Bereich Supply Chain ServicesQuantencomputer als Herausforderung für heutige Kryptografie
Online-Banking, digitale Identitäten und interne Unternehmenskommunikation basieren auf sicheren Verschlüsselungsverfahren. Viele dieser Verfahren – etwa RSA – beruhen darauf, dass bestimmte mathematische Probleme für klassische Computer praktisch nicht lösbar sind, da die benötigten Rechenzeiten zu hoch wären.
Mit dem Fortschritt im Quantencomputing stellt sich jedoch eine zentrale Frage: Wie sicher sind heutige Verschlüsselungsverfahren und kryptografische Standards, wenn Quantencomputer künftig für diese Aufgaben eingesetzt werden können?
Das Forschungsprojekt VerQueRD – Verschlüsselung brechen mittels Quanten‑Reduktions‑ und Dekompositionsmethoden untersucht diese Fragestellung systematisch und liefert eine realistische, praxisnahe Einschätzung der Bedrohungslage für heutige kryptografische Standards. Ziel ist es, Chancen und Risiken frühzeitig einzuordnen und fundierte Entscheidungsgrundlagen für den Übergang zu quantensicheren Verfahren zu schaffen.
Primfaktorzerlegung im Fokus
Im Gegensatz zu theoretischen Betrachtungen idealer Quantencomputer konzentriert sich VerQueRD auf heute verfügbare Quantenhardware der sogenannten NISQ-Generation. Diese Systeme verfügen derzeit zwar nur über begrenzte Rechenressourcen und sind fehleranfällig – bieten aber dennoch neue Rechenansätze, die klassische Verfahren ergänzen könnten.
Im Zentrum des Projekts steht die Primfaktorzerlegung, die eine zentrale Rolle für die Sicherheit vieler gängiger Verschlüsselungsverfahren spielt. Das Projekt analysiert, inwieweit sich dieses Problem durch den Einsatz quantenbasierter, quanteninspirierter und hybrider Verfahren beschleunigen lässt. Dazu werden Experimente auf realen Quantenrechnern, Simulationen und theoretische Analysen kombiniert.
Reduktions- und Dekompositionsmethoden als Schlüssel
Ein zentrales methodisches Element von VerQueRD ist die gezielte Vereinfachung komplexer Rechenprobleme. Große kryptografische Aufgaben werden so umformuliert, dass sie für aktuelle Quantenhardware überhaupt handhabbar werden.
Zum Einsatz kommen dabei Reduktions- und Dekompositionsmethoden wie Graph Shrinking und Circuit Cutting. Graph Shrinking vereinfacht komplexe Problemstrukturen zunächst klassisch und überführt sie in kleinere, schwach gekoppelte Teilprobleme. Circuit Cutting wird hingegen als software-seitige Skalierungsmethode genutzt, um die limitierten Quantenhardware-Ressourcen zu umgehen: durch die Zerlegung großer Schaltkreise in kleinere Fragmente lässt sich Near-Term-Quantenhardware skalieren und damit können größere Algorithmen realisiert werden. So lassen sich auch größere Quantenalgorithmen an die begrenzten Ressourcen heutiger Hardware anpassen.
Ressourcenbedarf, Skalierbarkeit und Rechenaufwand lassen sich durch diese zwei Ansätze realistisch bewerten und systematisch vergleichen.