양자 컴퓨팅의 미래: 이점과 잠재적 보안 위험

여러분은 이미 많이 들으셨을 것입니다. 양자 컴퓨팅은 이전의 모든 컴퓨터를 무용지물로 만들고, 질병을 치료하며, 암호화를 끝낼 컴퓨터를 제공합니다. 우리가 흥분해야 할까요, 아니면 두려워해야 할까요? 이 기사에서는 이 놀라운 기술의 기초, 실용적인 응용, 한계, 그리고 실제로 정보 보안의 미래를 위협할 수 있는 방법에 대해 설명합니다.

IBM이 정의한 양자 컴퓨팅은 “고전 컴퓨터로는 너무 복잡한 문제를 해결하기 위해 양자 역학의 법칙을 활용하는 빠르게 발전하고 있는 기술”입니다. 클래식(즉, 트랜지스터-기반) 컴퓨팅 기술이 의사결정을 위해 1과 0에 의존하는 반면, 양자 컴퓨터는 기본 정보 단위로 양자 비트 또는 "큐비트"를 사용합니다. 각 큐비트는 트랜지스터의 켜짐/꺼짐 이분법보다 훨씬 더 많은 정보를 처리할 수 있습니다. 큐비트는 얽힘(entanglement)이라는 프로세스를 통해 서로 상호작용하며, 추가적인 큐비트가 추가될 때마다 양자 컴퓨터가 기하급수적으로 더 강력해질 수 있게 합니다.

이 지수 행동에 따르면, 20개의 트랜지스터 기반 비트(1/0)로 구성된 계산 장치는 단일 비트(상대적으로 매우 적은 계산 능력)보다 20배 더 강력합니다. 이에 반해, 20개의 양자 비트는 2^20(대략 100만)배 더 강력합니다. 다른 방식으로 표현하자면, 열 개의 얽힌 양자 비트는 16,000개의 전통적인 비트와 동등하고, 500개의 얽힌 양자 비트는 알려진 우주의 원자 수보다 더 많은 값을 저장할 수 있습니다.

이 기술을 진정으로 이해하는 것은 엄청난 과제입니다. 그러나 간략한 소개로, 양자 컴퓨팅의 잠재적인 응용과 영향을 고려해보겠습니다.

1980년대에 물리학자 리처드 파인만은 양자 물리학을 모델링하기 위해 양자 처리를 사용하는 아이디어를 제시했으며, 이는 양자 컴퓨터 개념과 그 첫 번째 이론적 응용의 탄생으로 이어졌습니다. 결과적으로 얽힌 큐비트를 사용하는 양자 컴퓨팅은 수학적인 계산을 반복적으로 수행하는 데 매우 유용한 도구로, 이 새로운 컴퓨팅 패러다임이 기존에는 풀 수 없었던 문제에 대한 답을 도출(혹은 동시에 모든 지점에 크랭크를 위치시키는)할 수 있게 합니다.

양자 컴퓨팅의 잠재적인 실용적인 응용 분야로는 암호학(다음 섹션에서 자세히 다룹니다)과 이전에는 해결하기 어렵거나 불가능했던 의료 문제에 대한 해답을 찾는 것이 포함됩니다. COVID-19가 한창이던 시기에 새로운 치료법 개발을 돕기 위해 막대한 자원이 투입된 Folding at Home 분산 계산 시스템을 고려해 보십시오. 양자 컴퓨터가 이러한 작업에 성공적으로 적용된다면 이러한 계산을 단시간에 처리할 수 있을 것입니다.

양자 컴퓨터는 거대한 유전체 데이터를 분석하는 데에도 사용되어, 의사들이 다양한 질병에 대한 맞춤형 치료 계획을 수립하는 데 도움을 제공합니다.

물론, 새로운 기술에는 언제나 그러하듯이, 속담의 망치를 가지게 되면 사람들은 곧 더 많은 못을 박을 방법을 찾아낼 것입니다. 오늘날의 양자 컴퓨팅의 제한 중 하나는 고전 컴퓨팅이 문제 x, y, z에 대한 해결책을 만들기 위해 수십 년간의 지식과 소프트웨어 도구를 이용할 수 있다는 점입니다. 우리의 집단적 양자 컴퓨팅 지식과 도구는 훨씬 더 제한적입니다. 이는 응용이 가능할 수도 있지만, 이를 실현하는 것(그리고 신뢰할 수 있도록 만드는 것—오류는 여전히 문제로 남아 있습니다)이 도전이라는 뜻입니다.

동시에, 양자 컴퓨팅과 결합될 가능성이 있는 AI의 발전은 이러한 프로그래밍 장벽을 극복하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 양자 컴퓨팅은 핵융합과 같은 먼 미래의 기술이 아닙니다. 현재 이미 작동 중인 기술입니다. IBM의 양자 대여 서비스(rent-a-quantum service)를 통해 양자 컴퓨터와 상호작용할 수도 있습니다. 이를 오래된 메인프레임의 양자 클라우드 컴퓨팅 아날로그(즉, 트랜지스터 컴퓨터가 중앙 양자 허브와 상호작용하여 생성된 결과를 반환하는 양자 클라우드 솔루션)로 생각해 보세요.

오늘날 가장 발전된 컴퓨팅 기술을 사용하여 강력한 (예: 256비트) 암호화 를 해독하는 데에는 수십억 년이 걸릴 수 있습니다. 그러나 양자 컴퓨팅은 이에 적절히 활용될 경우, 훨씬 짧은 시간 안에 이러한 암호화를 해독하여 오늘날의 보안 절차를 가치 없게 만들 수 있습니다. 암호화된 파일을 양자 알고리즘에 통과시키면 파일 내부의 비밀이 해독되어 쉽게 이용할 수 있게 됩니다.

이 문제는 예를 들어, 스파이의 비밀 문서 모음을 해독하는 것보다 더 광범위하게 퍼져 있습니다. 웹 트래픽은 일반적으로 공개 키 암호화를 통해 보안이 유지되며, 이를 통해 컴퓨터와 서버가 다른 사람이 엿듣지 못하게 정보를 주고받을 수 있습니다. 암호화가 깨지면 은행 정보, 건강 기록, 고양이 사진 등 모든 정보가 열람 가능하게 됩니다. 웹의 기본 인프라는 훨씬 덜 안전해질 것입니다.

오늘 저장된 데이터가 나중에 복호화될 가능성도 고려해야 합니다. 이는 이론적인 '지금 수집하고, 나중에 복호화' 공격을 초래할 수 있으며, 데이터가 단순히 가로채져 보관되다가 복호화될 때를 기다리는 상황입니다. 이러한 보안을 해독할 수 있는 국가 기관들은 20년 된 무기 시스템과 은퇴한 스파이에 대한 정보를 얻을 가능성이 있으며, 복호화 기술이 훨씬 더 일찍 등장하거나 이미 (비밀리에) 존재하고 있을 수도 있습니다.

희망적으로는, 조직들이 양자 컴퓨터의 암호 해독 방법론에 대응할 수 있는 암호화 저항 알고리즘을 개발하고 있다는 점이 좋은 소식일 것입니다. 이것은 이미 악의적으로 가로채어 저장된 암호화 데이터에 대한 문제를 해결하지는 못하지만, 적어도 앞으로 이러한 잠재적인 문제를 완화할 수 있습니다. 물론, 우리가 양자 사이버 보안 암호화 프로토콜을 수립하면서, 그것이 이후의 어떤 위협으로부터도 보호받을 수 있을지 의문이 생깁니다. 아마도 암호-민첩성(crypto-agility)과 현재의 보호 수준에 결코 만족하지 않는 자세가 모든 안전한 운영의 전반적인 주제가 되어야 할 것입니다.

양자 컴퓨팅은 가장 숙련된 엔지니어조차 혼란스럽게 할 수 있습니다. 더욱이 양자 텔레포테이션은 얽힌 두 큐비트 간에 정보를 여러 마일/킬로미터에 걸쳐 공유할 수 있게 해줍니다(유감스럽게도 빛보다 빠른 통신을 의미하지는 않습니다). 전체 개념은 신비롭게 느껴질 수 있습니다.

이 기술에 대한 기본적인 이해를 얻기 위한 학습 곡선은 양자 컴퓨팅의 널리 사용에 있어 큰 장벽을 나타냅니다. 반면에, 2023년 10월 월스트리트 저널 기사에서 언급된 것처럼, 증기 기관은 열역학을 이해하기 훨씬 전에 발명되었습니다. 또한 그것이 기관차에 적용된 것은 그로부터 한 세기가 지난 후였습니다.

양자 컴퓨팅 또는 AI와 양자 컴퓨팅의 결합이 유사한 경로를 따를 수 있을까요? 아마도 이러한 계산 도구를 사용하여 지속적으로 개선하고, 심지어 우리 인간을 교육하는 데 사용할 수도 있습니다. 아니면 그러한 계산이 우리가 합리적으로 이해할 수 있는 범위를 넘어 스스로를 계속 발전시킬지도 모릅니다. 이러한 미래는 어떤 공상 과학적 미래를 믿느냐에 따라 환상적일 수도 있고 디스토피아적일 수도 있습니다.