Das Quanten-Playbook von HSBC

Die Bank führt Post-Quanten-Kryptografie ein und verbessert den algorithmischen Handel mithilfe modernster Technologie. Das erhöht die Datensicherheit und bringt geschäftliche Vorteile in einem schnellen Markt wie dem Finanzdienstleistungssektor.

Für kaum eine andere Branche ist Quantencomputertechnologie so interessant wie für den Finanzdienstleistungssektor – nicht nur aufgrund der besseren Verschlüsselung, sondern auch wegen des Potenzials in anderen Bereichen. Die Erweiterung des algorithmischen Handels durch Quantencomputer liefert bereits vielversprechende Ergebnisse. Realistische, skalierte Prototypen bei HSBC zeigen eine um 34% höhere Genauigkeit als klassische Ansätze.

Bei einer Pressekonferenz in den Zürcher Labors von IBM Research erklärte Philip Intallura, Leiter der Abteilung für Quantentechnologien bei HSBC, dass die Hauptmotive der Bank für die Einführung von Quantencomputern Wettbewerbsvorteile und Sicherheit seien.

Laut McKinsey wird der Finanzdienstleistungssektor bis 2035 voraussichtlich einer der größten Nutznießer des durch Quantencomputer generierten Mehrwerts sein, mit potenziellen Gewinnen in Höhe von 600 Milliarden US-Dollar in den nächsten zehn Jahren.

Sicherheitsrisiko veraltete Technologie und Standards

Der dringlichste Anreiz für Banken, sich mit Quantencomputern vertraut zu machen, ist jedoch die Sicherheitsbedrohung. Schließlich sind Banken ein bevorzugtes Ziel für Cyberkriminalität, und laut dem Global Risk Institute besteht eine Wahrscheinlichkeit von 19% bis 34%, dass ein Quantencomputer bis 2035 die aktuelle RSA-2048-Public-Key-Verschlüsselung innerhalb weniger Stunden knacken kann. Bereits 2030 liegt das prognostizierte Risiko bei 5% bis 14%.

Das sind Risiken, die Banken (oder Aufsichtsbehörden) nicht gerne sehen. Für HSBC ist es ein guter Grund, quantensichere Algorithmen (Post-Quantum-Kryptografie, PQC) in seinem gesamten Bestand einzuführen.

„Angesichts der Folgen, die es hätte, wenn Kundendaten und Zahlungen nicht sicher aufbewahrt werden könnten, ist [5% in fünf Jahren] für mich eine sehr, sehr hohe Wahrscheinlichkeit“, so Intallura.

Das Zeitfenster für den Ersatz von RSA wird immer kleiner. Das US-amerikanische National Institute of Standards and Technology (NIST) hat das Ende der Lebensdauer auf 2035 festgelegt und Regulierungsbehörden schreiben die Entfernung durch Anbieter entsprechender Dienste bis dahin vor.

Krypto-Agilität

In den letzten 18 Monaten hat HSBC PQC-Algorithmen ausgiebig getestet, darunter eine praktische Demonstration zum Schutz von Transfers von tokenisiertem Gold – ein Service, mit dem Anleger Gold über Token handeln können, wobei die Transaktionen in einem dezentralen Verzeichnis, einer Blockchain, gespeichert werden. Die Bank hat mit dem NIST zusammengearbeitet, um ihr kryptografisches Ökosystem zu modernisieren. Dabei wurde zunächst ermittelt, wo in ihrem riesigen globalen Bestand RSA und andere anfällige Kryptotechnologie verwendet wird. Anschließend wurden Post-Quanten-Alternativen implementiert, damit diese zum gegebenen Zeitpunkt so nahtlos wie möglich umgestellt werden können und die Krypto-Agilität gewährleistet ist – also die Fähigkeit, schnell wieder umzustellen, sollte sich ein Algorithmus als unsicher erweisen.

In diesen 18 Monaten habe sich die Diskussion verändert, so Intallura. „Es gibt jetzt weniger Debatten darüber, wann wir glauben, dass dies tatsächlich geschehen wird, und es wird eher zu einer Erwartung unserer Regulierungsbehörden.“

Neben der Arbeit am Ersatz von RSA hat Intalluras Team auch die Quanten-Schlüsselverteilung (QKD) demonstriert. Mit Hilfe der Quantenmechanik soll die Sicherheit beim Austausch kryptographischer Schlüssel erhöht werden. In einem Experiment wurden Schlüssel im Londoner Hauptsitz der Bank generiert, an ein nahe gelegenes Rechenzentrum übertragen und zur Sicherung eines 30-Millionen-Euro-zu-Dollar-Handels verwendet.

Vor Kurzem arbeitete HSBC mit der Monetary Authority of Singapore zusammen, um QKD-gesicherte Daten zwischen verschiedenen Banken im Land zu versenden. Diese Art der Zusammenarbeit zwischen konkurrierenden Banken und den Behörden zum Testen eines neuen Systems, das ihre gegenseitige Sicherheit stärken könnte, sei ein „wichtiges Beispiel“, so Intallura.

Experten beim britischen NCSC sowie beim Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnologie (BSI) warnen jedoch, sich bei der Generierung und Verteilung von kryptografischen Schlüsseln nicht ausschließlich auf QKD zu verlassen und raten zu ganzheitlichen Sicherheitskonzepten.

Geschäftlicher Vorteil für Early Adopters

Intallura sagte, dass er und sein Expertenteam zumindest kurzfristig kein Interesse an dem akademischen Wettlauf um den Quantenvorteil haben, bei dem mit Quantencomputern Aufgaben ausgeführt werden, die mit klassischen Computern unmöglich sind.

„Wir beschäftigen uns intensiv damit, wie wir Quantentechnologien in strategisch wichtigen Bereichen des Unternehmens einsetzen können, in denen sich klare kommerzielle Wertchancen bieten“, sagte er.

„Unsere Philosophie lautet: Wie können wir die heutigen Quantencomputertechnologien nutzen, einschließlich quanteninspirierter Technologien oder Quantenzufallszahlen, alles, was uns einen kommerziellen Vorteil verschafft. Wenn ich meine bisherigen Ergebnisse auch nur geringfügig übertreffen kann, verschafft mir das den nötigen Spielraum, um das zu erreichen, was wir alle wirklich anstreben: den Quantenvorteil.“

Ein Bereich, in dem sich Wertsteigerungspotenzial bietet, ist der algorithmische Anleihehandel. Als Market Maker muss HSBC auf eine Kundenanfrage mit einem Preis reagieren und dabei mit anderen Händlern konkurrieren. Ist der Preis zu hoch, verliert der Broker wahrscheinlich das Geschäft; ist er zu niedrig, sinken die Gewinne.

„Das ist ein ziemlich komplexes Problem“, bemerkte Intallura und erklärte, dass die Analysten der Bank ein maschinelles Lernmodell einsetzen, um den optimalen Gewinnpunkt zu finden.

In einem Experiment, um zu sehen, ob das ML-Modell verbessert werden kann, arbeitete sein Team mit IBM zusammen, um einen Quantencomputer in den Arbeitsablauf einzuführen und „Merkmale“ (Handelsmerkmale der Anleihe) in einen Quantenberechnungsraum (Hilbert-Raum) umzuwandeln. „Dadurch konnten wir komplexere Muster identifizieren, die wir klassisch nicht sehen konnten“, erklärte Intallura.

„Wir haben diese Muster identifiziert und zurücktransformiert, dann haben wir diese transformierten Merkmale verwendet, um unser klassisches Modell zu trainieren.“

Das Ergebnis? Im besten Fall eine 34-prozentige Verbesserung bei der genauen Identifizierung des Sweet Spots für die Preisgestaltung im Vergleich zu rein klassischen Ansätzen, mit geringeren – aber immer positiven – Verbesserungen bei anderen Durchläufen.

Intallura hütete sich davor, in dieser Phase von einem Quantenvorteil (einem höchst umstrittenen Begriff) zu sprechen, sondern bewarb ihn stattdessen als „ein wirklich gutes Beispiel dafür, wie wir durch den innovativen Einsatz von Quantencomputern diese Verbesserung erzielen konnten“.

Wichtig sei, so fuhr er fort, dass sein Team „einen echten Quantencomputer mit echten Daten in echtem Maßstab einsetzt. Das ist also so „realitätsnah”, wie es derzeit nur möglich ist.

Es gehe darum, neue Technologien einzusetzen, um bestehende Prozesse zu verbessern, fügte er hinzu. „Es zeigt, dass Quants mit Quantencomputern als Teil ihres Entwicklungs-Toolkits in der Lage sind, komplexere Modelle zu entwickeln. Das ist der Ansatz, den wir verfolgen.”

Dieser Artikel erschien ursprünglich auf unserer Schwester-Website Computing.