RSA 算法或不再安全

今天看到公众号分享一篇论文《基于D-Wave Advantage 的量子退火公钥密码攻击算法研究》[1]，有点感想。之前参加过公司的量子计算的培训，还是很有意思的。

这篇论文探讨了使用量子退火技术破解 RSA 加密的可能性，尤其关注 D-Wave 量子计算机的应用。研究展示了在一定规模下，量子退火可以有效分解整数，即使当前硬件还无法处理大规模的 RSA 密钥。然而，随着量子计算硬》 件的进步，量子技术对现有加密算法构成了潜在威胁。 论文的实验表明，量子退火在某些优化问题上具有优势，但在大规模问题上仍受限于硬件性能。这揭示了未来的加密安全需要转向量子抗性算法，如基于格的加密，以应对量子计算的发展。同时，量子退火在密码学之外的优化问题》 中也展现了潜力，可能在机器学习、数据分析等领域得到应用。 对于软件工程师来说，这项研究突显了量子计算对安全和优化算法的影响，强调了在未来设计中考虑抗量子攻击的加密技术的必要性，并鼓励工程师关注量子计算开发工具的进展，以适应新技术的到来。

这篇论文对软件工程师，尤其是从事信息安全、密码学或量子计算相关领域的工程师，有几个重要启示。

量子计算对现有加密算法的威胁

对于依赖现有加密算法（如 RSA）的系统，量子计算的进展表明这些传统加密方法在未来可能面临严重威胁。论文展示了量子退火技术在破解 RSA 算法上的潜力，虽然现阶段硬件还无法处理较大的密钥，但随着量子计算硬件的进步，软件工程师需要考虑未来加密算法的安全性问题。

软件工程师在设计和开发涉及数据加密和安全的系统时，需要开始关注量子计算可能对现有加密算法的影响，并提前考虑量子安全的替代加密算法，如基于格的加密（Lattice-based Cryptography）等抗量子攻击的算法。

量子计算与密码学优化

论文展示了量子退火在复杂优化问题上的优势，尤其是在密码学领域的应用。量子退火技术可以解决如整数分解、最近向量问题（CVP）等复杂问题，这些问题不仅局限于密码学，在其他需要求解复杂优化问题的领域（如机器学习中的参数优化）也有广泛应用。

工程师可以考虑学习和研究量子计算及量子优化算法，探索如何在优化问题（如图像处理、机器学习模型优化等）中使用量子退火或其他量子算法，以提升算法效率。量子计算可能会为工程师们在算法优化上提供新工具和新思路。

量子计算开发环境的逐步成熟

论文展示了使用 D-Wave 量子计算机来执行具体量子退火算法的实践案例，表明量子计算已经从理论走向实践。尽管目前还不具备普遍性和广泛应用的条件，但对于特定领域（如密码学、优化算法等），量子计算已经展现出应用潜力。

软件工程师可以开始关注量子计算开发工具链的成熟度，如 D-Wave 量子计算平台的使用，学习如何在这些环境中编写和运行量子程序。这有助于为将来可能的量子计算机与经典计算机混合系统开发做准备。

数据隐私与系统安全的新挑战

如果量子计算的攻击能力在未来得到实用化，很多当前的安全系统可能会面临漏洞，这将对涉及金融、通信、电子商务等领域的系统构成直接威胁。因此，未来的系统设计需要在量子计算威胁的前提下进行升级，确保用户数据和隐私的安全。

工程师在规划长期系统设计时，必须考虑量子时代的到来。在编写应用程序或设计系统时，不仅要符合当前的加密标准，还要保持对未来技术趋势的敏感性，特别是在设计长期存储和传输敏感数据的系统时，需考虑到量子安全威胁。

多领域交叉技能的重要性

论文展示了量子计算、密码学和算法优化等领域的深度交叉。未来的软件工程师需要具备更多跨领域的知识，才能应对复杂问题。

工程师可以考虑在量子计算、密码学、优化算法等领域提升自己的跨学科技能，这不仅可以提高职业竞争力，还能在未来的技术变革中占得先机。

对咱们来说，量子计算时代即将带来的挑战与机遇，尤其是在安全性和优化方面。咱们需要逐渐认识到量子计算的潜在影响，并提前为未来的系统架构、加密技术和算法优化做好准备。跨学科知识的积累和对新技术的敏感度，将会是应对未来技术变革的重要武器。

参考资料

[1]

《基于D-Wave Advantage 的量子退火公钥密码攻击算法研究》: http://cjc.ict.ac.cn/online/onlinepaper/wc-202458160402.pdf