RSA 2048 di bawah ancaman komputasi kuantum oleh... … 2048 Membutuhkan penskalaan rekayasa gaya Hukum Moore yang cukup agresif mulai sekarang (belum sama sekali dalam bukti)

Kapan kuantum RSA 2048? Google memiliki mesin kuantum terbaik di kelasnya dengan 105 qubit fisik Mereka menggandakan qubit fisik selama 4 tahun dan mengurangi kesalahan 2 gerbang sebesar 40% selama jangka waktu yang sama Bayangkan mereka menentukan bahwa mereka telah melewati ambang batas kinerja di mana mereka dapat merekayasa skala hari ini dan mengumumkan mesin 210 qubit pada tahun 2026 dengan pengurangan kesalahan 2 gerbang 40% lebih lanjut. Dan meskipun rekayasa komputasi kuantum lebih sulit daripada litografi transistor, bayangkan bahwa Google dapat mendorong ke irama penggandaan gaya '65-'75 selama 12 bulan, dan secara bersamaan memberikan pengurangan kesalahan yang setara pada irama yang sama. Kemudian, dan hanya dengan begitu, kita akan mengharapkan RSA 2048 berada di bawah ancaman untuk komputasi kuantum 1 minggu yang dijalankan pada tahun 2035. Jika pengurangan kesalahan tetap menjadi siklus peningkatan setiap 4 tahun, tetapi mereka dapat mendorong ke 1 tahun pada penggandaan qubit, maka kami akan mengharapkan 2038. Jika sebaliknya mereka dapat menandingi siklus penggandaan 2 tahun Moore's Law yang diperpanjang pada kedua metrik, maka retak RSA meluas hingga pertengahan 2040-an. 20 tahun lagi. (Bahkan di bawah penskalaan rekayasa yang agresif dari sini.) Bahwa tidak ada peluang komersialisasi menengah yang praktis dan terdefinisi dengan baik dengan cakupan yang signifikan menunjukkan bahwa akan sulit bagi penelitian untuk memanfaatkan diri secara berkelanjutan. Proyek R&D yang sedang berlangsung (dan inisiatif yang dikelola negara) biasanya memiliki durasi perbaikan yang lebih buruk yang konsisten dengan keadaan saat ini (setiap 4 tahun). Dalam kondisi itu kita memasuki tahun 2060-an sebelum RSA 2048 berada di bawah ancaman. Semakin Banyak yang Anda Ketahui 🌠

Bayangkan Anda mencoba memecahkan masalah. Mari kita pilih salah satu dari topi: kecelakaan mobil! Sekarang ini adalah masalah yang sulit untuk dipecahkan karena sangat langka. dalam konteks sistem infrastruktur jalan AS dan aturan mengemudi yang ditetapkan secara budaya, manusia cukup baik. kecelakaan setiap 700 ribu mil; 5 sembilan! Bayangkan untuk "memecahkan/memahami" kecelakaan secara komputasi Anda perlu mengamati jenis kecelakaan tertentu 100 kali atau lebih. Buat taksonomi kecelakaan, mungkin ada 10 prototipe jenis kecelakaan sering yang perlu Anda pelajari dan pahami, jenis kecelakaan paling sering ke-10 mungkin terjadi kira-kira 1/10 lebih sering dari jenis kecelakaan yang paling sering, 3-4% kecelakaan mungkin termasuk dalam kategori paling sering ke-10 ini. Jadi Anda hanya akan menyaksikan tipe kecelakaan paling sering ke-10 setiap 20 juta mil atau lebih. Tetapi Anda memerlukan 100 insiden dari jenis kecelakaan ke-10 yang paling sering untuk memahaminya: 2 miliar mil. Anda memerlukan akses ke data sejauh 2 miliar mil untuk menangkap setengah jam data yang menginformasikan pendekatan Anda terhadap jenis kecelakaan paling sering ke-10 itu. Bukan volume mentah data yang dikumpulkan yang penting, melainkan nilai opsi yang diberikan data itu. (Realitas jauh lebih kompleks daripada OBV itu, paling tidak karena memecahkan kecelakaan lebih dari sekadar memecahkan kecelakaan, itu adalah tata bahasa yang sangat kompleks dari penggunaan jalan dan navigasi yang menghasilkan mengemudi defensif yang baik yang menghasilkan perjalanan otonom yang aman. Meskipun demikian saya pikir matematika itu berguna untuk mengilustrasikan; memiliki opsi untuk melakukan polling armada untuk masalah tertentu yang sedang Anda kerjakan adalah kekuatan super)