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SQT2's Solution
SQT2’s solutions seamlessly integrate with existing technologies, enabling secure messaging, email, audio, video, and picture encoding across various platforms.
Key Factors of Digitalization:
The sustainability of our digital society hinges on three key factors:
Encrypting:Securing data from unauthorized access.1.2.3.
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Authentication Process: Verifying identities to prevent fraud.
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Blockchain Technology and Cryptocurrencies: Ensuring the integrity and security of digital transactions and records.
The Quantum ThreatQuantum computers can potentially break the cryptographic foundations of our current digital infrastructure:
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S1 Shor’s Algorithm: Solves prime number factorization, threatening asymmetric key encryption.
S2 Elliptical Quantum Algorithms: Breaks the discrete logarithm problem, compromising another layer of security.
S3 Brute Force Attacks: Solves hash functions, endangering data integrity mechanisms.
Ensuring Security in the Quantum EraSQT’s advanced quantum technology ensures the highest level of security by utilizing:
Shannon-Level Protection: Provides robust encryption that is theoretically unbreakable by quantum computers.
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Dynamic Key Encryption: Optimizes the use of entropy by adjusting encryption dynamically based on the data's importance.
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Beacons: Facilitate the distribution of secure quantum keys and ensure trust in the communication process.
MAIN PROTOCOLS
MAIN ALGORITHMS
MAIN HARWARE
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SQT's Solution SQT’s solutions seamlessly integrate with existing technologies, enabling secure messaging, email, audio, video, and picture encoding across various platforms.Key Factors of Digitalization:The sustainability of our digital society hinges on three key factors:The Quantum ThreatQuantum computers can potentially break the cryptographic foundations of our current digital infrastructure:S1 Shor’s Algorithm: Solves prime number factorization, threatening asymmetric key encryption.S2 Elliptical Quantum Algorithms: Breaks the discrete logarithm problem, compromising another layer of security.S3 Brute Force Attacks: Solves hash functions, endangering data integrity mechanisms.Ensuring Security in the Quantum EraSQT’s advanced quantum technology ensures the highest level of security by utilizing:Entropy is a critical factor in maintaining security in the quantum era. Pure entropy, generated through quantum processes, forms the foundation of SQT's encryption methods. Our patented entropy generators ensure the highest purity, necessary for creating secure cryptographic keys and maintaining data integrity.AI as an Entropy OptimizerWe are developing AI solutions to optimize the use of entropy, ensuring efficient and secure encryption. This AI will:Determine the necessary level of encryption for different parts of data, balancing security and resource usage.Enhance the encryption process to protect against future quantum computer capabilitiesThis comprehensive section outlines SQT's technical goals, the current challenges in digital security, and the innovative solutions provided by SQT. It emphasizes the importance of encryption, authentication, and blockchain security while highlighting the role of entropy and AI in maintaining robust security in the face of advancing quantum technolEncrypting:Securing data from unauthorized access.1.2.3.Authentication Process: Verifying identities to prevent fraud.Blockchain Technology and Cryptocurrencies: Ensuring the integrity and security of digital transactions and records.Shannon-Level Protection: Provides robust encryption that is theoretically unbreakable by quantum computers.Dynamic Key Encryption: Optimizes the use of entropy by adjusting encryption dynamically based on the data's importance.Beacons: Facilitate the distribution of secure quantum keys and ensure trust in the communication process.The Role of Entropy
ARTIFICIAL VISION
La visione artificiale rappresenta uno dei campi più importanti per la simulazione neurale. La SQT2 è impegnata sia nella ricerca e sviluppo di sistemi di analisi dell'immagini in movimento (analisi della scena da telecamere fisse e mobili), sia nell'analisi d'immagini biomediche (diagnostica clinica).
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La visione artificiale è un campo scientifico interdisciplinare che si occupa di come i computer possono ottenere una comprensione di alto livello da immagini o video digitali. Dal punto di vista dell'ingegneria, cerca di comprendere e automatizzare i compiti che il sistema visivo umano può svolgere.
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Le attività di visione artificiale includono metodi per l'acquisizione, l'elaborazione, l'analisi e la comprensione di immagini digitali e l'estrazione di dati ad alta definizione dal mondo reale al fine di produrre informazioni numeriche o simboliche, ad esempio sotto forma di decisioni.
Per "comprensione" in questo contesto s'intende la trasformazione di immagini visive (l'input della retina) in descrizioni del mondo che hanno senso ai processi di pensiero e possono suscitare azioni appropriate.
Questa comprensione dell'immagine può essere vista come il discriminare le informazioni simboliche dai dati dell'immagine usando modelli costruiti con l'aiuto di geometria, fisica, statistica e teoria dell'apprendimento.
La disciplina scientifica della visione artificiale si avvale della teoria alla base dei sistemi artificiali che estraggono informazioni dalle immagini.
BIG DATA
DIGITAL TWIN
L'analisi dei dati ed in particolare dei Big Data è il settore più strategico dell'informatica avanzata. La Simulazione Neurale sta portando in questo contesto importanti elementi d'innovazione.
In particolare la SQT2 è impegnata in progetti di ricerca e sviluppo sul Digital Twin. Come ci suggerisce il nome, nella Digital Twin si cerca di rappresentare una realtà fisica attraverso una struttura di dati tanto dettagliata da funzionare come modello virtuale del gemello fisico.
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La realtà fisica rappresentata può essere un edificio, una città, un ecosistema naturale, un’organizzazione sociale.
Nella Digital Twin si viene a creare una connessione tra mondo digitale e mondo fisico attraverso un continuo scambio di dati e informazioni sia in “tempo reale” (modalità sincrona) che in tempi successivi all’evento (modalità asincrona).
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Lo scopo di questo approccio tecnologico è di far evolvere il modello digitale fino a farlo diventare una copia tanto fedele al gemello fisico da poterne simulare il funzionamento.
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Il termine Digital Twin nasce e si sviluppa soprattutto in ambito industriale dove in genere viene utilizzato con lo specifico significato di riproduzione virtuale di un processo reale basato sulla raccolta di dati provenienti da sensori.
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I gemelli digitali sono già utilizzati in molti comparti industriali per l’ottimizzazione e la manutenzione dei sistemi fisici. Un fenomeno molto interessante, che si sta sviluppando in questi ultimi anni attorno a questo settore, è il rapporto con l’internet industriale dove gli oggetti fisici vengono fatti interagire virtualmente con macchine e persone.
Si tratta quindi di una vera vita virtuale di questi gemelli digitali. In alcuni contesti si parla anche di “cyberobject” e di “avatar digitali”.
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Negli ultimi anni i gemelli digitali hanno iniziato sempre più a basarsi sull'utilizzo di algoritmi di Intelligenza artificiale ed apprendimento automatico per saper generalizzare ed essere predittivi.
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