https://blog.procurize.ai/hr/categories/quantum-computing/Recent content in Quantum Computing on Pametna automatizacija za upitnike i usklađenostHugohrhttps://blog.procurize.ai/hr/quantum-secure-zero-knowledge-proofs-for-real-time-complianc/Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000https://blog.procurize.ai/hr/quantum-secure-zero-knowledge-proofs-for-real-time-complianc/<h1 id="kvantno-sigurni-zeroknowledge-dokazi-za-generiranje-dokaza-o-usklađenosti-u-realnom-vremenu">Kvantno Sigurni Zero‑Knowledge Dokazi za Generiranje Dokaza o Usklađenosti u Realnom Vremenu</h1> <h2 id="uvod">Uvod</h2> <p>Poduzeća su pod stalnim pritiskom da dokažu usklađenost s propisima poput <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> i industrijskim standardima. Tradicionalni procesi usklađenosti oslanjaju se na ručno prikupljanje dokaza, statične potvrde i periodične revizije – procesi koji su i vremenski zahtjevni i podložni curenju podataka.</p> <p>Nedavni napredak u <strong>generativnoj AI</strong> automatizira sintezu dokaza, dok <strong>zero‑knowledge dokazi (ZKP‑ovi)</strong> pružaju kriptografske garancije da je tvrdnja istinita bez otkrivanja podataka. Međutim, većina ZKP konstrukcija (npr. SNARK‑i temeljeni na pretpostavkama eliptičkih krivulja) <strong>nije kvantno‑otporna</strong>. Kako kvantni računala napreduju, kriptografske osnove današnjih lanaca usklađenosti mogu postati zastarjele.</p>https://blog.procurize.ai/hr/quantum-ready-real-time-compliance-risk-scoring/Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000https://blog.procurize.ai/hr/quantum-ready-real-time-compliance-risk-scoring/<h1 id="kvantno-spremno-ocjenjivanje-rizika-usklađenosti-u-stvarnom-vremenu-s-hibridnom-ai">Kvantno spremno ocjenjivanje rizika usklađenosti u stvarnom vremenu s hibridnom AI</h1> <p>Timovi za usklađenost stalno su pod pritiskom da procijene tisuće regulatornih kontrola, potvrda dobavljača i promjena proizvoda u milisekundama. Tradicionalni statistički modeli mogu obraditi velike količine podataka, ali često dosegnu granicu kada se prostor značajki eksponencijalno povećava — posebno pri radu s višeregulatornim križnim mapama, dinamičkim odmakom politika i tokovima događaja u stvarnom vremenu.</p> <p>Uvodimo <strong>hibridnu klasično‑kvantnu AI</strong>: dizajnerski uzorak koji spaja provjerene klasične cjevovode strojnog učenja s kvantno‑poboljšanim jezgrama ili varijacijskim krugovima. Rezultat je <strong>ocjena rizika usklađenosti u stvarnom vremenu</strong> koja je i brža i izražajnija od bilo kojeg isključivo klasičnog pristupa.</p>