글: Jeremy Cook
모두의 이목이 집중되었던 사안이 있습니다. 양자 컴퓨팅으로 이전의 모든 컴퓨터를 구형으로 전락시키고, 질병을 치료하고, 암호화의 시대를 끝낼 컴퓨터가 등장할 것이라는 내용 말입니다. 우리는 기뻐해야 할까요, 아니면 겁을 먹어야 할까요? 이 문서에서는 이 경이로운 기술의 기본 사항, 실질적 응용 분야, 한계, 그리고 이 기술이 실제로 정보 보안의 미래를 위협할 수 있는 방식을 설명합니다.
양자 컴퓨팅이란 무엇일까요?
IBM의 정의에 따르면 양자 컴퓨팅은 "빠르게 떠오르는 신기술로서 양자 역학 법칙을 활용하여 기존 컴퓨터에는 너무 복잡했던 문제를 해결하는 기술입니다." 기존(트랜지스터 기반) 컴퓨팅 기술이 의사 결정을 내리는 데 1과 0에 의존한다면 양자 컴퓨터는 양자 비트("큐비트")를 기본 정보 단위로 대신 사용합니다. 각 큐비트는 트랜지스터의 켜짐/꺼짐 이분법보다 훨씬 더 많은 정보를 처리할 수 있습니다. 큐비트는 얽힘이라는 프로세스를 통해 서로 상호 작용하며, 덕분에 양자 컴퓨터는 각 추가 큐비트가 더해질 때마다 기하급수적으로 더 강력해집니다.
이 경이로운 작용에 따르면, 트랜지스터 기반 비트(1/0) 20개로 구성된 계산 기기는 똑같은 비트 1개보다 20배 더 우수한 반면(상대적으로 아주 작은 계산 측면에서), 양자 비트 20개는 똑같은 큐비트 1개보다 2^20(약 100만)배 더 우수합니다. 다른 방식으로 설명하자면, 얽힌 큐비트 10개는 일반 비트 16,000개에 상응하며, 얽힌 큐비트 500개는 인간에게 알려진 우주 전체의 원자보다 더 많은 값을 저장할 수 있습니다.
이 기술을 제대로 이해하기란 쉽지 않은 일입니다. 그러나 위의 간단한 소개 내용을 기초로 이제 양자 컴퓨팅의 잠재적인 응용 분야 및 의미를 살펴보겠습니다.
양자 컴퓨팅의 응용 분야
1980년대에 물리학자 Richard Feynman은 양자 처리를 사용하여 양자 물리학을 모델링한다는 아이디어를 떠올려 양자 컴퓨터 개념과 이 개념 최초의 이론적 응용 분야를 탄생시켰습니다. 결과적으로, 얽힌 큐비트를 사용하는 양자 컴퓨팅은 수학 계산을 기계적으로 처리하는 데 매우 효과적인 도구로서, 이 새로운 컴퓨팅 패러다임을 통해 이전에는 해결할 수 없었던 문제의 해답을 기계적으로 얻는 것(비유하자면 모든 지점에 결과를 도출하는 손잡이를 동시에 배치하는 것)이 가능합니다.
양자 컴퓨팅의 잠재적인 실질적 응용 분야로는 암호 해독(다음 섹션에서 자세히 설명), 이전에는 해결하기 어렵거나 불가능했던 의료 딜레마의 해답을 찾는 작업 등이 있습니다. 코로나19가 창궐하여 새로운 치료법 개발을 돕기 위해 막대한 자원이 투입되었던 시기에 사용된 Folding at Home 분산 컴퓨팅 설정을 생각해 보십시오. 그러한 작업에 양자 컴퓨터를 성공적으로 적용한다면 해당 계산을 잠깐 사이에 끝낼 수 있습니다.
양자 컴퓨터는 또한 대규모 게놈 데이터 세트 분석에 사용할 수 있어, 의사가 다양한 질병에 대한 치료 계획을 개인 맞춤화하는 데 도움이 됩니다.
물론 모든 신기술이 그렇듯이, 이른바 이러한 '망치'가 등장하면 사람들은 못을 박는 일 외에 가능한 다른 일을 곧 찾아내게 마련입니다. 오늘날 양자 컴퓨팅의 한계 중 하나는 기존 컴퓨팅의 경우 수십 년에 달하는 지식 및 소프트웨어 도구가 축적되어 있어 문제 x, y, z에 대한 솔루션을 마련할 수 있다는 것입니다. 집합적 양자 컴퓨팅 지식 및 도구 세트는 그보다 훨씬 한정적이기 때문에 이론적으로 가능한 응용 분야를 실제로 구현(오류 없이 안정적으로 구현)하기는 어렵습니다.
동시에, 양자 컴퓨팅과 잠재적으로 묶이곤 하는 AI의 발전이 이러한 프로그래밍 장벽을 극복하는 데 도움이 될 수 있습니다. 양자 컴퓨팅은 융합처럼 먼 미래의 기술이 아닙니다. 현재 작동 중인 기술입니다. IBM의 양자 임대 서비스를 통해 양자 컴퓨터와 상호 작용할 수도 있습니다. 기존 컴퓨팅의 메인프레임에 대해 아날로그 방식을 취하는 양자 클라우드 컴퓨팅(즉, 트랜지스터 컴퓨터가 중앙 양자 허브와 상호 작용하여 생성과 동시에 결과를 반환하는 양자 클라우드 솔루션)이라고 생각하면 됩니다.
양자 보안
오늘날 가장 발전된 컴퓨팅 기술을 사용하여 강력한(예: 256비트) 암호화를 풀려면 수십억 년이 걸릴 수 있습니다. 그러나 양자 컴퓨팅을 작업에 적절하게 설정하면 훨씬 더 짧은 시간에 이러한 암호화를 풀 수 있으므로 오늘날 보안 절차의 가치가 떨어질 수 있습니다. 양자 알고리즘에 암호화된 파일을 통과시키면 내부의 기밀이 해독되어 읽을 수 있는 상태가 됩니다.
이 문제는 말하자면 스파이의 비밀 문서 저장고를 여는 일보다 더 광범위한 사안입니다. 웹 트래픽이 일반적으로 공개 키 암호화를 통해 보호되기 때문에 컴퓨터와 서버가 유출 없이 정보를 주고받을 수 있다는 점을 생각해 보십시오. 이 암호화가 풀리면 뱅킹 정보, 건강 기록, 고양이 사진 등 이 모든 정보가 누구나 볼 수 있는 상태가 됩니다. 웹의 기반 인프라에서 보안이 훨씬 저하될 것입니다.
또한 오늘날 저장된 데이터를 나중에 해독할 수도 있다는 점을 생각해 보십시오. 이로 인해 이론상 일명 '지금 수집 후 나중에 해독'식 공격이 발생합니다. 즉, 데이터를 가로챈 다음 암호화를 풀 수 있을 때까지 저장해 두는 방식입니다. 이러한 보안을 푸는 국가 행위자들이 20년 전의 무기 시스템과 은퇴한 스파이들에 대한 정보를 받게 될 수도 있고, 해독 기술(또는 기밀)이 훨씬 더 빨리 실현되거나 지금 당장 사용 가능한 상태가 될 수도 있습니다.
(희망적으로 생각할 때) 희소식은 조직들이 양자 컴퓨팅 해독 방법에 맞설 수 있는 암호 내성 알고리즘을 고안하고 있다는 것입니다. 암호화된 데이터를 이미 악의적으로 가로채서 나중에 사용하기 위해 저장한 경우의 문제는 해결되지 않지만 적어도 이 잠재적인 문제를 앞으로 완화할 수는 있습니다. 물론 양자 사이버 보안 암호화 프로토콜을 구축하는 과정에서, 다음에 등장할 다른 신기술에 대한 보호 기능이 있을지 의문이 들 것입니다. 아마도 암호 민첩성, 그리고 현재 보호 수준에 결코 만족하지 않는 태도가 모든 보안 작업에서 무엇보다 중요한 테마가 되어야 할 것으로 보입니다.
양자 컴퓨팅의 미래: 신세계… 언젠가는 그 영역을 이해할 수 있을 것인가?
양자 컴퓨팅은 매우 숙련된 엔지니어라 하더라도 어렵게 느껴질 수 있습니다. 몇 마일/킬로미터에 걸쳐 얽힌 두 큐비트 간에 정보를 공유할 수 있는 양자 순간 이동은 말할 것도 없습니다(유감스럽게도 빛보다 빠른 통신을 의미하지는 않음). 전체 개념 자체가 불가사의해 보일 수 있습니다.
이 기술의 기본 내용을 파악하는 일의 학습 곡선은 양자 컴퓨팅을 광범위하게 사용하는 데 거대한 장벽으로 작용합니다. 반면 2023년 10월자 Wall Street Journal 기사에서도 언급되었듯이, 사람들이 열역학을 이해하기 훨씬 전에 증기 엔진이 발명된 것을 생각해 보십시오. 심지어 증기 엔진은 발명으로부터 한 세기가 더 지나서야 비로소 기관차에 적용되었습니다.
양자 컴퓨팅 혹은 AI와 양자 컴퓨팅의 조합이 비슷한 길을 가게 될까요? 그 과정에서 양자 컴퓨팅이 자체 계산 도구를 사용하여 지속적으로 향상을 거듭하고 나아가 사람들을 교육시키는 수준에까지 이르게 될까요? 아니면 그러한 계산이 우리가 합리적으로 추측할 수 있는 것 이상으로 계속해서 향상될 수도 있습니다. 그러한 미래는 개개인이 어떤 공상 과학 미래를 믿느냐에 따라 이상향이 될 수도, 반이상향이 될 수도 있습니다.
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