RSA-2048 암호 해독, 큐비트 10배 절감하는 새로운 아키텍처 등장!

연구진은 페르미-허바드 모델(Fermi-Hubbard model)의 바닥 상태 에너지 추정 및 RSA-2048 정수 인수분해에 필요한 자원을 분석했다. 특히, 16x16 격자에서 페르미-허바드 모델 시뮬레이션 결과, 물리적 오류율이 10⁻³일 때 약 62,000개의 물리적 큐비트가 필요하며, 이는 기존 표면 코드 기반 추정치인 940,000개에 비해 현저히 적은 수치이다. RSA-2048 인수분해의 경우, 10⁻³의 물리적 오류율과 1마이크로초의 코드 사이클 시간을 가정했을 때 100,000개 미만의 큐비트가 필요하다는 결과를 얻었다. 하지만, AI 환각(Hallucination)을 방지하기 위해 시뮬레이션 기반이라는 점을 명심해야 한다.

연구진은 하드웨어의 오류율과 사이클 시간에 따른 큐비트 수의 변화를 분석했다. 밀리초(millisecond) 단위의 사이클을 사용하는 경우, RSA-2048 인수분해에 약 310만 개의 큐비트가 필요하며, 이는 10⁻⁴의 물리적 오류율을 가정했을 때의 결과이다. 10⁻³의 물리적 오류율에서는 약 1300만 개의 큐비트가 필요하다. 이러한 차이는 더 많은 큐비트를 사용하면 병렬 처리가 가능해져 실행 시간을 단축할 수 있다는 점을 시사한다. 또한, Clifford frame cleaning 기술을 통해 처리 장치를 연결하고 분리하여 선택적인 병렬 처리를 지원한다.

만약 10만 개 미만의 물리적 큐비트로 RSA-2048을 해독할 수 있다면, 암호화 위험에 대한 임계값이 예상보다 빨리 도래할 수 있다. 이는 양자 내성 암호(Post-Quantum Cryptography)의 중요성을 더욱 강조한다. 하지만, 실제 구현을 위해서는 10⁻³ 이하의 물리적 오류율 달성, 효율적인 QLDPC 디코딩, 그리고 모듈형 하드웨어의 대규모 통합 등 해결해야 할 과제가 남아있다. 연구진은 이러한 한계를 극복하기 위한 향후 연구 방향을 제시하고 있으며, 데이터 미저장 정책(Zero-Retention Policy)을 통해 보안성을 강화할 필요가 있다.