隨著 AI 技術的應用，系統安全和加密算法面臨著前所未有的挑戰。同時，也不容忽視量子電腦的發展，因為它也將對數位系統造成重大威脅！
文／黃光彩
未來數位經濟中的重要技術趨勢包括， 人工智慧（AI）、區塊鏈、邊緣運算、機器人、元宇宙和 NFT、永續科技、低軌道衛星等太空科技等。這些技術都有資料的收集、儲存、分享、使用、分析、計算、模型建立等，都存在著資料可能被偷竊、竄改、隱私、侵權、濫用等問題。
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量子電腦對現有加密演算法的挑戰主要在於它們能夠解決傳統電腦難以處理的數學問題。特別是，量子電腦能夠有效地執行 Shor 的演算法，這使得它們能夠在多項式時間內分解大整數，這是目前公鑰加密（如 RSA）安全性的基礎。
此外，量子電腦還能夠執行 Grover 的演算法，理論上可以在平方根時間內執行對稱鍵加密的暴力搜索。這些數學基礎的問題源於量子電腦能夠執行並行運算，這使得它們能夠快速解決如整數分解和離散對數這樣的問題，這些問題是許多現有加密系統安全性的基石。
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為了應對這些挑戰，研究人員正在開發新的加密方法，被稱為後量子密碼學（Post Quantum Cryptography, PQC）。
NIST 已經宣布了首批四種抵抗量子電腦攻擊的加密算法，這些算法基於結構化晶格和哈希函數，這兩類數學問題被認為能夠抵抗量子電腦的攻擊。除了這些，還有其他正在研究的量子加密方法，包括基於位置的量子密碼學、設備獨立的量子密碼學、Kek 協議和 Y-00 協議等。這些新方法的開發是為了確保即使在量子電腦成為現實時，我們的數位系統仍然能夠保持安全和隱私。
後量子密碼學（PQC）算法的應用場景非常廣泛
這些應用場景反映了 PQC 算法在未來數字世界中的重要性，主要是因為它們旨在抵抗未來量子電腦的攻擊，特別是在考慮到量子電腦對現有加密系統構成的威脅。隨著量子技術的發展，這些算法將成為保護數字資產和通訊安全的關鍵：
- 網路安全：PQC 算法可以用於保護網路通訊免受量子電腦的威脅，包括安全的網路協議和加密的數據傳輸。
- 雲計算服務：隨著雲服務的普及，保護儲存在雲中的數據免受未來量子攻擊變得至關重要。
- 金融服務：銀行和金融機構可以利用 PQC 算法來保護交易和客戶數據，確保在量子時代的金融交易安全。
- 政府通訊：政府機構可以使用 PQC 算法來保護敏感通訊和國家安全相關的數據。
- 物聯網（IoT）：隨著越來越多的設備連接到互聯網，PQC 算法可以幫助保護這些設備免受量子電腦的潛在攻擊。
- 長期數據儲存：對於需要長期保存的數據，如醫療記錄和法律文件，PQC 算法可以確保即使在未來，這些數據也能保持安全。
- 數位身份認證：PQC 算法可以用於加強數位身份和存取控制系統，提供更強的身份驗證和授權機制。
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這些挑戰和需求反映了在數位經濟時代，隨著 AI 技術的融入，我們必須重新思考和加強系統安全和加密演算法的設計和實施，AI 對系統安全和加密演算法帶來的挑戰和需求包括：
| 挑戰/需求 | 說明 |
|---|---|
| 數據保護 | AI 系統需要處理大量敏感數據，要求加密演算法在不影響 AI 分析的同時保護數據隱私。 |
| 適應性 | 加密演算法需要能夠快速適應新的攻擊模式，AI可以通過學習和預測來強化安全防護。 |
| 自動化 | AI 可以自動化安全流程，如入侵檢測和響應，要求加密演算法與 AI 系統無縫集成。 |
| 量子威脅 | 開發抗量子加密演算法，以應對量子電腦可能帶來的破解風險。 |
| 道德和法律問題 | AI 在安全領域的應用需考慮數據合法使用和用戶權利保護的道德和法律問題。 |
| 可擴展性和效率 | 加密演算法需確保在保護數據的同時，不會影響系統的可擴展性和效率。 |
| AI系統的安全 | 保護 AI 系統本身免受攻擊，防止攻擊者操縱 AI 決策過程。 |
(本文授權非營利轉載，請註明出處：CIO Taiwan)
