近年来，量子计算的快速发展使其成为各个领域的变革力量。在网络安全领域，尤其是卷算法在加速和增强威胁威胁（例如恶意软件识别）方面具有巨大的潜力。微型算法技术（NASDAQ：MLGO）是一系列算法，用于查找未知的哈希图和一定数量的算法，该算法设计用于定位未知的哈希图。该技术可以改变数据处理中使用的哈希值方法，尤其是在识别恶意软件模式时。传统的安全框架通常依靠哈希操作来为不同的数据结构或“指纹”生成唯一的身份。通过将弱质量代码段的哈希语与众所周知的恶意软件签名进行比较，该系统可以识别潜在的威胁。但是，随着网络威胁的复杂性的增加，差异 - 数据和哈希值的量使经典算法SLOW，难以应付。计算的数量提供了一个解决方案，可大大减少哈希搜索所需的时间。哈希和n-gram是强大的网络安全工具。哈希函数可以将输入数据（例如文本，代码或文件）转换为固定长度哈希值，而n-gramm则是指从数据字符串获得的连续术语（例如字节或字符）的序列。例如，在恶意软件检查中，网络安全专家使用n-gram来研究可以代表这种可伤害行为的一部分，然后通过哈希加速处理的特定代码序列。但是，当涉及大型恶意软件数据集以及尝试在知名哈希中映射N-Gram的尝试时，这些N-Grams及其哈希的处理在计算上可能是非常消耗的。微观算法技术该卷算法的主要目的是通过将哈希和n-gram表加载到相应的哈希值上加速n-gram映射，从而避免g每次查看时，都会重新计算一组n-gram的哈希值。使用整个纠缠和叠加的原理，该算法的体积可以并行寻找许多潜在值，从而大大加速了搜索过程，并且理论上使用体积搜索算法降低了从经典计算到微量同步物技术的时间的复杂性。用于查找未知哈希地图的体积算法的初始阶段使用了一种称为Kilogram的工具。 Kilogram是一种高速过滤工具，可扫描大型恶意软件样品库，以识别最常见的哈希值和与N-Gratus相关的库。 TOP-K哈希值和n-gram提供了一个目标的起点，以进行进一步分析。通过将恶意代码的最具代表性的n-gram分开，千克确保基于计算数量的随后的哈希映射阶段既有效又与实际的网络安全方案高度一致。哈希识别出N-gram，它们装有模拟器的音量。模拟器量是一个虚拟卷环境，可以模仿硬件的实际行为卷，这使研究人员更容易在受控环境中测试音量算法。在这种情况下，哈希和n-gram表被表示为整体状态。该过程使用音量叠加状态一次存储多个状态（例如各种哈希和n-gramm组合），这些状态有效地为快速数量查询准备了数据集。数据绑定并存储在模拟器的音量中后，下一阶段将对数据集应用总搜索算法。该算法的灵感来自Grover搜索算法，通过在纠缠键值对之间找到所需的哈希量。音量系统的并行性可以同时检查哈希的许多潜在匹配，从而减少找到正确匹配所需的查询数量。在c迟钝的计算，哈希查找操作时间的平均复杂性是，其中m表示n克的数量，n代表哈希表的长度。在体积算法中，可以减少查询数量。这意味着在处理大型恶意软件数据集时，音量算法可以显着缩短搜索时间并提高系统响应速度。由于威胁数据的快速识别和处理可以有效地降低系统损坏的系统的风险，因此这一优势对于网络安全至关重要。尽管量子计算在网络安全性中的应用处于勘探阶段，但该技术显示出重要的前景。根据Hash Ta Lookupble发现恶意软件只是其中之一。该技术可以扩展在加密检查，实时威胁以及需要良好数据处理的安全事件的响应等安全领域。尽管音量算法执行随着恶意软件检测，实际扩展仍然存在一些挑战。首先，音量计算机的硬件资源仍然有限，并且数量的误差校正和噪声控制仍然需要改进。此外，从量模拟器到实际量的硬件量的传输算法也面临着技术障碍。为了克服这些挑战，微算法技术（NASDAQ：MLGO）计划继续优化算法结构，减少对数量资源的需求并开发更稳定的方法NG商店商店，以应对实际硬件中可能的错误。将来，随着量子计算硬件的开发以及算法的优化和升级，该技术有望在业务网络安全系统中较旧并广泛使用。音量算法在将网络安全中未知的哈希图定位方面取得了非凡的成功，标志着一种新的迪斯科舞厅的新方法非常适合恶意软件。通过合并千克和技术以寻找数量，安全团队可以显着提高威胁识别的速度和准确性。该技术的成功不仅反映了计算数量解决实际问题的潜力，而且还为将计算数量应用于其他游戏奠定了基础。预计未来的网络安全将借助量子计算以新的速度和准确性应对新兴的安全威胁。