Т1, ВТБ и РЖД испытали квантовую защиту для ИИ
Т1, ВТБ и РЖД представили на ПМЭФ-2026 результаты пилота по защите инфраструктуры машинного обучения с помощью квантового распределения ключей. Компании заявляют, что впервые в России применили такую схему для совместного обучения ML-моделей на данных нескольких организаций. Практическим тестом стали скоринговые модели ВТБ.
Проект под названием «Квантовый криптоанклав» стороны запустили после соглашения на ПМЭФ-2025. Его задача проста по формулировке и сложна в исполнении: дать нескольким компаниям обучать одну модель на объединённой выборке без обмена исходными данными. Ключи шифрования в этой схеме генерируются в реальном времени и передаются по выделенной оптоволоконной линии РЖД.
Технической основой стал программно-аппаратный комплекс «Эвирис» от Т1. По заявлению участников, он объединяет датасеты, запускает обучение и валидацию модели, а сами массивы данных остаются изолированными внутри криптографической среды. Для банков это ответ на старую проблему: скоринговые и антифрод-модели выигрывают от большего объёма данных, а юридические и операционные барьеры делают прямой обмен клиентскими базами почти невозможным.
Подобные подходы рынок тестирует не первый год, хотя чаще речь идёт не о квантовой криптографии, а о federated learning, confidential computing и так называемых data clean room. IBM, Google Cloud и Microsoft продвигают защищённые среды вычислений для совместной работы с данными, а банки и страховщики используют их для антифрода и кредитного скоринга. Отличие пилота Т1, ВТБ и РЖД в том, что защиту канала передачи ключей здесь вынесли на уровень квантового распределения, то есть с расчётом на угрозы, которые появятся уже в постквантовую эпоху.
Для российского рынка это, скорее, инфраструктурный эксперимент, чем готовый массовый продукт. Квантовое распределение ключей требует специализированной линии связи и дорогого оборудования, поэтому в ближайшие годы такие решения останутся в крупных контурах: у банков, операторов критической инфраструктуры и госкомпаний. Т1 рассчитывает вывести «Эвирис» в более широкое внедрение в 2027 году. Если пилот подтвердит экономику проекта, следующими кандидатами на внедрение будут антифрод, межбанковская аналитика и модели для промышленной диагностики, где ценность объединённых данных особенно высока.
