Российские ученые создали «умного» помощника для квантовой связи
Нейросетевая модель делает самую защищенную в мире технологию передачи информации еще более надежной
Специалисты Политехнического колледжа Новгородского государственного университета представили интеллектуальную систему, которая в режиме реального времени исправляет ошибки в квантовых каналах связи. Эта разработка позволяет создавать более длинные и надежные секретные ключи шифрования, что усиливает защиту данных от взлома.
Квантовая криптография – один из самых защищенных способов передачи информации. Она способна передавать данные с огромной скоростью и создает условия особой безопасности. Любая попытка перехвата меняет состояние передаваемых частиц и сразу обнаруживается. Однако применению технологии мешают внутренние помехи – шум оборудования или особенности оптоволоконных линий. Российская нейросеть решает эту проблему, автоматически подстраивая параметры работы системы каждые несколько микросекунд.
Как пояснили в вузе, в квантовых сетях работают два канала – открытый и квантовый. По квантовому передается секретная информация, но для его работы необходим открытый. Квантовый канал может только передавать, но сравнивать данные и согласовывать параметры их передачи он не позволяет, передает ТАСС. И уровень ошибок в этом канале постоянно «скачет».
Каждый кадр под защитой
Чтобы исправлять ошибки, не раскрывая при этом служебную информацию в открытом канале, параметры кода программы нужно подстраивать для каждого кадра. Это можно сравнить с настройкой каждого кадра в видеопотоке.
Нейросетевая модель автоматически определяет параметры для следующих кадров. Это делает ключи длиннее, а чем длиннее ключ, тем проще отследить ошибки и посторонние вмешательства в сеть.
Внедрение этой технологии критически важно для цифровой трансформации в таких чувствительных к безопасности сферах, как банковский сектор, крупные корпорации и научные центры. Разработка вносит вклад в развитие глобальной кибербезопасности, предлагая инструмент для защиты данных от самых изощренных угроз.
В дальнейшем разработчики планируют расширять функционал модели, используя больше параметров состояния канала и оборудования, чтобы еще больше оптимизировать скорость и надежность работы системы.
