XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemQISS
QISS：物联网中的量子增强可持续安全事件处理
摘要：随着物联网 (IoT) 在医疗保健、能源供应和工业自动化等各个领域变得越来越不可或缺，网络漏洞和潜在攻击的风险也随之增加。面对这些挑战，信息安全管理系统 (ISMS) 在保护重要信息资产方面的基本功能凸显出来。在此框架内，风险管理是关键，其任务是在发生网络安全事件时充分恢复系统并评估潜在的响应选项。为了实现这一点，ISMS 必须评估最佳响应方式。必须考虑实施行动方案的时间，因为恢复 ISMS 所需的时间是一个关键因素。然而，在一个注重环保的世界里，还应该考虑可持续性维度，以选择更可持续的响应方式。本文标志着风险管理和事件响应领域的显著进步，将安全措施与可持续性和企业责任的更广泛目标相结合。它介绍了一种处理网络安全事件的策略，该策略同时考虑了响应时间和可持续性。这种方法可以根据具体偏好灵活地优先考虑响应时间、可持续性或两者的平衡组合，然后确定最合适的措施来重新保护系统。采用量子方法，它可以保证可靠且一致的响应时间，而不受事件量的影响。通过我们的框架 MARISMA，这种新方法的实际应用在现实世界场景中得到了证明，强调了它在当代风险管理领域的有效性和重要性。
评估行业相关量子计算的要求
工业排班调度是制造业高效规划和运营的重要组成部分。挑战在于为具有多个生产基地的端到端制造系统找到最佳生产计划。该计划必须遵守许多约束，包括法律法规和生产基地之间有限的中间存储。在汽车行业等批量密集型行业，还必须满足生产目标走廊。优化目标是在满足所有约束的同时最大限度地降低劳动力成本。工业排班调度 (QISS) 的量子算法 [1] 提供了第一个完全量子的方法来寻找受数量约束的工业劳动力规划问题的精确解决方案。基于 Grover 自适应搜索 (GAS) [2, 3]，它继承了 Grover 算法相对于经典非结构化搜索方法（如蛮力搜索或随机搜索）的渐近二次加速。但是，这种二次加速导致实际加速的问题规模受到限制。一方面，寻求非常大的问题的精确解是不切实际的，因为：1）解决方案空间随着问题规模呈指数增长；2）约束通常对解决方案空间施加的结构非常小。因此，必须诉诸（经典的）启发式方法，例如模拟退火 [4] 或张量网络方法 [5]。另一方面，对于可以找到精确解的足够小的问题，与经典计算机相比，量子计算机的时钟速度较差，这往往会抵消二次加速 [6]。那么一个自然的问题是：是否存在一种机制，其中 QISS 可以返回精确的解决方案，其运行时间在现实世界中是可以接受的，并且优于经典的非结构化搜索？