<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Quantum Computing on אוטומציה חכמה לשאלונים ולציות</title><link>https://blog.procurize.ai/he/categories/quantum-computing/</link><description>Recent content in Quantum Computing on אוטומציה חכמה לשאלונים ולציות</description><generator>Hugo</generator><language>he</language><atom:link href="https://blog.procurize.ai/he/categories/quantum-computing/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>דירוג סיכון ציות בזמן אמת מוכן לקוונטום עם AI היברידי</title><link>https://blog.procurize.ai/he/quantum-ready-real-time-compliance-risk-scoring/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.procurize.ai/he/quantum-ready-real-time-compliance-risk-scoring/</guid><description>&lt;h1 id="דירוג-סיכון-ציות-בזמן-אמת-מוכן-לקוונטום-עם-ai-היברידי">דירוג סיכון ציות בזמן אמת מוכן לקוונטום עם AI היברידי&lt;/h1>
&lt;p>צוותי הציות נמצאים תחת לחץ מתמיד להעריך אלפי בקרות רגולטוריות, אישורי ספקים ושינויים במוצר במילי שניות. מודלים סטטיסטיים מסורתיים יכולים לעבד כמויות גדולות של נתונים, אך הם לעיתים נתקלים בתקרה כאשר מרחב התכונות גדל באופן אקספוננציאלי—במיוחד כאשר מתמודדים עם חציית רגולציות מרובות, שינוי מדיניות דינמי, וזרמי אירועים בזמן אמת.&lt;/p>
&lt;p>היכנסו ל‑&lt;strong>AI קלאסי‑קוואנטי היברידי&lt;/strong>: תבנית עיצוב שמחברת צינורות למידת מכונה קלאסיים מוכחים עם ליבות קוונטיות משופרות או מעגלים ווריאציוניים. התוצאה היא &lt;strong>דירוג סיכון ציות בזמן אמת&lt;/strong> שהוא גם מהיר יותר וגם יותר מבטא מאשר כל גישה קלאסית בלבד.&lt;/p></description></item><item><title>הוכחות אפס-ידע מאובטחות קוונטית ליצירת ראיות ציות בזמן אמת</title><link>https://blog.procurize.ai/he/quantum-secure-zero-knowledge-proofs-for-real-time-complianc/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.procurize.ai/he/quantum-secure-zero-knowledge-proofs-for-real-time-complianc/</guid><description>&lt;h1 id="הוכחות-אפס-ידע-מאובטחות-קוונטית-ליצירת-ראיות-ציות-בזמן-אמת">הוכחות אפס-ידע מאובטחות קוונטית ליצירת ראיות ציות בזמן אמת&lt;/h1>
&lt;h2 id="מבוא">מבוא&lt;/h2>
&lt;p>ארגונים נמצאים תחת לחץ מתמשך להוכיח ציות לתקנות כגון &lt;a href="https://gdpr.eu/" target="_blank" rel="noreferrer nofollow">GDPR&lt;/a>, &lt;a href="https://www.iso.org/standard/27001" target="_blank" rel="noreferrer nofollow">ISO 27001&lt;/a> ותקנים תעשייתיים ספציפיים. תהליכי ציות מסורתיים מתבססים על איסוף ראיות ידני, אישורים סטטיים וביקורות תקופתיות – תהליכים שלוקחים זמן וחשופים לדליפת נתונים.&lt;/p>
&lt;p>התקדמות אחרונה ב&lt;strong>בינה מלאכותית גנרטיבית&lt;/strong> האיצה את יצירת הראיות, בעוד ש&lt;strong>הוכחות אפס-ידע (ZKP)&lt;/strong> מספקות הבטחות קריפטוגרפיות שהטענה נכונה מבלי לחשוף את הנתונים הבסיסיים. עם זאת, רוב מבני ה‑ZKP (למשל SNARKs המבוססים על הנחות של עקומות אליפטיות) &lt;strong>אינם עמידים לקוונטום&lt;/strong>. ככל שמחשבים קוונטיים מתפתחים, יסודות הקריפטוגרפיה של צינורות הציות של היום עלולים להפוך למיושנים.&lt;/p></description></item></channel></rss>