirq от Google).

Выпуск Qiskit Functions, ознакомительная версия которого уже доступна в рамках премиум-подписки, призван расширить использование квантового моделирования, а также ускорить его перенос в облако.

«Не так давно разработчикам приходилось думать, как отобразить свои алгоритмы в квантовых схемах для конкретного оборудования, — комментирует для TechCrunch вице-президент IBM по квантовым программам Джей Гамбетта (Jay Gambetta). — Фреймворк Qiskit уже многое в этом плане абстрагирует, а Functions Catalog поможет далеким от квантовых вычислений специалистам внедрить инновации в экосистему для решения насущных проблем».

Новая платформа содержит абстрагированный сервис самой IBM и решения ее партнеров — Q-CTRL, Algorithmiq, Qedma, QunaSys. В дальнейшем планируется предоставить пользователям возможность создавать собственные алгоритмы с помощью аддонов Qiskit.

 

Параллельно IBM открыла доступ к исходникам инструмента Benchpress, который она использует для сравнительного анализа (бенчмаркинга) квантовых SDK. Проведение с его помощью более 100 тестов показало, что Qiskit явно превосходит BQSKit, Braket, Cirq, Stak и TKET по быстродействию. Так, он позволяет ускорить компиляцию кода в другой язык и построение схем в 13 раз, к тому же результаты получаются более эффективными.

Исследователи взломали защиту Apple Intelligence через инъекцию промпта

Исследователи рассказали о недавно пропатченной уязвимости в Apple Intelligence, которая позволяла обходить встроенные ограничения и заставлять локальную языковую модель выполнять действия по сценарию атакующего.

Подробности атаки описаны сразу в двух публикациях. По словам авторов исследования, им удалось объединить две техники атаки и через инъекцию промпта добиться выполнения вредоносных инструкций на устройстве.

Как объясняют специалисты, запрос пользователя сначала проходит через входной фильтр, который должен отсекать опасный контент. Если всё выглядит безопасно, запрос отправляется в саму модель, а затем уже готовый ответ проверяет выходной фильтр. Если система замечает что-то подозрительное, вызов API просто завершается с ошибкой.

Чтобы обойти эту схему, исследователи собрали эксплойт из двух частей. Сначала они использовали строку с вредоносным содержимым в перевёрнутом виде и добавляли Unicode-символ RIGHT-TO-LEFT OVERRIDE. За счёт этого на экране текст отображался нормально, а вот в «сыром» виде для фильтров оставался перевёрнутым. Это помогало пройти проверку на входе и выходе.

 

Второй частью цепочки стала техника Neural Exec. По сути, это способ подменить или переопределить исходные инструкции модели так, чтобы она начала следовать уже командам атакующего, а не базовым системным ограничениям.

В итоге первая техника позволяла обмануть фильтры, а вторая — заставляла модель вести себя не так, как задумано. Для проверки исследователи прогнали 100 случайных сценариев, комбинируя системные промпты, вредоносные строки и внешне безобидные тексты, например фрагменты из статей Wikipedia. В этих тестах успешность атаки составила 76%.

О проблеме Apple уведомили ещё в октябре 2025 года. С тех пор компания усилила защитные механизмы, а патчи вошли в состав iOS 26.4 и macOS 26.4.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru