인간의 언어 능력에 도전하는 대규모 언어모델(LLM)의 등장은 인공지능(AI) 기술이 얼마나 빨리 진화할 수 있는지 보여주었고, 양자 컴퓨팅은 이러한 변화를 더욱 가속화할 것으로 예상된다. 이 두 기술은 모두 현재 기존 고전 통신 네트워크의 제한된 속도에도 불고하고 학계, 국방 및 산업 전반에 영향을 미치고 있다.
양자 컴퓨팅(quantum computing) 도입과 생성적 AI(Generative AI)의 급속한 가속화로 인한 잠재적 보안 위험을 관리하기 위해 이러한 변화에 앞서 대비하는 것이 중요하다.
생성적 AI와 양자 컴퓨팅은 고유한 방식과 다양한 속도로 데이터를 처리한다. 예를 들어, 신용카드 등 금융 사기 탐지에서 빠르고 정확한 의사 결정이 필요하기 때문에 더 빠른 데이터 전송을 위한 통신 네트워크의 요구가 증가한다. 마찬가지로, 약물 발견에서 생성적 AI는 데이터 처리 속도를 높여 제약 회사가 더 많은 데이터를 더 자주 분석할 수 있도록 한다.
프로세스가 더 빨라짐에 따라 데이터 센터와 급증하는 엣지 디바이스 데이터 흐름이 증가하고 이를 처리하기 위해 더 많은 대역폭이 필요하다. 양자 컴퓨터가 등장함에 따라 빠른 전송 속도에 대한 요구는 더욱 증대할 것이다.
양자 연구 환경에서 생성적 AI는 대학 및 연구기관 네트워크와 정부 및 군, 산업체 등 다른 기관과의 연결이 필수다. 특히 방위 계약자는 위협을 탐지하거나 정밀 구성 요소의 물류를 관리하는 데 양자 네트워크와 생성적 AI를 사용할 수 있다.
이처럼 급변하는 통신 환경에서 사이버 보안 및 트레픽 규정 준수는 또한 빠르고 대용량의 데이터 교환을 위해 설계된 양자 네트워크, 5G 및 6G 네트워크 개발을 가속화 할 것이다. 방위 및 상업 부문 모두 AI와 양자 컴퓨팅의 안전하고 윤리적인 사용을 보장하기 위한 새로운 요구 사항에 직면하게 될 것이다. 이러한 요구 사항은 데이터 전송을 감사하고 검증할 수 있는 강력한 통신 네트워크를 필요로 하게 된다.
생성 AI와 양자 컴퓨팅은 모두 대규모 언어 모델의 훈련 데이터와 같은 독점 알고리즘과 데이터 세트에 의존한다. 양자 컴퓨팅이 발전함에 따라 기존 암호화 방법을 깨뜨릴 수 있어 이러한 약점을 악용하는 공격에 데이터가 취약해질 것이다. 이는 제약, 지적 재산 및 방위와 같은 분야의 민감한 정보에 대한 심각한 우려 사항이다.
양자 기술을 활용해 정보를 보호하기 위해 많은 조직에서 포스트 양자 암호화(PQC) 및 양자 키 분배(QKD)와 같은 고급 암호화 방법을 채택하고 있다. 이러한 방법은 장기간 기밀을 유지해야 하는 통신을 보호하도록 설계됐다.
컴퓨팅에는 AI 기능을 강화하는 텐서 처리 장치(TPU)를 포함한 대규모 프로세서 클러스터가 포함된다. 소프트웨어 정의 네트워크는 점점 더 AI를 사용하여 데이터 흐름을 최적화하고, 혼잡을 예측하고, 성능을 유지하기 위해 데이터를 재지정한다.
양자 컴퓨팅이 발전함에 따라 양자 인터넷이라고 알려진 특수 네트워크가 필요하다. 이러한 네트워크는 양자 정보를 관리하고 큐비트의 효율적인 얽힘과 순간이동을 보장해야 한다.
최고 정보 보안 책임자와 정부 및 산업 리더들은 정보 자산 가치와 사이버 보안을 확립하기 위해 준비에 필요한 기간을 이해해야 한다. 생성 AI가 더 많은 데이터에 장기적인 보호가 필요하다는 것을 나타내면서 미래의 취약성을 피하기 위해 지금부터라도 사이버 보안을 강화하는 것이 필수적이다.
자체 최적화 시스템은 통신 네트워크의 약점을 드러내므로 기업 리더가 보다 안전하고 효율적인 네트워킹 솔루션을 요구하는 것이 중요하다. 이를 통해 생성 AI에 대한 투자를 극대화하고 잠재적 이점을 충분히 실현하는 데 도움이 된다.
