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文/清华大学五道口金融学院金融安全研究中心

虽然目前的量子计算机还处于实验阶段，但它们的潜力已经引起了全球各行业的广泛关注，金融体系也不例外。近期，国际清算银行（BIS）发布的一篇工作论文探讨了量子计算在金融领域中的应用前景、潜在风险，以及如何应对这些挑战。

量子计算的独特之处

在传统计算机中，信息以比特的形式存在，每个比特只能是0或1。然而，量子计算机的基本单位——量子比特（qubit）则不同。量子比特可以同时处于0和1两个状态的叠加状态，这一特性使得量子计算机能够同时处理多个计算任务。换句话说，量子计算机能够以指数级的效率解决某些复杂问题，这对于金融行业中的大规模数据分析、风险评估等任务具有巨大潜力。

除了叠加，量子比特还具有纠缠（entanglement）特性——多个量子比特可以共享一个共同的量子状态。这意味着，量子计算可以并行处理多个计算路径，而不是像传统计算机那样顺序进行。这种能力使得量子计算在特定问题上比传统计算机快得多。

量子计算在金融领域的应用

金融行业充满了复杂的计算问题：资产定价、风险评估、投资组合优化、市场预测等。这些任务往往涉及极为庞大的数据集和复杂的数学模型，哪怕是当今最强大的传统计算机也难以应对。而量子计算的出现，可能为这些挑战带来革命性的解决方案。

1.风险管理与压力测试

风险管理是金融机构的核心任务之一。当前，金融机构使用经典的计算方法来评估和预测风险，通常依赖于蒙特卡洛模拟等技术。然而，随着金融市场的复杂性增加，处理这些模拟所需的计算成本也不断上升。量子计算能够更快地执行这些模拟，从而提供更精确的风险评估。

2.投资组合优化

投资组合优化是金融领域的另一个关键问题。投资者希望在控制风险的前提下，最大化收益。问题在于，当投资组合中的资产数量增加时，优化计算的复杂性也会呈指数级增长。传统计算机可能需要数周甚至数月才能计算出最佳投资组合，而量子计算机可以显著缩短这一时间。

蒙特利尔银行（BMO）是最早测试量子计算投资组合优化的金融机构之一。通过量子算法，BMO成功优化了其投资组合，并大幅减少了计算时间。虽然目前量子计算机的规模还不足以处理全球金融市场的所有数据，但这次实验为量子计算在实际金融应用中的潜力提供了有力的验证。

3.金融市场预测与欺诈检测

量子计算不仅可以优化投资组合，还可以用于金融市场的预测和交易策略的制定。通过与人工智能（AI）的结合，量子计算可能为市场趋势预测、交易模式识别等提供更高效的解决方案。此外，量子计算可以大幅提升金融机构的欺诈检测能力。现代金融系统中，每天都在处理大量的交易数据，而识别其中的可疑活动需要强大的计算能力。量子计算可以加速这一过程，帮助金融机构更早发现潜在的欺诈行为。加拿大的一项实验使用了量子计算来优化支付系统中的日常流动性管理。他们使用了量子退火算法，并在30天的交易样本中测试了该技术的效果。实验结果显示，通过量子计算，日常支付流动性管理中可以节省约2.4亿到2.8亿加元的流动资金。这一成果展示了量子计算在支付和结算系统中的应用潜力。

量子计算对金融安全的威胁

尽管量子计算为金融行业带来了巨大的潜力，但它也带来了严重的安全隐患。当前的金融系统依赖于经典的加密算法来保障数据安全。然而，量子计算机的强大计算能力可能使现有的加密技术失效。

1.破坏现有加密算法的能力

目前广泛使用的加密技术，如RSA和椭圆曲线加密（ECC），依赖于一些经典计算机无法在可行时间内解决的数学难题。然而，量子计算机可以通过Shor算法快速破解这些难题，从而轻松破解这些加密算法。一旦这些加密系统被破坏，金融交易中的敏感数据将面临极大的泄露风险。

2.“收集现在，破解未来”的攻击策略

尽管目前的量子计算机还不足以破解现有的加密算法，但一些黑客可能已经开始采取“收集现在，破解未来”的策略。这意味着，他们可能会提前截获并存储加密通信，等待未来量子计算机成熟后再进行破解。因此，金融机构需要尽早采取措施，使用量子抗性加密（post-quantum cryptography）来保护数据。

如何应对量子计算的威胁

面对量子计算带来的潜在安全威胁，金融机构和监管机构需要立即采取行动。量子抗性加密是一种可以抵御量子计算攻击的新型加密技术。尽管这些技术仍在开发和测试中，但它们将成为未来金融系统安全的关键。此外，量子技术本身也为提升安全性提供了新的可能性。例如，量子密钥分发（QKD）利用量子物理的特性生成和分发安全密钥，确保通信的绝对安全。即使有人尝试窃取这些密钥，量子力学的基本原理也会使窃听行为被检测到。

例如，为了应对量子计算带来的安全威胁，国际清算银行（BIS）发起了Project Leap，旨在帮助全球央行及金融机构过渡到量子抗性加密。在该计划的第一阶段，研究团队成功测试了基于量子抗性加密技术的虚拟专用网络（VPN），确保在德国和法国之间的金融数据传输安全。尽管这一技术在实际应用中仍存在一些性能挑战，但其为未来金融安全提供了新的解决方案。

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参考文献：

[1]Auer, R., Dupont, A., Gambacorta, L., Park, J. S., Takahashi, K., & Valko, A. (2024). Quantum computing and the financial system: Opportunities and risks (BIS Papers No. 149). Bank for International Settlements.

[Source]

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