网络安全是当今的首要问题，面对数字非接触式支付系统、加速的业务转型、新的多渠道体验以及因COVID-19大流行而在家工作的人，网络安全正在不断发展。新的安全威胁正在出现，企业正在寻求量子计算和机器学习(ML)等技术，以保持在新的威胁领域的领先地位。bluehost独立服务器商分享量子计算和机器学习是如何塑造网络安全的
数字化企业正在将网络安全作为客户体验、风险管理、供应链协调和产品价值主张的一个重要推动因素。例如，网络安全可以被设计到无缝、安全的客户互动流程、物联网产品和端到端的数字价值链中。
量子计算和ML提供了在网络安全领域取得突破性进展的可能性。它们可以为保护关键和敏感数据提供更有力的机会，并可以利用它们来改善现有的网络安全战略。
量子计算。应用和用例
随着世界变得越来越互联和自动化，以及数字基础设施和生态系统的进步，网络安全是一个日益增长的需求和相应的挑战。推荐阅读：《什么是网络安全的框架类型、好处和最佳做法》
ML已经在重塑各行业的网络安全，包括医疗保健、供应链、金融服务、娱乐和媒体、制造业和电子商务。当通过智能平台部署时–例如，ML使企业能够更好地分析威胁，快速响应安全问题，利用自动威胁检测，识别潜在的数据泄露，并保持与不断变化的风险同步。
作为一项新的颠覆性技术，量子计算可以将计算机处理减少到几分钟，并有能力解决以前使用现有计算技术无法解决的问题。同时，它可能会加速ML，并提高其对网络安全的有效性，例如加快对大量数据的分类过程。
量子计算和机器学习在网络安全方面的一些新兴用例包括：
- 量子计量学。量子测量涉及对粒子的高度精确操纵，以确定信息的微妙变化。量子计量学可以使新型的雷达、照相机和其他系统成为可能，当应用于国防和国家安全用例时，可能会提供更好的方法来检测诸如通过量子雷达检测隐形飞机，或通过量子重力测量检测地下设施。它还可以提供不依赖GPS信号的新型位置检测，而GPS信号很容易被篡改。
- 密码学。密码学的一个重要方面是随机数生成。分解一下：伪随机数生成器(PRNGs)和真随机数生成器(TRNGs)。量子技术数字生成器(QRNGs)可以被视为TRNGs的一个专门实例，其中数据是量子事件的产物。但QRNGs与经典的TRNGs不同，它通过利用量子物理学中的随机性来表示实际的随机数。随机数生成器提供了强大的安全性，因为生成的数字是无法预测的。
- 量子安全通信。量子原理被用于量子通信以建立新型的系统，以及确保关键基础设施安全的新策略。这方面的一个先进的方法是量子密钥分配(QKD)，它利用减少的激光脉冲在用户之间分享传统的加密密钥。QKD可用于保护敏感的政府通信，以后可能围绕量子计算机网络的发展。
- 量子机器学习(QML)。随着数据量和复杂性的增加，训练深度模型的费用也在增加。QML可能会推动更快以及使用更多的能源、成本和时间效率的ML算法，可以产生高效的算法来检测和解决新型网络攻击技术。
平衡量子计算的好处与潜在风险
这枚硬币的另一面是量子计算可能存在的安全风险。它强大的计算能力可以被恶意利用，破解几乎所有设备、企业、加密服务和更广泛的数字经济所广泛依赖的公共加密标准，这对政府实体和企业来说都是非常令人担忧的。推荐阅读：《网络安全与信息安全，网络保护政策的最高指南》
虽然大多数企业至少在十年内无法从这项技术中获得相应的价值，但一些企业将在未来五年内掌握一些收益。对治理和政策协议、量子素养和抗量子密码学的进一步探索可能有助于解决潜在的风险。但是，尽管量子计算可能会使某些加密协议失效，但它也代表了推动隐私和安全程度明显提高的潜力。
分析师和研究人员一直在努力开发量子安全加密技术，以及后量子密码学等新技术。由于量子计算为加密和网络安全威胁提供了一个可能的解决方案，有远见的组织应该开始加深对加密敏捷性的理解。
为网络安全革命做规划
量子计算和ML推动的对网络安全的影响是义不容辞的。组织和数据科学专业人士必须开始参与这一领域的短期和长期战略发展路线图，以应对风险和利益。推荐相关阅读：《了解更多网络安全的 6 种方法》
