Den vollständigen Blog-Beitrag finden Sie auf Englisch hier:
»Towards Classical Software Verification using Quantum Computers«
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In diesem Beitrag untersuchen wir die Möglichkeit, die formale Verifikation klassischer Programme mithilfe von Quantencomputern zu beschleunigen. Häufige Programmierfehler wie Nullzeiger-Dereferenzierung und Zugriffe außerhalb von Array-Grenzen gehören zu den Hauptursachen für Sicherheitslücken. Unser Ansatz besteht darin, aus Codeausschnitten eine SAT-Instanz (Satisfiability) zu generieren, die genau dann erfüllbar ist, wenn das unerwünschte Verhalten im Programm vorhanden ist. Diese Instanz wird anschließend in ein Optimierungsproblem überführt, das mithilfe quantenbasierter Algorithmen gelöst wird – was potenziell eine asymptotisch polynomielle Beschleunigung ermöglicht.
Die moderne Fertigung wird zunehmend digital. Dies ermöglicht neue Geschäftsmodelle und eine nie dagewesene Effizienz. Während die Fernsteuerung von Maschinen alltäglich geworden ist, erforderte die Maschinensicherheit immer noch ein persönliches, lokales Eingreifen – bis jetzt. Diese Lücke schließen wir mit einem sicheren, authentischen Remote-Reset-System für Sicherheitsereignisse und vereinen dafür zukunftssichere Kryptographie mit robustem Sicherheitsdesign. Hier erfahren Sie, wie wir die Grenzen der sicheren, dezentralen Fertigung neu definieren.
Wie kann maschinelles Lernen die Privatsphäre wahren, ohne die Fairness zu beeinträchtigen? Die prototypbasierte Methode Differentially Private Prototype Learning ermöglicht, strenge Datenschutzvorgaben einzuhalten und gleichzeitig die Genauigkeit bei der Abbildung von unterrepräsentierten Gruppen zu verbessern. Durch die Berücksichtigung von Verzerrungen gewährleistet dieser Ansatz eine ethische und integrative KI-Entwicklung ohne Leistungseinbußen.