量子密码学: 未来的安全挑战与机遇
1.背景介绍随着互联网的普及和人工智能技术的快速发展，数据的产生和传输量日益庞大。为保障数据的安全和隐私，密码学技术在这些场景中发挥着关键作用。然而，传统的密码学算法在量子计算机的到来面临着巨大的安全挑战。因此，量子密码学作为一门研究量子计算机在加密和密码学领域的应用的科学，成为了未来安全的关键技术
精心之作！《2024全球量子通信与安全产业发展展望》发布
ICV统计了2023年全球量子通信与安全领域企业融资情况，涉及8个国家（美国、中国、法国、印度、西班牙、加拿大、瑞士、英国），14家公司。在这一年中，光子盒与您一同见证了全球范围内QKD基础设施建设范围的扩大，PQC草案的公布，诸多量子安全产品的发布......这些成果为量子通信与安全产业添砖加瓦，
ICV&QUANTUMCHINA报告：《2024全球量子通信与安全产业发展展望》
ICV统计了2023年全球量子通信与安全领域企业融资情况，涉及8个国家（美国、中国、法国、印度、西班牙、加拿大、瑞士、英国），14家公司。在这一年中，光子盒与您一同见证了全球范围内QKD基础设施建设范围的扩大，PQC草案的公布，诸多量子安全产品的发布......这些成果为量子通信与安全产业添砖加瓦，
软件测试/测试开发/全日制 |Python全栈开发：理解量子计算与人工智能的未来
理解量子计算与人工智能的未来是对于两个颠覆性技术的结合的展望。
人工智能与物理学：未来的科研合作
1.背景介绍人工智能(AI)和物理学是两个非常不同的领域，但它们之间存在着深厚的联系。随着人工智能技术的发展，越来越多的研究人员开始关注如何将物理学的原理和方法应用到人工智能领域，以提高计算能力、优化算法和解决复杂问题。在本文中，我们将探讨人工智能与物理学之间的关系，以及它们如何相互影响和促进彼此的
量子计算和加密技术：安全与隐私保护
1.背景介绍随着互联网的普及和发展，数据的产生和传输量日益庞大，人工智能、大数据等技术的应用也越来越广泛。这使得数据安全和隐私保护成为社会和企业的重要问题。量子计算和加密技术正在成为解决这些问题的关键技术之一。量子计算是一种利用量子比特(qubit)进行计算的方法，它具有超越传统计算机的计算能力。量
人工智能与量子计算：开启未知领域的智慧之旅
人工智能量子计算的结合既是科技发展的必然趋势，也是打开计算科学未知领域的一把金钥匙。人工智能与量子计算的结合是科技领域的一场创新盛宴，引领我们进入了探索未知领域的新时代。量子计算与人工智能的结合为科技领域带来了前所未有的机遇，同时也面临着前所未有的挑战。量子计算的崛起为人工智能领域注入了新的活力，开
竹云筑基，量子加密| 竹云携手国盾量子构建量子身份安全防护体系
竹云以新一代IAM技术为基石，结合国盾量子提供的量子安全能力，基于量子加密、量子存储、量子传输的技术特性，双方联合研发量子身份安全系统，实现精准定位、智能识别、安全可控、全程追溯、应用便捷等核心能力，构建量子身份安全防护新体系，将在政务、金融、制造、能源等领域实现广泛应用。未来，竹云与国盾量子携手共
基于量子同态加密的安全多方凸包协议
随着信息技术的发展，安全问题一直是学术界关注的热点问题。安全多方计算(SMC)旨在解决多个相互不信任的参与者共同计算某一类型任务的问题，同时保护他们的信息不被泄露。SMC起源于姚在1982年提出的百万富翁问题，两个百万富翁在不知道彼此财富的情况下比较财富。它涉及到经典计算中的各种问题，其中安全多方计
【密码学】量子安全的密码学算法以及原理介绍
（2）Falcon是一种密码签名算法，具有5个优点：安全性，内部使用高斯采样器可提供几乎无限数量的签名，使密钥信息泄露的可能性几乎为零；可扩展性，该算法的操作成本适中便于扩展；CRYSTALS-Dilithium：这是一种基于格的数字签名算法，它使用了LWE（Learning With Error
概念解析 | 量子机器学习：将量子力学与人工智能的奇妙融合
随着量子计算技术的发展，人们开始探索其在其他领域的应用，其中之一就是机器学习。量子机器学习利用量子计算的高度并行性和优越的计算能力，有望解决传统机器学习在处理大规模复杂数据时的困难。量子机器学习的基础是量子计算，它利用量子比特（qubit）来进行计算。量子比特可以处于0和1的超位置状态，这使得量子计
量子机器学习Variational Quantum Classifier (VQC)简介
变分量子分类器（Variational Quantum Classifier，简称VQC）是一种利用量子计算技术进行分类任务的机器学习算法。它属于量子机器学习算法家族，旨在利用量子计算机的计算能力，潜在地提升经典机器学习方法的性能。
量子计算对网络安全的影响
尽管技术呈指数级发展，但组织进入了网络威胁的新时代。
量子计算（二）：为什么需要量子计算
根据摩尔定律，集成电路上可容纳的晶体管数目每隔约18-24个月增加一倍，性能也相应增加一倍。例如当前智能手机的CPU芯片，业内已经能够达到5nm的工艺节点，但是随着芯片元件集成度的不断提高，芯片内部单位体积内散热也相应增加，再由于现有材料散热速度优先，就会因“热耗效应”产生计算上限；另一方面，元器件
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