Reklama
aplikuj.pl

Szyfrowanie odporne na komputery kwantowe w zasięgu zmielonego szkła

Szyfrowanie odporne na komputery kwantowe, komputery kwantowe

Wraz ze zbliżającą się erą komputerów kwantowych, dotychczasowe szyfrowanie na bazie kluczy stanie się w większości bezużyteczne. Dlatego badacze poszukują alternatyw dla współczesnych kryptosystemów i niedawno naukowcy z uniwersytetów w Chinach, Hong Kongu i Singapurze udowodnili, że już samo zmielone szkło zapewnia szyfrowanie odporne na komputery kwantowe. Proponowany przez nich system jest z kolei szybki, tani i łatwy do zintegrowania z innymi systemami.

Zmielone szkło, czyli szyfrowanie odporne na komputery kwantowe

Nowe badania wykazały, że zmielone kawałki szkła mogą pomóc w stworzeniu prostego, a jednocześnie niezwykle bezpiecznego sposobu szyfrowania obrazów twarzy. Wszystko rozbija się o „zaszyfrowanie” danych (zdjęcia) za pomocą zmielonych kawałeczków szkła, które w efekcie zmieniają zdjęcie na niezliczone i pozornie przypadkowe plamki światła i ciemności. Taki proces szyfrowania jest równoważny kluczom o długości 17,2 miliarda bitów przez to, że każdy zestaw zmielonego szkła tworzy unikalny wzór światła i ciemności, który jest praktycznie niemożliwy do powielenia.

Powyżej możecie zobaczyć, jak dobrze działa na ten moment proponowany proces. W pierwszym rzędzie są obecne oryginalne zdjęcia, w drugim są już zakodowane, a w trzecim odszyfrowane na podstawie tylko i wyłącznie samych plamek. Ostatni etap wymagał wcześniejszego wytrenowania sieci neuronowej na podstawie 19800 zdjęć twarzy na podstawie tylko i wyłącznie jednego zbiorku mielonego szkła.

Czytaj też: Samonaprawiający się materiał z soli i żelatyny. Jest tani, a uszkodzenia nie są mu straszne

To potencjalnie oznacza, że zamienilibyśmy w przyszłości klucze szyfrujące na dedykowane każdemu zestawowi mielonego szkła sieci neuronowe. W praktyce obejmowałoby to wysyłanie do serwera zaszyfrowanych zdjęć, który by je odczytywał. Oznacza to więc, że dla każdego nadawcy serwer będzie potrzebował odpowiednika sieci neuronowej, co budzi pewne obawy co do implementacji.