研究人員提出了一種更小、更耐雜訊的密碼學量子分解電路

以下内容翻译自原文:

您最近發送的電子郵件可能是使用經過驗證的方法進行加密的,該方法依賴於這樣的想法:即使是最快的計算機也無法有效地將巨大的數字分解為因子。

另一方面,量子電腦有望快速破解經典電腦可能永遠無法破解的複雜密碼系統。這項承諾是基於 Peter Shor(現任麻省理工學院教授)於 1994 年提出的量子因子分解演算法。

儘管研究人員在過去 30 年裡取得了長足的進步,但科學家尚未建造出足夠強大的量子電腦來運行 Shor 的演算法。

當一些研究人員致力於建造更大的量子電腦時,其他研究人員一直在嘗試改進 Shor 的演算法,以便它可以在更小的量子電路上運行。大約一年前,紐約大學電腦科學家 Oded Regev 提出了一項重大理論改進。他的演算法可以運行得更快,但電路需要更多的記憶體。

在這些結果的基礎上,麻省理工學院的研究人員提出了一種兩全其美的方法,將 Regev 演算法的速度與 Shor 演算法的記憶體效率結合。這種新演算法與 Regev 的演算法一樣快,需要更少的量子構建塊(稱為量子位元),並且對量子雜訊具有更高的容忍度,這可能使其在實踐中更可行。

從長遠來看,這種新演算法可以為新型加密方法的開發提供訊息,這些方法可以承受量子電腦的密碼破解能力。

「如果大規模量子電腦建成,那麼因式分解就完蛋了,我們必須找到其他東西來用於密碼學。但是這種威脅有多真實?我們能讓量子因式分解變得實用嗎?

福特基金會工程教授、計算機科學和人工智慧實驗室 (CSAIL) 成員、描述該演算法的論文的高級作者 Vinod Vaikuntanathan 表示:“我們的工作可能會讓我們更接近實際實現。” 。

論文的主要作者是麻省理工學院電機工程和計算機科學系的研究生 Seyoon Ragavan。該研究已在 2024 年國際密碼學會議( Crypto 2024 )上發表。

破解密碼學

為了透過網路安全地傳輸訊息,電子郵件用戶端和訊息應用程式等服務提供者通常依賴RSA,這是由麻省理工學院研究人員Ron Rivest、Adi Shamir 和Leonard Adleman 在20 世紀70 年代發明的加密方案(因此稱為“RSA”)。該系統基於這樣的想法:對 2,048 位元整數(具有 617 位數的數字)進行因式分解對於電腦來說太難了,無法在合理的時間內完成。

1994 年,當時在貝爾實驗室工作的 Shor 引入了一種演算法,證明量子電腦可以足夠快地分解 RSA 密碼,這一想法被徹底顛覆。

「那是一個轉捩點。但在 1994 年,沒有人知道如何建造足夠大的量子電腦。而且我們離那裡還很遠。有些人想知道它們是否會被建造出來,」Vaikuntanathan 說。

據估計,一台量子電腦需要大約 2000 萬個量子位元來運行 Shor 的演算法。目前,最大的量子電腦擁有約 1,100 個量子位元。

量子電腦使用量子電路進行計算,就像經典電腦使用經典電路一樣。每個量子電路都由一系列稱為量子閘的操作組成。這些量子閘利用量子位元(量子電腦的最小構建塊)來執行計算。

但量子閘會引入噪聲,因此減少量子閘將提高機器的性能。研究人員一直在努力增強 Shor 的演算法,以便它可以在具有更少量子閘的更小的電路上運行。

這正是雷格夫對他一年前提出的電路所做的事情。

「這是一個大新聞,因為這是自 1994 年以來對 Shor 電路的第一次真正改進,」Vaikuntanathan 說。

肖爾提出的量子電路的大小與被分解的數字的平方成正比。這意味著如果要分解 2,048 位元整數,電路將需要數百萬個閘。

Regev 的電路所需的量子閘明顯減少,但它需要更多的量子位元來提供足夠的記憶體。這就提出了一個新問題。

「從某種意義上說,某些類型的量子位元就像蘋果或橘子。如果你保留它們,它們會隨著時間的推移而衰減。你希望盡量減少需要保留的量子位元數量,」Vaikuntanathan 解釋道。

去年八月,他在一次研討會上聽到雷格夫談論他的研究結果。在演講結束時,雷格夫提出了一個問題:有人可以改進他的電路,使其需要更少的量子位元嗎? Vaikuntanathan 和 Ragavan 回答了這個問題。

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原文:https://techxplore.com/news/2024-08-smaller-noise-tolerant-quantum-factoring.html

More information: Space-Efficient and Noise-Robust Quantum Factoring: eprint.iacr.org/2023/1501.pdf
更多資訊:節省空間且抗雜訊的量子分解: eprint.iacr.org/2023/1501.pdf

油管:https://youtu.be/x9QhhmZxrN0

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