Дефекты кристаллов можно использовать для масштабирования кубитов

Дефекты кристаллов можно использовать для масштабирования кубитов

Дефекты кристаллов можно использовать для масштабирования кубитов

Исследователи из Университета штата Огайо и Чикагского университета выяснили, что дефекты кристаллической решётки алмаза — так называемые дислокации — могут быть использованы для масштабирования квантовых вычислителей.

В ходе работы учёные изучали азотно-замещённые вакансии (NV-центры) в кристаллах алмаза. Именно этот материал сегодня считается одной из ключевых платформ для твердотельных кубитов, лежащих в основе квантовых вычислительных систем.

Моделирование показало, что NV-центры способны улучшать квантовые свойства вблизи кристаллических дефектов. Кроме того, такие центры обладают уникальными оптическими характеристиками, что делает их перспективными не только для квантовых вычислений, но и для создания квантовых сенсоров.

Результаты исследования также показали, что NV-центры не нарушают оптический цикл и не мешают считыванию спиновых состояний. Более того, они сохраняют квантовую когерентность значительно дольше, чем в химически чистом алмазе. Учёные объясняют это тем, что дефекты формируют так называемые «часовые переходы», которые защищают кубит от внешнего магнитного шума.

«Хотя не все варианты расположения дефектов подходят для выполнения квантовых операций, результаты показывают, что значительная их часть соответствует требованиям для функционирования кубитов», — отметил соавтор работы Юй Цзинь, научный сотрудник Института Флэтайрон.

Авторы также указывают, что схожими свойствами обладают дефекты и в других материалах. По их мнению, управляемое размещение таких дефектов открывает новые возможности для дальнейшего масштабирования квантовых вычислений.

Каждая пятая утечка уже связана с теневым использованием ИИ

Сотрудники всё чаще отправляют рабочие данные в нейросети быстрее, чем службы ИБ успевают понять, что вообще происходит. По данным «Информзащиты», в июле 2026 года уже 20% организаций, столкнувшихся с утечками, хотя бы частично связали инциденты с несанкционированным использованием ИИ. Годом ранее таких случаев было около 12%.

И это не безобидное попросил чат-бота поправить письмо. В публичные ИИ-сервисы загружают договоры, исходный код, внутреннюю переписку, клиентские обращения и техническую документацию.

На веб-интерфейсы нейросетей приходится около 42% подобных инцидентов. Ещё 24% утечек связаны с браузерными расширениями и ИИ-помощниками.

Они получают доступ к вкладкам, истории сессий и cookie, а потом тихо делают то, на что им когда-то нажали «Разрешить». Самостоятельно подключённые API и библиотеки дают ещё 19%, инструменты для программирования — 15%.

Проблема в том, что классические средства защиты часто не видят ничего подозрительного. Домен легитимный, TLS работает, вредоносной сигнатуры нет. Только конфиденциальный документ уже уехал во внешний сервис.

Почти у трети компаний, использующих ИИ, находят хотя бы один API-ключ или секрет в небезопасном месте: конфигурациях, тестовых скриптах, рабочих станциях и Git-репозиториях. Получив такой ключ, атакующий может не только потратить чужой бюджет, но и добраться до подключённых баз данных и RAG-хранилищ.

Дороже всего здесь обходится позднее обнаружение. Инциденты с теневым ИИ в среднем увеличивают ущерб примерно на $670 тыс.

Эксперты советуют начинать не с тотальных запретов, а с инвентаризации сервисов, поиска ключей, контроля расширений и классификации данных. Потому что запретить ChatGPT приказом легко. Гораздо сложнее заметить, что сотрудник уже загрузил туда половину проекта.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru