Протягом останніх кількох років квантові обчислення стають все більш популярним напрямком досліджень. Однією з провідних компаній, що розвиває технології квантових обчислень є IBM. Наприкінці минулого року IBM встановила рекорд найбільшої квантової обчислювальної системи з процесором, який містив 433 кубіта, фундаментальних будівельних блоків квантової обробки інформації, в цьому році – 1000 кубітів. Тепер компанія націлилася на набагато більшу мету: машину на 100 000 кубітів, яку вона прагне створити протягом 10 років.
Протягом останніх кількох років квантові обчислення стають все більш популярним напрямком досліджень. Однією з провідних компаній, що розвиває технології квантових обчислень є IBM. Наприкінці минулого року IBM встановила рекорд найбільшої квантової обчислювальної системи з процесором, який містив 433 кубіта, фундаментальних будівельних блоків квантової обробки інформації, в цьому році – 1000 кубітів. Тепер компанія націлилася на набагато більшу мету: машину на 100 000 кубітів, яку вона прагне створити протягом 10 років.
З появою квантових обчислювальних технологій, що мають потенціал обчислювати з набагато більшою швидкістю, ніж класичні комп’ютери класична стеганографія стикається з новими загрозами, які ускладнюють приховування інформації. Водночас це стимулює розвиток нових підходів, таких як постквантова стеганографія, яка враховує потенціал квантових обчислень. Але, виявляється, що квантові обчислення мають потенціал радикально змінити багато аспектів криптографії, а стеганографія, яка використовується для приховування інформації, також може зазнати впливу. Мета роботи. Аналіз особливостей впливу найвідомішої реалізації квантової криптографії, як квантовий розподіл ключів (Quantum Key Distribution для розробки рекомендацій щодо підвищення ефективності стеганографічних методів. Методологія дослідження. Для дослідження впливу квантових обчислень на стеганографію розглянуто застосування різноманітних методів, залежно від конкретних цілей дослідження та доступних ресурсів, а саме: математичне моделювання стеганографічних алгоритмів, аналіз вразливостей перед квантовими алгоритмами, розробка квантових атак на стеганографічні методи та інші. Наукова новизна. Авторами у цієї проблематиці були визначені основні криптографічні системи, що забезпечують захист інформації в умовах квантових загроз, у тому числі особливості квантової криптографії. Також наведені основні особливості квантових обчислень, такі як суперпозиція, заплутаність та зв’язаність. Як результати дослідження можуть бути такі. Нарешті, необхідно зазначити, що загрози, які виникають у результаті розвитку квантових технологій, вимагають термінової адаптації та впровадження нових стандартів у сфері інформаційної безпеки. Інтеграція QKD і стеганографії є багатообіцяючим напрямком, що може знайти застосування в захищених комунікаціях, зокрема в дипломатії, оборонній сфері та приватних зв’язках. Висновки. Квантова механіка пропонує високий рівень випадковості, який може бути використаний для підвищення надійності приховування інформації за рахунок переваг квантового випадкового шуму. Це дозволяє створювати більш стійкі до виявлення стеганографічні системи. Потенційні напрямами подальших досліджень можуть бути: вивчення інтеграції квантових методів з класичною стеганографією; аналіз безпеки стеганографічних методів у постквантовий період; розробка квантових протоколів стеганографії; оцінка впливу квантового шуму на приховування та виявлення інформації для захисту систем електронної комерції.
Квантові обчислення та квантові комп'ютери є перспективною галуззю сучасної інформаційної технології, яка обіцяє революційно змінити підхід до обробки інформації. Їх вплив на розвиток сучасних технологій є значним, сприяючи швидкішому розвитку обчислювальної сили та можливостей зберігання та обробки даних. Ця доповідь досліджує основні принципи квантових обчислень, їх потенційні застосування та вплив на сучасні технології.
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,
В роботі представлено концептуальну архітектуру та програмну реалізацію інтелектуальної системи, що об’єднує три парадигми: нечітку логіку, експертні системи та квантові алгоритми. За допомогою інструментарію scikit-fuzzy на мові Python реалізовано експертну систему з нечіткою логікою. Вона обробляє неточні вхідні дані і генерує тривалість поливу. Для вибору оптимальної стратегії в умовах невизначеності використовується симуляція квантового алгоритму за допомогою бібліотеки Qiskit від IBM. Інтеграція зазначених підходів дозволяє створити систему прийняття рішень, де нечітка логіка забезпечує гнучкість, експертна система – надійність, а квантові обчислення – оптимізацію стратегії. Представлений приклад демонструє можливості побудови гібридних систем для вирішення багатофакторних завдань у таких галузях, як точне землеробство, автоматизація виробничих процесів та управління ресурсами.
Квантовий комп'ютер — засіб обчислювальної техніки, де в основі роботи центрального процесора лежать закони квантової механіки. Такий комп’ютер принципово відрізняється від традиційних ПК, які працюють на основі кремнієвих чіпів. Цей пристрій застосовується для обчислення не класичних алгоритмів, а процесів квантової природи – квантові алгоритми, які використовують ефекти квантової механіки. Квантові обчислення полягають у зміні стану квантового реєстру за допомогою квантових вентилів. Серед квантових алгоритмів можна виділити алгоритм Гровера, який призначений для пошуку значення деякого параметра у заданому невпорядкованому просторі. Такі задачі відносяться до класу складності NP.
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.