QuevaTech Araştırma İnisiyatifi
15 Temmuz 2025 · 7 dk okuma
QuevaTech bünyesinde yürütülen çalışmalarda AI-Hybrid TRNG yaklaşımının Monte Carlo simülasyonlarına etkisi araştırılmaktadır. Yüksek kaliteli rastgeleliğin risk analizindeki potansiyeli teknik olarak belgelenmektedir.
Kuantum Tehdidi ve Finansal Sistemler
Büyük ölçekli kuantum bilgisayarların RSA ve eliptik eğri kriptografisini kırma kapasitesine ulaşması, finansal altyapılar için kritik bir geçiş sürecini zorunlu kılmaktadır. NIST'in 2024 yılında standardize ettiği ML-KEM, ML-DSA ve SLH-DSA algoritmaları, bu geçişin temel taşlarını oluşturmaktadır.
TRNG'nin Monte Carlo Simülasyonlarındaki Rolü
Risk modellemede kullanılan Monte Carlo yöntemi, örneklem kalitesine doğrudan bağımlıdır. Yazılım tabanlı PRNG'lerin öngörülebilirlik zaafiyetleri, finansal stres testlerinde sistematik sapmalara yol açabilmektedir.
Araştırma Bulguları (Ön Sonuçlar)
- Fiziksel entropi kaynağından beslenen TRNG, PRNG'ye kıyasla daha hızlı konverjans sergilemektedir
- Örneklemler arası bağımsızlık, portföy optimizasyonu doğruluğunu artırmaktadır
- AI-Hybrid yaklaşım ile entropi kalitesi sürekli izlenebilmektedir
- NIST SP 800-90B uyumlu donanım entropi kaynağı test edilmektedir
Post-Quantum Geçiş Stratejisi
Finansal kurumlar için önerilen kripto-çeviklik (crypto-agility) yaklaşımı, mevcut klasik algoritmalarla kuantum-dirençli algoritmaların hibrit olarak kullanılmasını öngörmektedir. Bu süreçte yüksek kaliteli entropi kaynağına olan ihtiyaç artmakta, TRNG teknolojisi stratejik önem kazanmaktadır.
Bu yazı, QuevaTech Akademik Ar-Ge İnisiyatifi bünyesinde yürütülen araştırmaların özeti niteliğindedir. Ticari amaç taşımamakta olup bilimsel merak ve bağımsız araştırma motivasyonuyla hazırlanmıştır.