Challenges
Datasets
Workspaces
Papers
Discussions
Leaderboard
Log inSign up
Challenges
Datasets
Workspaces
Papers
Discussions
Leaderboard
Blog
Job Board
Q3AS

© 2026 Aqora Quantum S.A.S.

TermsPrivacyLegal Notice

Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi

Makine Öğrenmesi Yöntemlerinde Yüksek Başarım için Kuantum Bilgisayar ve Hesaplamanın Kullanımı

Hasan Yetış, Mehmet Karaköse

Published Jun 28, 2021• 3 citations
Publisher

Abstract

Günümüzde yüksek hesaplama gücü gerektiren makine öğrenmesi yöntemlerinin artmakta olan performans ihtiyaçlarını karşılamak için çok çekirdekli, çok işlemcili ve grafik işlemcili bilgisayarlar kullanılmaktadır. Bu teknolojiler yöntemlerin hızlanmasını sağlasa da, pratik bir şekilde gerçekleştirilip geliştirilmesi için yeterli değillerdir. Bu çalışmada henüz laboratuvar ortamında uygulamaları başlanan kuantum bilgisayarların ve kuantum hesaplama yöntemlerinin makine öğrenmesi yöntemleri üzerinde mevcut ve potansiyel kullanımları ele alınmaktadır. Kuantum bilgisayar ve hesaplamanın makine öğrenmesi yöntemlerinde kullanımı, kuantum uyarlamalı algoritmalar, hibrit kuantum algoritmalar ve kuantum algoritmalar olmak üzere üç başlıkta ele alınmıştır. Günümüzde kuantum hesaplamanın avantajlarından yararlanarak mevcut yöntemlerin iyileştirmesini sağlayan kuantum uyarlamalı algoritmalar yaygın olarak uygulanmaktadır. Alt iş parçacıklarının kuantum bilgisayarlara yaptırılmasını amaçlayan hibrit kuantum sistemler ile hızlanmalar elde edilmektedir. Tamamen kuantum bilgisayarlarda çalışan makine öğrenmesi yöntemleri için ise kuantum bilgisayarların sahip oldukları donanımsal dezavantajların ortadan kaldırılması ve daha çok kuantum yöntem geliştirilmesi gerekmektedir. Genel olarak yapılan çalışmalar, kuantum bilgisayarların hafıza probleminin çözülmesi ile makine öğrenmesi alanında çığır açıcı gelişmeler olacağı görüşündedir.

DOI
10.54525/tbbmd.845472

Related papers

Kuantum Uyarlamalı Genetik Algoritmalar için Çözüm Kalitesini Artıracak Yeni Bir Yaklaşım

Hasan Yetış, Mehmet Karaköse

Günümüzde kullanımları oldukça kısıtlı olan kuantum bilgisayarlar, sahip oldukları hesaplama gücü potansiyelleri sebebiyle birçok araştırma alanı için heyecan verici olarak karşılanmaktadır. Kuantum bilgisayarların yanında, süper pozisyon ve dolanıklık gibi kuantum hesaplamada kullanılan terimler de klasik algoritmalara uyarlanarak mevcut yöntemlerin kuantum uyarlamaları geliştirilmektedir. Bu çalışmada kuantum uyarlamalı genetik algoritmalar ile elde edilen çözümün kalitesini artırmak adına yeni bir yaklaşım önerilmiştir. Önerilen yaklaşım, kuantum popülasyonun gözlemlenmesi ve çözüm adayının elde edilmesi işlemini, önceki çözümlerin uygunluğunu da hesaba katarak gerçekleştirmektedir. Önerilen yaklaşım ile gözlem işlemi sonucunda daha iyi çözümün elde edilme olasılığının artırılması amaçlanmıştır. Önerilen yaklaşımın, yakınsama hızını arttığı ve çözüm kalitesinde yaklaşık 12% civarında bir iyileşme sağladığı deneysel çalışmalar ile gösterilmiştir. Gerçekleştirilen çalışma, mevcut optimizasyon yöntemini daha verimli hale getirmesinin yanında, bu algoritmaların tamamen kuantum bilgisayarlarda çalışabilecek versiyonlarının geliştirilmesi aşaması için de büyük önem arz etmektedir.

Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi•Feb 15, 2021•5 citations

Sürekli Değişken Modele Dayalı Gözetimli Kuantum Makine Öğrenmesi ile Kişilerin Satın Alma Davranışlarının Tespitinin Simulasyonu

O. Levent Eryılmaz, İhsan Yılmaz

Bu çalışmada kişilerin satın alma davranışları sürekli-değişken modele dayalı gözetimli kuantum makine öğrenmesi ile incelenmiştir. Bu bağlamda, örnek veriler bulut ortamından alınmaktadır. Bu verilerin %75’inin eğitim ve %25’inin test verisi olarak, homojen bir şekilde ayrılması sağlanmıştır. Ayrılan test verisinin eğitim işleminde kullanılmamasına, öğrenme işleminin sağlıklı gerçekleştirilmesi için dikkat edilmiştir. Sonrasında bu verilerdeki bağımsız değişkenler arasındaki uyumun sağlanması için normalizasyon işlemi gerçekleştirilmiştir. Böylece öğrenme işlemi için hazır hale gelen veriler, sürekli değişken modele dayalı varyasyonel devre üzerinde gerçekleştirilen gözetimli kuantum makine öğrenme algoritmasında kullanılmıştır. Ayrıca bu veriler klasik destek vektör makine öğrenme algoritması ile de simüle edilmiştir. Hem kuantum hem de klasik makine öğrenme algoritmalarına ait çapraz tahmin matrisleri ve alıcı işletim karakteristiği (AİK) eğrileri elde edilmiştir. Son olarak veri kümesindeki test verisi haricinde örnek değerler girilerek, sonuçlar metinsel ve görsel olarak görüntülenmiştir. Elde edilen sonuçların karşılaştırılması sonucunda ise sürekli değişken modele dayalı kuantum makine öğrenmesinin daha duyarlı sonuç verdiği tespit edilmiştir. Algoritmalar ile ilgili kaynak kodlar Github’ta bulunmaktadır.

Journal of Advanced Research in Natural and Applied Sciences•May 30, 2019•0 citations

Hatalar ile Öğrenme Tabanlı Anahtar Kapsülleme Protokolleri İçin Uygulama Atakları ve Savunma Yöntemleri

Bılge Kağan Yazar, Erdem Alkım

Şifreleme sistemleri gizli değerlerin korunmasını sağlamakta olan sistemlerdir. Bu sistemlere karşı son yıllarda kuantum bilgisayarlar üzerinde çok sayıda araştırmalar yapılmaktadır. Yeterli işlem kapasitesine sahip kuantum bilgisayarlar üretildiğinde günümüzde kullanılmakta olan açık anahtarlı şifreleme sistemlerinin güvensiz duruma geleceği düşünülmektedir. Bu durum internet üzerindeki haberleşmenin güvenliğini tehlikeye atmaktadır. Bu durumdan dolayı, kuantum bilgisayarlara karşı güvenli sistemlerin oluşturulması için kuantum bilgisayarların günlük hayata girmesinin beklenmemesi gerektiği düşünülmektedir. NIST bu doğrultuda hem günümüz hem de kuantum bilgisayarlardan gelecek ataklara karşı dayanıklı kriptosistemlerin üretilmesi için bir standartlaştırma proje başlatmıştır. Bu süreçte birçok sistem önerilmiştir. Kafes tabanlı sistemler en çok gelecek vadeden sistemler olarak ön plana çıkmıştır. Kafes tabanlı kriptosistemler kafes yapısı üzerinde tanımlı olan LWE gibi problemlerin çözümlerinin zorluğuna dayanarak önerilmiş olan sistemlerdir. Fakat yan kanal saldırıları ile kriptografik sistemler çalışırken çıkan bilgiler toplanarak gizli anahtar hakkında bilgi edinilebilmektedir. Bu durumdan dolayı NIST kuantum bilgisayarlara karşı dayanıklı şifreleme sistemleri için yaptığı çağrının yanı sıra, yapılacak sistemlerin minimum maliyetle yan kanal saldırılarına karşı dayanıklı olmasını gerektiğini söylemiştir. 2016 yılında Bindel ve arkadaşlarının yaptıkları bir çalışmada uygulama atağı olarak sınıflandırılan ve bir yan kanal saldırı çeşidi olan hata ataklarını önermişlerdir. 2018 yılında Han ve arkadaşları yaptıkları bir çalışmada, 2016 yılında önerilen yöntemleri kullanarak Lizard protokolünde gizli anahtarı elde edebildiklerini söylemişlerdir ve bu ataklara karşı alınabilecek önlemlerden bahsetmişlerdir. Bu çalışmada; önceden yapılan çalışmalarda önerilenler ve kriptosistemlerin uygulamalarında olması gereken özellikler doğrultusunda Lizard protokolünün uygulaması üzerinde yapılan değişikliklerden ve bu değişikliklerin uygulama üzerindeki etkilerinden bahsedilmiştir. Protokolün uygulamasının güvenliği artırılmış ve gerçekleştirilen bazı hata ataklarına karşı önlem alınmıştır. Yapılan değişikliklerden sonra protokolün çalışma süresinde hızlanma olduğu gözlemlenmiştir.

European Journal of Science and Technology•Mar 29, 2020•0 citations

Finans, Muhasebe ve Denetimde Kuantum Bilgisayar Uygulamaları

Elif ULUCENK

Kuantum bilgisayar teknolojileri, finans ve muhasebe alanlarında klasik yöntemlerin ötesinde hız, doğruluk ve güvenlik avantajları sunmaktadır. Bu çalışmada, kuantum bilgisayarların finansal risk yönetimi, portföy optimizasyonu, ödeme ve takas sistemleri, makroekonomik modelleme ile yapay zekâ entegrasyonu alanlarındaki uygulamaları incelenmiş; ayrıca muhasebe ve denetim süreçlerindeki potansiyel katkıları ele alınmıştır. Kuantum algoritmalarının sağladığı işlem hızlanması, paralel veri işleme kapasitesi ve kuantum kriptografi ile veri güvenliği, finansal sistemlerin daha etkin ve güvenli bir şekilde yönetilmesine imkân tanımaktadır. Çalışma, kuantum teknolojilerinin finans ve muhasebe uygulamalarında mevcut ve gelecekteki potansiyel faydalarını ortaya koyarak, bu alandaki araştırma boşluklarına dikkat çekmektedir.

Karadeniz Ekonomi Araştırmaları Dergisi•Jul 30, 2026•0 citations

KUANTUM HATA DÜZELTME ENTEGRASYONU İLE GROVER SALDIRILARINA DİRENEN HİBRİT SİMETRİK ŞİFRELEME YAKLAŞIMI

Ozge Tas

Kuantum Hata Düzeltme Entegrasyonu ile Grover Saldırılarına Direnen Hibrit Simetrik Şifreleme Yaklaşımı Hibrit şifreleme yaklaşımı kuantum hata düzeltme entegrasyonu ve grover saldırılarına karşı direnç göstermektedir. Gelişen kuantum hesaplama yöntemleriyle kriptografik sistemlerin güvenliğini arttırmak için yenilikçi hesaplama yöntemleri geliştirilmiştir.Kuantum algoritması olan grover algoritması geleneksel simetrik şifreleme yöntemlerini tehdit ettikçe kuantum hata düzeltmeyi içeren hibrit şifreleme yöntemleri geliştirilmesi giderek önemli hale gelmiştir. Bu yaklaşımla hassas verilerin korunması kuantum tehtidlerinin oluşturduğu diğer güvenlik açıklarını ele almak için simetrik ve asimetrik şifreleme yöntemlerinin birleşim yöntemleri kullanılmaktadır. Hibrit simetrik şifreleme çalışma prensibi simetrik bir anahtarın verilerin büyük bir kısmını şifrelediği ve asimetrik sistemin bu simetrik anahtarı ilettiği çift katmanlı bir mekanizma kullanır. Kuantum hata düzeltme tekniklerine entegre ederek bu yöntem şifrelenmiş verilerin iletim sırasında hatalara ve saldırılara karşı bütünlüğünü korumayı amaçlar ve bu durum modern iletişim altyapılarının güvenliğini sağlamada kritik önem taşır.Bu tür gelişmeler yalnızca gizliliği ve verimliliği sağlamakla kalmaz aynı zamanda kriptografik sistemlerin kuantum teknolojilerine hakim olduğu bir sistem sağlar.Bu hibrit yaklaşım önemli düzeydeki etkileri gelişmiş güvenlik önemlerinin alınmasına olanak sağlayarak , siber güvenlik alanında kuantum hesaplama zorluklarına uyum sağlama konusunda artan ihtiyaçlara yanıt sunar.Dünya çapındaki kurumlar Grover algoritmasının etkilerini ve yerleşik şifreleme standartlarına yönelik potansiyel risklerini araştırırken kuantum hata düzeltmenin hibrit şifreleme çözümlerine entegrasyonu veri güvenliğini korumak için proaktif bir önlem olarak görülmektedir. Bu değişimler özellikle geleneksel ve kuantum dirençli metodojiler arasındaki kriptografik uygulamaların geleceği hakkında önemli tartışmalara yol açmaktadır. Alanda yapılan önemli çalışmalar bu hibrit sistemlerin uygulanmasına, anahtar boyutlarında gerekli ayarlamalara ve kuantum sonrası kriptografik çözümlere geçişe odaklanmaktadır. Kuruluşların bu teknolojileri entegre etmesi için klasik ve kuantum teknolojilerinin getirdiği tehditlere dayanabilen güvenli ve ölçeklenebilir kriptografik çerçevelerin geliştirilmesinin araştırmalar için kritik öneme sahiptir.

•Jan 1, 2025•0 citations

Kuantum Kriptolojisi ve Siber Güvenlik

Sadullah Çelik

Bu çalışmanın amacı gelişen kuantum teknolojilerinin siber güvenlik sisteminde kullanılan şifreleme sistemlerini nasıl etkileyeceğini kuantum algoritmalarıyla açıklamaktır. Bu amaçla, çalışmada öncelikle, modern kriptografi de yaygın olarak kullanılan bazı algoritmalar verilmektedir. Daha sonra, kuantum bilgisayarlarda kullanılan Shor ve Grover algoritmalarının modern kriptografide kullanılan algoritmaları nasıl etkileyeceği hakkında bilgiler verilmektedir. Bilişim ve iletişim teknolojilerinde yaşanan son gelişmeler, üretilen ve saklanan bilginin miktarında ve hızında büyük artışa sebep olmuştur. Bilgi miktarındaki bu artış beraberinde birtakım güvenlik sorunlarını da ortaya çıkarmıştır. İşletmeler, bankalar, devlet kurumları ve diğer kuruluşların güvenlik sistemleri, zor matematiksel problemlerin çözülmesi esasına dayanmaktadır. Bu problemlerin çözülmesi, en güçlü bilgisayarlar ve modern algoritmalar kullanılsa bile çok uzun zaman almaktadır. Literatürde yapılan çalışmalarda bugün için kuantum bilgisayarların güvenlik açısından çok büyük tehlikeler oluşturmadığını göstermektedir. Ancak bilim insanları, kuantum hesaplamanın beklenenden daha hızlı gelişeceğini ve büyük güvenlik zafiyetlerini ortaya çıkaracağını ön görüyor. Bu nedenle yakın gelecekte birçok kuruluşun şifreleme sistemleri ciddi siber güvenlik sorunlarıyla karşı karşıya kalacaktır. Gerek devletlerin gerekse özel sektörün bu tehlikeleri bugünden ön görerek gelecekte ortaya çıkabilecek güvenlik sorunlarına şimdiden hazır olmaları gerekir.

Bilişim Teknolojileri Dergisi•Jan 30, 2021•4 citations
Günümüzde yüksek hesaplama gücü gerektiren makine öğrenmesi yöntemlerinin artmakta olan performans ihtiyaçlarını karşılamak için çok çekirdekli, çok işlemcili ve grafik işlemcili bilgisayarlar kullanılmaktadır. Bu teknolojiler yöntemlerin hızlanmasını sağlasa da, pratik bir şekilde gerçekleştirilip geliştirilmesi için yeterli değillerdir. Bu çalışmada henüz laboratuvar ortamında uygulamaları başlanan kuantum bilgisayarların ve kuantum hesaplama yöntemlerinin makine öğrenmesi yöntemleri üzerinde mevcut ve potansiyel kullanımları ele alınmaktadır. Kuantum bilgisayar ve hesaplamanın makine öğrenmesi yöntemlerinde kullanımı, kuantum uyarlamalı algoritmalar, hibrit kuantum algoritmalar ve kuantum algoritmalar olmak üzere üç başlıkta ele alınmıştır. Günümüzde kuantum hesaplamanın avantajlarından yararlanarak mevcut yöntemlerin iyileştirmesini sağlayan kuantum uyarlamalı algoritmalar yaygın olarak uygulanmaktadır. Alt iş parçacıklarının kuantum bilgisayarlara yaptırılmasını amaçlayan hibrit kuantum sistemler ile hızlanmalar elde edilmektedir. Tamamen kuantum bilgisayarlarda çalışan makine öğrenmesi yöntemleri için ise kuantum bilgisayarların sahip oldukları donanımsal dezavantajların ortadan kaldırılması ve daha çok kuantum yöntem geliştirilmesi gerekmektedir. Genel olarak yapılan çalışmalar, kuantum bilgisayarların hafıza probleminin çözülmesi ile makine öğrenmesi alanında çığır açıcı gelişmeler olacağı görüşündedir.
Günümüzde kullanımları oldukça kısıtlı olan kuantum bilgisayarlar, sahip oldukları hesaplama gücü potansiyelleri sebebiyle birçok araştırma alanı için heyecan verici olarak karşılanmaktadır. Kuantum bilgisayarların yanında, süper pozisyon ve dolanıklık gibi kuantum hesaplamada kullanılan terimler de klasik algoritmalara uyarlanarak mevcut yöntemlerin kuantum uyarlamaları geliştirilmektedir. Bu çalışmada kuantum uyarlamalı genetik algoritmalar ile elde edilen çözümün kalitesini artırmak adına yeni bir yaklaşım önerilmiştir. Önerilen yaklaşım, kuantum popülasyonun gözlemlenmesi ve çözüm adayının elde edilmesi işlemini, önceki çözümlerin uygunluğunu da hesaba katarak gerçekleştirmektedir. Önerilen yaklaşım ile gözlem işlemi sonucunda daha iyi çözümün elde edilme olasılığının artırılması amaçlanmıştır. Önerilen yaklaşımın, yakınsama hızını arttığı ve çözüm kalitesinde yaklaşık 12% civarında bir iyileşme sağladığı deneysel çalışmalar ile gösterilmiştir. Gerçekleştirilen çalışma, mevcut optimizasyon yöntemini daha verimli hale getirmesinin yanında, bu algoritmaların tamamen kuantum bilgisayarlarda çalışabilecek versiyonlarının geliştirilmesi aşaması için de büyük önem arz etmektedir.
Bu çalışmada kişilerin satın alma davranışları sürekli-değişken modele dayalı gözetimli kuantum makine öğrenmesi ile incelenmiştir. Bu bağlamda, örnek veriler bulut ortamından alınmaktadır. Bu verilerin %75’inin eğitim ve %25’inin test verisi olarak, homojen bir şekilde ayrılması sağlanmıştır. Ayrılan test verisinin eğitim işleminde kullanılmamasına, öğrenme işleminin sağlıklı gerçekleştirilmesi için dikkat edilmiştir. Sonrasında bu verilerdeki bağımsız değişkenler arasındaki uyumun sağlanması için normalizasyon işlemi gerçekleştirilmiştir. Böylece öğrenme işlemi için hazır hale gelen veriler, sürekli değişken modele dayalı varyasyonel devre üzerinde gerçekleştirilen gözetimli kuantum makine öğrenme algoritmasında kullanılmıştır. Ayrıca bu veriler klasik destek vektör makine öğrenme algoritması ile de simüle edilmiştir. Hem kuantum hem de klasik makine öğrenme algoritmalarına ait çapraz tahmin matrisleri ve alıcı işletim karakteristiği (AİK) eğrileri elde edilmiştir. Son olarak veri kümesindeki test verisi haricinde örnek değerler girilerek, sonuçlar metinsel ve görsel olarak görüntülenmiştir. Elde edilen sonuçların karşılaştırılması sonucunda ise sürekli değişken modele dayalı kuantum makine öğrenmesinin daha duyarlı sonuç verdiği tespit edilmiştir. Algoritmalar ile ilgili kaynak kodlar Github’ta bulunmaktadır.
Şifreleme sistemleri gizli değerlerin korunmasını sağlamakta olan sistemlerdir. Bu sistemlere karşı son yıllarda kuantum bilgisayarlar üzerinde çok sayıda araştırmalar yapılmaktadır. Yeterli işlem kapasitesine sahip kuantum bilgisayarlar üretildiğinde günümüzde kullanılmakta olan açık anahtarlı şifreleme sistemlerinin güvensiz duruma geleceği düşünülmektedir. Bu durum internet üzerindeki haberleşmenin güvenliğini tehlikeye atmaktadır. Bu durumdan dolayı, kuantum bilgisayarlara karşı güvenli sistemlerin oluşturulması için kuantum bilgisayarların günlük hayata girmesinin beklenmemesi gerektiği düşünülmektedir. NIST bu doğrultuda hem günümüz hem de kuantum bilgisayarlardan gelecek ataklara karşı dayanıklı kriptosistemlerin üretilmesi için bir standartlaştırma proje başlatmıştır. Bu süreçte birçok sistem önerilmiştir. Kafes tabanlı sistemler en çok gelecek vadeden sistemler olarak ön plana çıkmıştır. Kafes tabanlı kriptosistemler kafes yapısı üzerinde tanımlı olan LWE gibi problemlerin çözümlerinin zorluğuna dayanarak önerilmiş olan sistemlerdir. Fakat yan kanal saldırıları ile kriptografik sistemler çalışırken çıkan bilgiler toplanarak gizli anahtar hakkında bilgi edinilebilmektedir. Bu durumdan dolayı NIST kuantum bilgisayarlara karşı dayanıklı şifreleme sistemleri için yaptığı çağrının yanı sıra, yapılacak sistemlerin minimum maliyetle yan kanal saldırılarına karşı dayanıklı olmasını gerektiğini söylemiştir. 2016 yılında Bindel ve arkadaşlarının yaptıkları bir çalışmada uygulama atağı olarak sınıflandırılan ve bir yan kanal saldırı çeşidi olan hata ataklarını önermişlerdir. 2018 yılında Han ve arkadaşları yaptıkları bir çalışmada, 2016 yılında önerilen yöntemleri kullanarak Lizard protokolünde gizli anahtarı elde edebildiklerini söylemişlerdir ve bu ataklara karşı alınabilecek önlemlerden bahsetmişlerdir. Bu çalışmada; önceden yapılan çalışmalarda önerilenler ve kriptosistemlerin uygulamalarında olması gereken özellikler doğrultusunda Lizard protokolünün uygulaması üzerinde yapılan değişikliklerden ve bu değişikliklerin uygulama üzerindeki etkilerinden bahsedilmiştir. Protokolün uygulamasının güvenliği artırılmış ve gerçekleştirilen bazı hata ataklarına karşı önlem alınmıştır. Yapılan değişikliklerden sonra protokolün çalışma süresinde hızlanma olduğu gözlemlenmiştir.
Kuantum bilgisayar teknolojileri, finans ve muhasebe alanlarında klasik yöntemlerin ötesinde hız, doğruluk ve güvenlik avantajları sunmaktadır. Bu çalışmada, kuantum bilgisayarların finansal risk yönetimi, portföy optimizasyonu, ödeme ve takas sistemleri, makroekonomik modelleme ile yapay zekâ entegrasyonu alanlarındaki uygulamaları incelenmiş; ayrıca muhasebe ve denetim süreçlerindeki potansiyel katkıları ele alınmıştır. Kuantum algoritmalarının sağladığı işlem hızlanması, paralel veri işleme kapasitesi ve kuantum kriptografi ile veri güvenliği, finansal sistemlerin daha etkin ve güvenli bir şekilde yönetilmesine imkân tanımaktadır. Çalışma, kuantum teknolojilerinin finans ve muhasebe uygulamalarında mevcut ve gelecekteki potansiyel faydalarını ortaya koyarak, bu alandaki araştırma boşluklarına dikkat çekmektedir.
Kuantum Hata Düzeltme Entegrasyonu ile Grover Saldırılarına Direnen Hibrit Simetrik Şifreleme Yaklaşımı Hibrit şifreleme yaklaşımı kuantum hata düzeltme entegrasyonu ve grover saldırılarına karşı direnç göstermektedir. Gelişen kuantum hesaplama yöntemleriyle kriptografik sistemlerin güvenliğini arttırmak için yenilikçi hesaplama yöntemleri geliştirilmiştir.Kuantum algoritması olan grover algoritması geleneksel simetrik şifreleme yöntemlerini tehdit ettikçe kuantum hata düzeltmeyi içeren hibrit şifreleme yöntemleri geliştirilmesi giderek önemli hale gelmiştir. Bu yaklaşımla hassas verilerin korunması kuantum tehtidlerinin oluşturduğu diğer güvenlik açıklarını ele almak için simetrik ve asimetrik şifreleme yöntemlerinin birleşim yöntemleri kullanılmaktadır. Hibrit simetrik şifreleme çalışma prensibi simetrik bir anahtarın verilerin büyük bir kısmını şifrelediği ve asimetrik sistemin bu simetrik anahtarı ilettiği çift katmanlı bir mekanizma kullanır. Kuantum hata düzeltme tekniklerine entegre ederek bu yöntem şifrelenmiş verilerin iletim sırasında hatalara ve saldırılara karşı bütünlüğünü korumayı amaçlar ve bu durum modern iletişim altyapılarının güvenliğini sağlamada kritik önem taşır.Bu tür gelişmeler yalnızca gizliliği ve verimliliği sağlamakla kalmaz aynı zamanda kriptografik sistemlerin kuantum teknolojilerine hakim olduğu bir sistem sağlar.Bu hibrit yaklaşım önemli düzeydeki etkileri gelişmiş güvenlik önemlerinin alınmasına olanak sağlayarak , siber güvenlik alanında kuantum hesaplama zorluklarına uyum sağlama konusunda artan ihtiyaçlara yanıt sunar.Dünya çapındaki kurumlar Grover algoritmasının etkilerini ve yerleşik şifreleme standartlarına yönelik potansiyel risklerini araştırırken kuantum hata düzeltmenin hibrit şifreleme çözümlerine entegrasyonu veri güvenliğini korumak için proaktif bir önlem olarak görülmektedir. Bu değişimler özellikle geleneksel ve kuantum dirençli metodojiler arasındaki kriptografik uygulamaların geleceği hakkında önemli tartışmalara yol açmaktadır. Alanda yapılan önemli çalışmalar bu hibrit sistemlerin uygulanmasına, anahtar boyutlarında gerekli ayarlamalara ve kuantum sonrası kriptografik çözümlere geçişe odaklanmaktadır. Kuruluşların bu teknolojileri entegre etmesi için klasik ve kuantum teknolojilerinin getirdiği tehditlere dayanabilen güvenli ve ölçeklenebilir kriptografik çerçevelerin geliştirilmesinin araştırmalar için kritik öneme sahiptir.
Bu çalışmanın amacı gelişen kuantum teknolojilerinin siber güvenlik sisteminde kullanılan şifreleme sistemlerini nasıl etkileyeceğini kuantum algoritmalarıyla açıklamaktır. Bu amaçla, çalışmada öncelikle, modern kriptografi de yaygın olarak kullanılan bazı algoritmalar verilmektedir. Daha sonra, kuantum bilgisayarlarda kullanılan Shor ve Grover algoritmalarının modern kriptografide kullanılan algoritmaları nasıl etkileyeceği hakkında bilgiler verilmektedir. Bilişim ve iletişim teknolojilerinde yaşanan son gelişmeler, üretilen ve saklanan bilginin miktarında ve hızında büyük artışa sebep olmuştur. Bilgi miktarındaki bu artış beraberinde birtakım güvenlik sorunlarını da ortaya çıkarmıştır. İşletmeler, bankalar, devlet kurumları ve diğer kuruluşların güvenlik sistemleri, zor matematiksel problemlerin çözülmesi esasına dayanmaktadır. Bu problemlerin çözülmesi, en güçlü bilgisayarlar ve modern algoritmalar kullanılsa bile çok uzun zaman almaktadır. Literatürde yapılan çalışmalarda bugün için kuantum bilgisayarların güvenlik açısından çok büyük tehlikeler oluşturmadığını göstermektedir. Ancak bilim insanları, kuantum hesaplamanın beklenenden daha hızlı gelişeceğini ve büyük güvenlik zafiyetlerini ortaya çıkaracağını ön görüyor. Bu nedenle yakın gelecekte birçok kuruluşun şifreleme sistemleri ciddi siber güvenlik sorunlarıyla karşı karşıya kalacaktır. Gerek devletlerin gerekse özel sektörün bu tehlikeleri bugünden ön görerek gelecekte ortaya çıkabilecek güvenlik sorunlarına şimdiden hazır olmaları gerekir.