У статті подано запропоновані програмні методи та гібридну класично-квантову архітектуру для обробки великих даних з використанням квантово-ядрового методу QSVC та варіаційного квантового класифікатора VQC/ QNN для розв’язання задачі обчислення ментальної енергії на основі ЕЕГ-сигналів. Запропонований фреймворк працює з даними, отриманих від носимого ЕЕГ-пристрою, що реєструє діапазони δ, θ, α та β на чотирьох каналах (4-канальний ЕЕГ-пристрій Muse-S Athena). На основі цих сигналів формуються вектори ознак, які відображаються у квантові стани за допомогою квантової відображальної функції (quantum feature map) і надалі використовуються або в квантовому ядровому методі SVM, або у варіаційній квантовій нейронній мережі для задач класифікації чи регресії показників, пов’язаних з ментальною енергією. Для оптимізації побудованих квантових схем («квантових нейронних мереж») застосовано метаевристичні алгоритми, зокрема, Particle Swarm Optimization (PSO), Genetic Algorithm (GA), Grey Wolf Optimizer (GWO), а також багатокритеріальні модифікації, такі як NSGA. Ці оптимізатори спільно налаштовують параметри квантових кіл, масштаби кодування ознак та елементи структури ансатцу з урахуванням реалістичних обмежень NISQ-архітектур. Основне завдання полягає у зведенні вихідної багатокритеріальної постановки до придатної для розв’язання однокритеріальної форми шляхом побудови функції вартості, що мінімізує зважену суму ключових параметрів: кількості вимірювань (shots) на квантовому комп’ютері, глибини квантової схеми та загального часу виконання при одночасному збереженні прийнятної якості класифікації ментальних станів. Також запропоновано програмну архітектуру, побудовану на основі квантових мікросервісів для обчислення квантових ядер та виконання VQC у поєднанні з оркестратором метаевристичної оптимізації та компонентами моніторингу ресурсів. Запропонована архітектура орієнтована на інтеграцію з моделями ментальної енергії, побудованими на ЕЕГ-даних, що дає змогу виконувати масштабовані експерименти з квантовими моделями на великих наборах ЕЕГ-сигналів. Отримані результати формують методологічну основу для використання квантових нейронних мереж та метаевристичних оптимізаторів у когнітивній інженерії та нейроінженерних застосуваннях, зокрема, для кількісного оцінювання ментальної енергії в реальних умовах.
У статті подано запропоновані програмні методи та гібридну класично-квантову архітектуру для обробки великих даних з використанням квантово-ядрового методу QSVC та варіаційного квантового класифікатора VQC/ QNN для розв’язання задачі обчислення ментальної енергії на основі ЕЕГ-сигналів. Запропонований фреймворк працює з даними, отриманих від носимого ЕЕГ-пристрою, що реєструє діапазони δ, θ, α та β на чотирьох каналах (4-канальний ЕЕГ-пристрій Muse-S Athena). На основі цих сигналів формуються вектори ознак, які відображаються у квантові стани за допомогою квантової відображальної функції (quantum feature map) і надалі використовуються або в квантовому ядровому методі SVM, або у варіаційній квантовій нейронній мережі для задач класифікації чи регресії показників, пов’язаних з ментальною енергією. Для оптимізації побудованих квантових схем («квантових нейронних мереж») застосовано метаевристичні алгоритми, зокрема, Particle Swarm Optimization (PSO), Genetic Algorithm (GA), Grey Wolf Optimizer (GWO), а також багатокритеріальні модифікації, такі як NSGA. Ці оптимізатори спільно налаштовують параметри квантових кіл, масштаби кодування ознак та елементи структури ансатцу з урахуванням реалістичних обмежень NISQ-архітектур. Основне завдання полягає у зведенні вихідної багатокритеріальної постановки до придатної для розв’язання однокритеріальної форми шляхом побудови функції вартості, що мінімізує зважену суму ключових параметрів: кількості вимірювань (shots) на квантовому комп’ютері, глибини квантової схеми та загального часу виконання при одночасному збереженні прийнятної якості класифікації ментальних станів. Також запропоновано програмну архітектуру, побудовану на основі квантових мікросервісів для обчислення квантових ядер та виконання VQC у поєднанні з оркестратором метаевристичної оптимізації та компонентами моніторингу ресурсів. Запропонована архітектура орієнтована на інтеграцію з моделями ментальної енергії, побудованими на ЕЕГ-даних, що дає змогу виконувати масштабовані експерименти з квантовими моделями на великих наборах ЕЕГ-сигналів. Отримані результати формують методологічну основу для використання квантових нейронних мереж та метаевристичних оптимізаторів у когнітивній інженерії та нейроінженерних застосуваннях, зокрема, для кількісного оцінювання ментальної енергії в реальних умовах.
МЕТОД АДАПТИВНОГО ВИБОРУ ПОСТКВАНТОВИХ АЛГОРИТМІВ ШИФРУВАННЯ ДЛЯ ЗАХИСТУ БАЗ ДАНИХ Анотація.У статті досліджено проблему забезпечення захисту баз даних в умовах розвитку квантових обчислень, які створюють потенційну загрозу для класичних криптографічних алгоритмів, що використовуються в сучасних інформаційних системах.Проаналізовано особливості застосування постквантових алгоритмів шифрування для захисту інформації, що зберігається та обробляється у базах даних підприємства, з урахуванням вимог до конфіденційності, цілісності та доступності даних.Визначено, що існуючі підходи до використання постквантової криптографії здебільшого базуються на фіксованому виборі алгоритмів і не враховують динамічні зміни середовища функціонування, рівень загроз, навантаження на систему та обмеження обчислювальних ресурсів.Запропоновано метод адаптивного вибору постквантових алгоритмів шифрування для захисту баз даних, який ґрунтується на багатокритеріальному оцінюванні їх характеристик.Метод передбачає формування множини допустимих алгоритмів, визначення системи критеріїв оцінювання, нормування показників, обчислення інтегральної оцінки ефективності та її адаптацію з урахуванням поточного рівня ризику компрометації даних.У межах дослідження розроблено математичну модель методу, яка враховує показники криптографічної стійкості, швидкодії, ресурсомісткості, розміру ключа, затримки оброблення запитів, а також параметри, що характеризують вразливості системи, інтенсивність загроз і критичність інформаційних ресурсів.На відміну від існуючих підходів, запропонований метод забезпечує адаптивне коригування вибору алгоритму залежно від поточного стану інформаційного середовища, що дозволяє досягти оптимального балансу між рівнем безпеки та ефективністю функціонування системи управління базами даних.Реалізація методу дає змогу підвищити стійкість систем захисту до сучасних і перспективних кіберзагроз, зокрема тих, що пов'язані з використанням квантових обчислювальних технологій.
Актуальність теми: Стрімкий розвиток квантових обчислень створює загрозу компрометації існуючих алгоритмів асиметричного шифрування. Це зумовлює необхідність переходу до технологій квантового розподілу ключів (QKD), які гарантують інформаційну безпеку на основі фундаментальних законів фізики. Мета роботи: Підвищення ефективності та надійності функціонування квантових оптичних мереж шляхом оптимізації параметрів протоколів передачі та розробки методів інтеграції обладнання QKD у сучасні волоконно-оптичні системи. Об’єкт дослідження: Процес передачі квантової інформації у волоконно-оптичних та атмосферних каналах зв'язку. Предмет дослідження: Залежність швидкості генерації секретного ключа (SKR) та рівня квантових бітових помилок (QBER) від фізичних параметрів каналу, характеристик фотонних детекторів та методів кодування. Методи дослідження: У роботі використано методи теорії ймовірностей та математичної статистики, чисельне моделювання (метод Монте-Карло) та об'єктно-орієнтоване програмування. Наукова новизна та результати: Розроблено комплексну математичну модель квантового каналу, яка, на відміну від існуючих, враховує вплив хроматичної дисперсії, нелінійних шумів та ефектів скінченної довжини ключа. Доведено ефективність використання методу станів-пасток (Decoy State) у поєднанні з надпровідниковими детекторами (SNSPD) для збільшення граничної дальності зв'язку до 220 км. Розроблено програмний симулятор для проектування топології захищених мереж. Практичне значення: Запропоновано інженерну методику інтеграції квантових каналів у мережі зі спектральним ущільненням (DWDM) та розроблено рекомендації щодо захисту обладнання від атак «квантового хакінгу».
Проведено аналіз методів оптимізації інфраструктури мережі радіозв’язку через моделювання на основі системи штучного інтелекту та квантових обчислень. Показано ефективність застосування методики автоматизації процедури конфігурації фізичного каналу довільного доступу через призначення індексу кореневої послідовності RSI. Показано, що на математичному рівні зазначена процедура формалізується як вирішення задачі квадратичної необмеженої двійкової оптимізації QUBO для потокових даних мобільної мережі радіозв’язку. У рамках математичного моделювання була розглянута ефективність застосування «квантового відпалу» як метаевристичної методики пошуку глобального екстремуму цільової функції для безконфліктних задач призначення RSI. Відповідно зазначеного підходу набори параметрів для кожної комірки формують відповідні підмножини змінних, що разом створюють множину параметрів мережі радіодоступу, діапазони значень яких вирішуються через розрахунок скінчених і дискретних областей значень, де виконуються умови істинності всіх предикатів. Оцінка ефективності застосування відповідних метаевристичних алгоритмів на основі квантових досліджень з класичними програмними алгоритмами відповідно цільових показників точності та часу обробки набору даних фіксованої довжини. Процедура самоорганізації мережі радіодоступу згідно розробленої схеми включає у себе вирішення задачі квадратичної необмеженої двійкової оптимізації QUBO, що проводиться з застосуванням лазерного відпалу і базується на системі підтримки виконання операцій програмного забезпечення. При цьому для всіх сценаріїв використання визначається точність математичного моделювання, а для оцінки продуктивності роботи комплексу, у свою чергу, використовуються ключові показники ефективності комунікаційної мережі і обчислювального блоку.
Дипломна робота: 75 с., 32 рис., 12 табл., 28 посиланнь, додаток. Об’єктом дослідження є набір даних Iris для задачі багатокласової класифікації. Предметом дослідження є класичні, гібридні варіаційні квантові та квантові ядерні моделі машинного навчання. Метою роботи є порівняння класичних, гібридних варіаційних квантових та квантових ядерних класифікаторів за точністю, ефективністю та практичною застосовністю. У роботі використано методи машинного навчання, квантового машинного навчання, стратифікованої 5-кратної крос-валідації, статистичного аналізу та аналізу виразності квантових схем. Розроблено програмний продукт мовою Python, який реалізує 8 моделей класифікації: Classical-Only NN, BasicRotation, BasicEntangler, StronglyEntangled, Classical RBF-SVM, ZZFeatureMap Kernel, IQP-style Kernel та Amplitude Embed Kernel. Проведено експериментальне порівняння моделей із використанням бібліотек PennyLane, PyTorch та scikit-learn. Встановлено, що квантові та гібридні підходи є перспективними для задач ядрової класифікації, однак їхня ефективність залежить від вибору схеми кодування даних, типу ядра та розміру вибірки. Отримані результати можуть бути використані для подальших досліджень квантового машинного навчання, тестування моделей на складніших наборах даних, реальних квантових процесорах та в умовах квантового шуму.
Проблеми інформатизації: тринадцята міжнародна науково-технічна конференція 65 МЕТОДИ КВАНТОВОЇ СТЕГАНОГРАФІЇ ЗОБРАЖЕНЬ ТА ЇХ ЗАСТОСУВАННЯ В СИСТЕМАХ ЗАХИСТУ Головко Є.В.Харківський національний університет радіоелектроніки, Харків, Україна Сучасні інформаційні системи потребують високого рівня захисту, особливо коли дані передаються відкритими каналами зв'язку.Але традиційні криптографічні підходи не приховують факт існування секретного повідомлення.Поєднання стеганографії з квантовими обчисленнями створює новий рівень безпеки, оскільки квантові стани дозволяють здійснювати операції паралельно, забезпечують високу непомітність і ускладнюють виконання стеганоаналізу [1].Саме тому виникає необхідність наукового дослідження моделей квантового подання зображень та алгоритмів квантової стеганографії, орієнтованих на ефективне та надійне приховування даних.Метою доповіді є дослідження моделей квантових зображень та стеганографічних методів на основі LSB, що забезпечують підвищений рівень захищеності інформації.Квантові комп'ютери відкривають доступ до нових принципів представлення та обробки зображень, що забезпечує значні переваги порівняно з класичними системами.Моделювання зображень у квантових станах дозволяє реалізувати операції над усіма пікселями одночасно, що підвищує ефективність і розширює можливості забезпечення безпеки.Крім того, існуючі класичні стеганографічні методи є дедалі вразливішими до сучасних атак, тоді як квантові стани дозволяють мінімізувати спотворення та ускладнюють виявлення вбудованого повідомлення [2].Актуальність зумовлена потребою у захищеній передачі зображень у таких сферах, як телемедицина, оборона, супутникова розвідка й системи спостереження, де конфіденційність і непомітність мають вирішальне значення.Моделі зображень у квантових станах формують основу для побудови стеганографічних алгоритмів.Модель квантової решітки передбачає пряме відображення пікселів у кубіти, що робить її концептуально простою, але практично складною через потребу у великій кількості кубітів.Модель Real Ket базується на багаторівневому поділі зображення та використанні заплутування, що дозволяє виконати стиснення, однак випадковість структури зображення обмежує її ефективність у реальних застосуваннях.Розвиток моделей призвів до створення FRQI, де координати та інтенсивність зображення зберігаються у суперпозиційних станах.Ця модель забезпечує компактність представлення та можливість паралельної обробки, але має значну обчислювальну складність і застосовується лише до квадратних зображень.На відміну від неї, модель NEQR кодує інтенсивність у базисних станах кубітів і дозволяє зменшити складність формування зображення у квантовому вигляді, що робить її технологічно зручною та придатною для використання в схемах стеганографії [3].Усі ці моделі демонструють різний баланс між точністю представлення, кількістю необхідних кубітів та обчислювальною ефективністю,
У статті розглянуто ключові аспекти впливу квантових обчислень на сучасну інформаційну безпеку, а також потенційні наслідки їх впровадження у різних сферах суспільного життя. Зокрема, аналізуються ризики, які виникають через можливість зламу традиційних криптографічних алгоритмів, таких як RSA, DSA, ECC та інші, за допомогою квантових комп’ютерів, які здатні виконувати обчислення з небаченою швидкістю. Це створює загрозу для конфіденційності, цілісності та доступності інформації у фінансових, державних, військових та інших критично важливих системах. У роботі пропонуються шляхи вирішення проблем, пов’язаних із впровадженням стійкої до квантових атак криптографії. Описано перспективи використання алгоритмів, що базуються на ґратках, кодах корекції помилок, багатоваріантних рівняннях, ізогеній еліптичних кривих та інших підходах, здатних забезпечити довготривалу безпеку даних. Розглянуто міжнародні ініціативи щодо стандартизації постквантових криптографічних технологій, серед яких особливу роль відіграє програма NIST з розробки нових криптографічних стандартів.Окрему увагу приділено викликам, які постають перед країнами на національному рівні. Серед них – необхідність модернізації існуючих інформаційних систем, розробки нових стандартів кібербезпеки, підготовки спеціалістів у галузі квантових технологій, а також значні фінансові та організаційні витрати. Виокремлено ризики для фінансової, енергетичної, транспортної та державної інфраструктури, які є критично залежними від надійних криптографічних методів захисту. Стаття акцентує увагу на важливості міжнародної співпраці в умовах глобальних постквантових загроз. Запропоновано механізми міжнародного обміну досвідом, спільні дослідження та створення альянсів для прискорення впровадження стійких до квантових атак технологій. Розглянуто необхідність розробки нових стратегій кіберзахисту, які враховують виклики майбутнього та забезпечують стабільність сучасних інформаційних систем у постквантову еру