<?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 Умная автоматизация для анкетирования и контроля соответствия</title><link>https://blog.procurize.ai/ru/categories/quantum-computing/</link><description>Recent content in Quantum Computing on Умная автоматизация для анкетирования и контроля соответствия</description><generator>Hugo</generator><language>ru</language><atom:link href="https://blog.procurize.ai/ru/categories/quantum-computing/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Гибридный ИИ, готовый к квантовым вычислениям, для оценки риска соответствия в реальном времени</title><link>https://blog.procurize.ai/ru/quantum-ready-real-time-compliance-risk-scoring/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.procurize.ai/ru/quantum-ready-real-time-compliance-risk-scoring/</guid><description>&lt;h1 id="гибридный-ии-готовый-к-квантовым-вычислениям-для-оценки-риска-соответствия-в-реальном-времени">Гибридный ИИ, готовый к квантовым вычислениям, для оценки риска соответствия в реальном времени&lt;/h1>
&lt;p>Команды по соответствию постоянно находятся под давлением, требующим оценки тысяч регулятивных контролей, аттестаций поставщиков и изменений продукта за миллисекунды. Традиционные статистические модели способны обрабатывать большие объёмы данных, но часто сталкиваются с потолком, когда пространство признаков растёт экспоненциально — особенно при работе с многорегулятивными перекрёстными картами, динамическим дрейфом политик и потоками событий в реальном времени.&lt;/p>
&lt;p>Вводим &lt;strong>гибридный классический‑квантовый ИИ&lt;/strong>: шаблон проектирования, соединяющий проверенные классические конвейеры машинного обучения с квантово‑усиленными ядрами или вариационными схемами. Результатом является &lt;strong>оценка риска соответствия в реальном времени&lt;/strong>, которая быстрее и выразительнее любой полностью классической методики.&lt;/p></description></item><item><title>Квантово‑защищённые доказательства с нулевым разглашением для генерации доказательств соответствия в реальном времени</title><link>https://blog.procurize.ai/ru/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/ru/quantum-secure-zero-knowledge-proofs-for-real-time-complianc/</guid><description>&lt;h1 id="квантовозащищённые-доказательства-с-нулевым-разглашением-для-генерации-доказательств-соответствия-в-реальном-времени">Квантово‑защищённые доказательства с нулевым разглашением для генерации доказательств соответствия в реальном времени&lt;/h1>
&lt;h2 id="введение">Введение&lt;/h2>
&lt;p>Предприятия находятся под постоянным давлением, чтобы доказать соответствие таким нормативам, как &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> и отраслевым стандартам. Традиционные процессы соответствия полагаются на ручной сбор доказательств, статические аттестации и периодические аудиты — процедуры, которые отнимают много времени и уязвимы к утечкам данных.&lt;/p>
&lt;p>Недавние прорывы в &lt;strong>генеративном ИИ&lt;/strong> автоматизировали синтез доказательств, а &lt;strong>доказательства с нулевым разглашением (ZKP)&lt;/strong> предоставляют криптографические гарантии того, что утверждение истинно, не раскрывая исходные данные. Однако большинство конструкций ZKP (например, SNARK, основанные на предположениях эллиптических кривых) &lt;strong>не являются квантово‑устойчивыми&lt;/strong>. По мере развития квантовых компьютеров криптографические основы современных конвейеров соответствия могут стать устаревшими.&lt;/p></description></item></channel></rss>