近年來，量子計算的飛速發展使其成為各個領域的變革力量。特別是在網絡安全領域，量子算法展示了加速并增強威脅檢測（如惡意軟件識別）方法的巨大潛力。微算法科技（NASDAQ:MLGO）用于定位未知哈希圖的量子算法，是針對未知哈希圖定位而設計的量子算法。這項技術可能會徹底改變在數據處理中利用哈希值的方式，特別是在惡意軟件模式識別中。
傳統網絡安全框架通常依賴哈希函數來生成不同數據結構的唯一標識符，或稱之為“指紋”。通過將可疑代碼片段的哈希值與已知惡意軟件簽名進行比較，系統可以識別潛在的威脅。然而，隨著網絡威脅的日益復雜，數據量和哈希值的多樣性使得經典算法變得緩慢且難以應對。量子計算提供了一種解決方案，能夠極大地縮短哈希值搜索所需的時間。
在網絡安全中，哈希和 n-gram 是強大的工具。哈希函數可以將輸入數據（如文本、代碼或文件）轉換為固定長度的哈希值，而 n-gram 指的是從數據字符串中提取出的 n 項連續項（如字節或字符）的序列。例如，在惡意軟件分析中，網絡安全專家使用 n-gram 來分析代碼的特定序列，這些序列可能代表惡意行為的一部分，然后通過哈希加速處理。然而，當涉及大量惡意軟件數據集并嘗試將 n-gram 映射到已知的哈希值時，處理這些 n-gram 及其哈希值可能變得非常耗費計算資源。
微算法科技該量子算法的主要目標是通過將哈希和 n-gram 表加載到量子計算機中，加速 n-gram 到相應哈希值的映射，從而避免每次查找時都重新計算一組 n-gram 的哈希值。利用量子糾纏和疊加原理，該量子算法可以并行搜索多個潛在值，大大加快了搜索過程，理論上可以將時間復雜度從經典計算中的
降低到使用量子搜索算法的
。
微算法科技用于定位未知哈希圖的量子算法的初始階段采用了一種名為 KiloGram 的工具。KiloGram 是一種高速篩選工具，可以掃描大量的惡意軟件樣本庫，以識別最常見的哈希值及相關的 n-gram。這些 top-k 哈希值和 n-gram 提供了進一步分析的有針對性的起點。通過隔離惡意代碼最具代表性的 n-gram，KiloGram 確保了后續基于量子計算的哈希映射階段既高效又高度符合實際網絡安全場景。
一旦識別出哈希值和 n-gram，它們就會被加載到量子模擬器中。量子模擬器是一個虛擬量子環境，能夠模擬實際量子硬件的行為，方便研究人員在受控環境中測試量子算法。在這一設置下，哈希和 n-gram 表被表示為糾纏的量子態。這一過程利用量子疊加態來同時存儲多個狀態（例如各種哈希和 n-gram 組合），有效地為快速量子查詢準備了數據集。
在數據糾纏并存儲到量子模擬器中后，下一階段便是對數據集應用量子搜索算法。該算法受 Grover 搜索算法啟發，通過在糾纏的鍵值對之間搜索，找到所需的哈希值。量子系統的并行性可以同時評估多個潛在的哈希匹配，從而減少查找正確匹配所需的查詢次數。
在經典計算中，哈希查找操作的平均時間復雜度為，其中'M'表示 n-gram 的數量，'N'表示哈希表的長度。而在量子算法中，通過量子搜索技術，可以將查詢次數減少至。這意味著在處理大型惡意軟件數據集時，量子算法可以大幅度降低查找時間，提升系統的響應速度。這一優勢在網絡安全中極為關鍵，因為快速識別和處理威脅數據可以有效減少系統被攻破的風險。
雖然量子計算在網絡安全中的應用尚處于探索階段，但該技術已經展示出顯著的前景�；诠１聿檎业膼阂廛浖䴔z測只是其中的一種應用。這一技術可以擴展到密碼學分析、實時威脅檢測以及安全事件響應等需要高效數據處理的安全領域。
盡管該量子算法在惡意軟件檢測方面表現出色，但實際部署仍面臨一些挑戰。首先，量子計算機的硬件資源仍然有限，量子比特的糾錯和噪聲控制仍需進一步提升。此外，將算法從量子模擬器過渡到真實量子硬件中也面臨技術門檻。
為克服這些挑戰，微算法科技（NASDAQ:MLGO）計劃繼續優化算法結構，降低對量子資源的需求，同時開發更加魯棒的量子態存儲方法，以應對實際硬件中可能出現的誤差。未來，隨著量子計算硬件的發展和算法的優化升級，該技術有望進一步成熟，并廣泛應用于企業的網絡安全系統中。
量子算法在網絡安全中定位未知哈希圖的突破性進展，標志著一種更高效、更智能的惡意軟件檢測新方法。通過整合 KiloGram 工具和量子搜索技術，安全團隊能夠顯著提升威脅識別的速度和準確性。這一技術的成功不僅展示了量子計算在解決實際問題中的潛力，也為未來量子計算在其他領域的應用奠定了基礎。未來的網絡安全將有望借助量子計算，以全新的速度和精確度應對不斷演變的安全威脅。
