В последние годы квантовые вычисления привлекают значительное внимание из-за своего потенциала решения сложных задач, недоступных классическим компьютерам. Одной из приоритетных областей применения квантовых алгоритмов является криптографический анализ, поскольку квантовые компьютеры способны эффективно взламывать такие широко используемые криптосистемы, как RSA и ECC. Однако разработка квантовых алгоритмов сталкивается с рядом трудностей, связанных с оптимизацией их структуры и параметров. В данном исследовании рассматривается применение методов машинного обучения (МО) для повышения эффективности квантовых алгоритмов в задачах криптографического анализа. Для достижения этой цели были использованы гибридные квантово-классические подходы, объединяющие преимущества квантовых вычислений и машинного обучения. Для автоматической настройки параметров квантовых алгоритмов, включая параметры шумоподавления и оптимизации, использовались алгоритмы обучения с учителем и без него. Исследование проводилось на основе моделирования квантовых операций на симуляторах и тестирования на реальных квантовых процессорах. Использование методов машинного обучения позволило сократить время выполнения квантовых алгоритмов на 20-30% при сохранении точности результата. Кроме того, оптимизация обучения снизила потребность в квантовых ресурсах, таких как количество вентилей, что открывает возможности для выполнения сложных задач на квантовых устройствах с ограниченной мощностью. Использование таких подходов продемонстрировано на примере криптографического анализа алгоритма Шора. Полученные результаты показывают эффективность интеграции методов машинного обучения в процесс разработки квантовых алгоритмов. Это открывает перспективы для дальнейших исследований, направленных на создание более мощных инструментов для криптоанализа и других задач. Исследование доказывает целесообразность использования машинного обучения для оптимизации квантовых алгоритмов, повышения их производительности и расширения сферы возможных приложений, включая криптографический анализ.
In recent years, quantum computing has attracted considerable attention due to its potential to solve complex problems inaccessible to classical computers. One of the priority areas of application of quantum algorithms is cryptographic analysis, since quantum computers are able to effectively crack widely used cryptosystems such as RSA and ECC. However, the development of quantum algorithms faces a number of difficulties related to optimizing their structure and parameters. This study examines the application of machine learning (ML) methods to improve the efficiency of quantum algorithms in cryptographic analysis tasks. To achieve this goal, hybrid quantum-classical approaches were used, combining the advantages of quantum computing and machine learning. Learning algorithms with and without a teacher were used to automatically adjust the parameters of quantum algorithms, including noise reduction and optimization parameters. The research was based on simulation of quantum operations on simulators and testing on real quantum processors. The use of machine learning methods made it possible to reduce the execution time of quantum algorithms by 20-30% while maintaining the accuracy of the result. In addition, learning optimization has reduced the need for quantum resources, such as the number of gates, which opens up opportunities for performing complex tasks on quantum devices with limited power. The use of such approaches has been demonstrated by the example of cryptographic analysis of the Shor algorithm. The results obtained show the effectiveness of integrating machine learning methods into the process of developing quantum algorithms. This opens up prospects for further research aimed at creating more powerful tools for cryptanalysis and other tasks. The study proves the feasibility of using machine learning to optimize quantum algorithms, improving their performance and expanding the scope of possible applications, including cryptographic analysis.
In recent years, quantum computing has attracted considerable attention due to its potential to solve complex problems inaccessible to classical computers. One of the priority areas of application of quantum algorithms is cryptographic analysis, since quantum computers are able to effectively crack widely used cryptosystems such as RSA and ECC. However, the development of quantum algorithms faces a number of difficulties related to optimizing their structure and parameters. This study examines the application of machine learning (ML) methods to improve the efficiency of quantum algorithms in cryptographic analysis tasks. To achieve this goal, hybrid quantum-classical approaches were used, combining the advantages of quantum computing and machine learning. Learning algorithms with and without a teacher were used to automatically adjust the parameters of quantum algorithms, including noise reduction and optimization parameters. The research was based on simulation of quantum operations on simulators and testing on real quantum processors. The use of machine learning methods made it possible to reduce the execution time of quantum algorithms by 20-30% while maintaining the accuracy of the result. In addition, learning optimization has reduced the need for quantum resources, such as the number of gates, which opens up opportunities for performing complex tasks on quantum devices with limited power. The use of such approaches has been demonstrated by the example of cryptographic analysis of the Shor algorithm. The results obtained show the effectiveness of integrating machine learning methods into the process of developing quantum algorithms. This opens up prospects for further research aimed at creating more powerful tools for cryptanalysis and other tasks. The study proves the feasibility of using machine learning to optimize quantum algorithms, improving their performance and expanding the scope of possible applications, including cryptographic analysis.