https://blog.procurize.ai/bg/categories/quantum-computing/Recent content in Quantum Computing on Умна автоматизация за въпросници и съответствиеHugobghttps://blog.procurize.ai/bg/quantum-ready-real-time-compliance-risk-scoring/Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000https://blog.procurize.ai/bg/quantum-ready-real-time-compliance-risk-scoring/<h1 id="квантово-готово-оценяване-на-риска-за-съответствие-в-реално-време-с-хибриден-ии">Квантово готово оценяване на риска за съответствие в реално време с хибриден ИИ</h1> <p>Екипите по съответствие са под постоянен натиск да оценяват хиляди регулаторни контроли, вендорски заверки и продуктови промени за милисекунди. Традиционните статистически модели могат да обработват големи обеми данни, но често достигат граница, когато пространството на характеристиките расте експоненциално — особено при работа с многорегулаторни кръстосвания, динамично изместване на политики и потоци от събития в реално време.</p> <p>Въведете <strong>хибриден класически‑квантов ИИ</strong>: шаблон за проектиране, който съчетава доказани класически машинно‑обучителни конвейери с квантово‑подсилени ядра или вариационни схеми. Резултатът е <strong>оценка на риска за съответствие в реално време</strong>, която е както по‑бърза, така и по‑изразителна от всякакъв чисто класически подход.</p>https://blog.procurize.ai/bg/quantum-secure-zero-knowledge-proofs-for-real-time-complianc/Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000https://blog.procurize.ai/bg/quantum-secure-zero-knowledge-proofs-for-real-time-complianc/<h1 id="квантово-сигурни-доказателства-с-нулево-знание-за-генериране-на-доказателства-за-съответствие-в-реално-време">Квантово сигурни доказателства с нулево знание за генериране на доказателства за съответствие в реално време</h1> <h2 id="въведение">Въведение</h2> <p>Предприятията са под постоянен натиск да доказват съответствието си с нормативи като <a href="https://gdpr.eu/" target="_blank" rel="noreferrer nofollow">GDPR</a>, <a href="https://www.iso.org/standard/27001" target="_blank" rel="noreferrer nofollow">ISO 27001</a> и отраслови стандарти. Традиционните процеси за съответствие разчитат на ръчно събиране на доказателства, статични атестации и периодични одити — процеси, които са както времеемки, така и уязвими за изтичане на данни.</p> <p>Последните постижения в <strong>генеративния AI</strong> автоматизират синтеза на доказателства, докато <strong>доказателствата с нулево знание (ZKP)</strong> предоставят криптографски гаранции, че твърдение е вярно, без да разкриват подлежащите данни. Обаче, повечето конструкции на ZKP (например SNARK‑ове, базирани на елиптични криви) <strong>не са квантово‑устойчиви</strong>. С напредъка на квантовите компютри криптографските основи на днешните процеси за съответствие могат да станат остарели.</p>