Quantencomputing

Quantencomputing bringt nicht nur große Chancen, sondern auch neue Risiken für die Cybersicherheit mit sich. Da Quantencomputer in der Lage sein könnten, hochkomplexe Probleme exponentiell schneller zu lösen als klassische Computer, ergeben sich zurünftig Gefahren für vertrauliche Daten. Angreifer könnten mithilfe eines Quantencomputers Verschlüsselungen durchbrechen oder neuartige Cyberattacken durchführen, die klassische Sicherheitssysteme überfordern. Gleichzeitig können Quantenalgorithmen zur Verbesserung der Cybersicherheit beitragen, etwa durch komplexere Zufallsgeneratoren, neue Verschlüsselungstechniken oder Identifizierung von Sicherheitsproblemen.

Das Fraunhofer AISEC forscht an der sicheren Nutzung von Quantencomputern sowie der Verwendung des Quatencomputings zur Erhöhung der Cybersicherheit.

Quantenbasierte und klassische KI-Sicherheit: Wie man robuste Modelle gegen Adversarial Attacks entwickelt

Der Fortschritt im Quantum Machine Learning (QML) bringt spannende Entwicklungen mit sich, wie z. B. höhere Effizienz oder das Potenzial, Probleme zu lösen, die für klassische Computer unlösbar sind. Doch wie sicher sind quantenbasierte KI-Systeme im Vergleich zu klassischen KI-Modellen gegen Adversarial Attacks? Eine vom Fraunhofer AISEC durchgeführte Studie geht dieser Frage nach, indem sie die Robustheit von Quanten- und klassischen Machine-Learning-Modellen in Angriffssituationen analysiert und vergleicht. Unsere Erkenntnisse über Schwachstellen und Robustheit von Machine-Learning-Modellen bilden die Grundlage für praktische Methoden zum Schutz vor solchen Angriffen, die in diesem Artikel vorgestellt werden.

Maximilian Wendlinger 13. Dezember 2024

Anomalieerkennung mit Quantum Machine Learning zur Identifizierung von Cybersicherheitsproblemen in Datensätzen

Seit der Veröffentlichung von ChatGPT hat die Popularität des maschinellen Lernens (ML) immens zugenommen. Neben der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist die Erkennung von Anomalien ein wichtiger Zweig der Datenanalyse, dessen Ziel es ist, auffällige und vom restlichen Datensatz abweichende Beobachtungen oder Ereignisse zu identifizieren. Am Fraunhofer AISEC forschen Cybersecurity-Experten an Methoden des Quantum Machine Learning (QML) zur Erkennung von Anomalien, um Cybersicherheitsprobleme in Datensätzen zu erkennen. Der Blogbeitrag zeigt zwei Ansätze: Die Klassifizierung von Quantenmaterie und die Berechnung von sicherheitsrelevanten Anomalien mithilfe eines Quantencomputers.

Kilian Tscharke 30. Januar 2024