RSA 2048 sotto la minaccia del calcolo quantistico da… …2048 Richiede un'ingegneria di scalabilità in stile Moore's Law piuttosto aggressiva a partire da ora (non ancora affatto evidente)

Quando il quantum RSA 2048? Google ha una macchina quantistica di prim'ordine con 105 qubit fisici. Hanno raddoppiato i qubit fisici in 4 anni e ridotto gli errori a 2 porte del 40% nello stesso periodo. Immagina che abbiano determinato di aver superato una soglia di prestazioni in cui potrebbero ingegnerizzare su scala oggi e annunciato una macchina da 210 qubit nel 2026 con una ulteriore riduzione del 40% degli errori a 2 porte. E nonostante l'ingegneria della computazione quantistica sia di gran lunga più difficile della litografia a transistor, immagina che Google possa spingere verso un ritmo di raddoppio di 12 mesi in stile '65-'75, e contemporaneamente fornire riduzioni di errore equivalenti allo stesso ritmo. Allora, e solo allora, ci aspetteremmo che RSA 2048 venga minacciato da un calcolo quantistico di 1 settimana entro il 2035. Se la riduzione degli errori rimanesse un ciclo di miglioramento ogni 4 anni, ma potessero spingere a 1 anno per i raddoppi dei qubit, allora ci aspetteremmo il 2038. Se invece possono eguagliare il ciclo di raddoppio esteso di 2 anni della Legge di Moore su entrambe le metriche, allora la rottura di RSA si estende fino alla metà degli anni 2040. A 20 anni di distanza. (Anche sotto un'aggressiva scalabilità ingegneristica da qui in avanti.) Il fatto che non ci siano opportunità di commercializzazione intermedie pratiche e ben definite di portata significativa suggerisce che sarà difficile per la ricerca auto-capitalizzarsi in modo sostenibile. Tali progetti di R&D in corso (e iniziative statali) hanno tipicamente durate di miglioramento peggiori, coerenti con l'attuale stato delle cose (ogni 4 anni). In queste condizioni, arriveremo negli anni '60 prima che RSA 2048 venga minacciato. Più sai 🌠

immagina di cercare di risolvere un problema. scegliamone uno a caso: incidenti stradali! ora, questo è un problema difficile da risolvere perché sono straordinariamente rari. nel contesto del sistema infrastrutturale stradale degli Stati Uniti e delle regole di guida culturalmente stabilite, gli esseri umani sono piuttosto bravi. un incidente ogni 700k miglia; 5 nove! immagina che per "risolvere/capire" un incidente in modo computazionale tu debba osservare quel particolare tipo di incidente circa 100 volte. crea una tassonomia degli incidenti, forse ci sono 10 tipi di incidenti prototipici frequenti che devi studiare e comprendere, il 10° tipo di incidente più frequente probabilmente si verifica circa 1/10 delle volte rispetto al tipo di incidente più frequente, il 3-4% degli incidenti potrebbe rientrare in questa 10° categoria di incidenti più frequenti. Quindi vedrai solo il 10° tipo di incidente più frequente ogni 20 milioni di miglia circa. Ma hai bisogno di 100 incidenti di quel 10° tipo di incidente più frequente per capirlo: 2 miliardi di miglia. Hai bisogno di accesso ai 2 miliardi di miglia di dati per catturare la mezz'ora di dati che informa il tuo approccio a quel 10° tipo di incidente più frequente. Non è il volume grezzo di dati raccolti che conta, è il valore dell'opzione che quei dati offrono. (la realtà è molto più complessa di così, ovviamente, non ultimo perché risolvere gli incidenti è più che semplicemente risolvere incidenti, è la grammatica incredibilmente complessa dell'uso e della navigazione stradale che porta a una guida difensiva sicura che consente viaggi autonomi sicuri. Tuttavia, penso che la matematica sia utilmente illustrativa; avere l'opzione di interrogare una flotta per un problema specifico su cui stai lavorando è un superpotere)