Fugu-MT 論文翻訳(概要): Composable finite-size effects in free-space CV-QKD systems

論文の概要: Composable finite-size effects in free-space CV-QKD systems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.03476v1
Date: Mon, 10 Feb 2020 00:22:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-04 02:01:36.736599
Title: Composable finite-size effects in free-space CV-QKD systems
Title（参考訳）: 自由空間CV-QKD系における構成可能な有限サイズ効果
Authors: Nedasadat Hosseinidehaj, Nathan Walk, Timothy C. Ralph
Abstract要約: 本稿では,2つの古典的後処理戦略,すなわち高透過性データの選択とデータクラスタ化について検討し,チャネルのゆらぎに起因したノイズを低減させる。これらの戦略は、個人攻撃と集団攻撃の両方に対して、有限サイズの鍵レートを高めることができることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Free-space channels provide the possibility of establishing continuous-variable quantum key distribution (CV-QKD) in global communication networks. However, the fluctuating nature of transmissivity in these channels introduces an extra noise which reduces the achievable secret key rate. We consider two classical post-processing strategies, post-selection of high-transmissivity data and data clusterization, to reduce the fluctuation-induced noise of the channel. We undertake the first investigation of such strategies utilising a composable security proof in a realistic finite-size regime against both collective and individual attacks. We also present an efficient parameter estimation approach to estimate the effective Gaussian parameters over the post-selected data or the clustered data. Although the composable finite-size effects become more significant with the post-selection and clusterization both reducing the size of the data, our results show that these strategies are still able to enhance the finite-size key rate against both individual and collective attacks with a remarkable improvement against collective attacks--even moving the protocol from an insecure regime to a secure regime under certain conditions.
Abstract（参考訳）: 自由空間チャネルは、グローバル通信ネットワークにおいて連続可変量子鍵分布(CV-QKD)を確立する可能性を提供する。しかし、これらのチャネルにおける透過率の変動の性質は、達成可能な秘密鍵レートを減少させる余分なノイズをもたらす。チャネルのゆらぎによるノイズを低減するために,高透過性データの選択とデータクラスタ化という2つの古典的な後処理戦略を検討する。我々は,集合的および個人的攻撃に対する現実的な有限サイズの体制において,構成可能なセキュリティ証明を利用する戦略について,最初の調査を行う。また,ポスト選択されたデータやクラスタ化されたデータに対して効果的なガウスパラメータを推定する効率的なパラメータ推定手法を提案する。コンポーザブルな有限サイズ効果は,データサイズ削減とクラスタ化の両面において重要となるが,これらの戦略は,特定の条件下でプロトコルをセキュアでない状態からセキュアな状態に移行しても,個人攻撃と集団攻撃の両方に対する有限サイズ鍵レートを著しく向上させることができることを示す。

関連論文リスト

Balancing Security and Accuracy: A Novel Federated Learning Approach for Cyberattack Detection in Blockchain Networks [10.25938198121523]
本稿では,ブロックチェーンベースのデータ共有ネットワークのセキュリティ向上を目的とした,CCD(Collaborative Cyber attack Detection)システムを提案する。本稿では,攻撃検出精度,ディープラーニングモデル収束時間,グローバルモデル生成の全体的な実行時間など,様々なノイズタイプが重要なパフォーマンス指標に与える影響について検討する。この結果から,データプライバシの確保とシステムパフォーマンスの維持という,複雑なトレードオフが明らかとなり,これらのパラメータを多様なCCD環境に最適化するための貴重な洞察が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-08T04:38:07Z)
TernaryVote: Differentially Private, Communication Efficient, and Byzantine Resilient Distributed Optimization on Heterogeneous Data [50.797729676285876]
本稿では, 3次圧縮機と多数決機構を組み合わせて, 差分プライバシー, 勾配圧縮, ビザンチンレジリエンスを同時に実現するternaryVoteを提案する。提案アルゴリズムのF差分プライバシー(DP)とビザンチンレジリエンスのレンズによるプライバシー保証を理論的に定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-16T16:41:14Z)
Adaptive Differentially Quantized Subspace Perturbation (ADQSP): A Unified Framework for Privacy-Preserving Distributed Average Consensus [6.364764301218972]
本稿では適応微分量子化部分空間(ADQSP)という一般手法を提案する。本研究では,単一の量子化パラメータを変化させることで,提案手法がSMPC型の性能とDP型性能に異なることを示す。この結果から,従来の分散信号処理ツールを暗号保証に活用する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-13T07:52:16Z)
Refined finite-size analysis of binary-modulation continuous-variable quantum key distribution [0.562479170374811]
我々は、離散変数QKDで使用される相補性に基づくセキュリティ証明を、以前に開発されたバイナリ変調CV-QKDプロトコルに拡張する。特に、制限の鍵レートは、最適スケーリングとして知られているが、以前の有限サイズ解析では達成されない減衰率に対して線形にスケールする。
論文参考訳（メタデータ） (2023-01-09T05:11:23Z)
Differentially Private Federated Clustering over Non-IID Data [59.611244450530315]
クラスタリングクラスタ(FedC)問題は、巨大なクライアント上に分散されたラベルなしデータサンプルを、サーバのオーケストレーションの下で有限のクライアントに正確に分割することを目的としている。本稿では,DP-Fedと呼ばれる差分プライバシー収束手法を用いた新しいFedCアルゴリズムを提案する。提案するDP-Fedの様々な属性は、プライバシー保護の理論的解析、特に非識別的かつ独立に分散された(非i.d.)データの場合において得られる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-01-03T05:38:43Z)
Upper bounds on key rates in device-independent quantum key distribution based on convex-combination attacks [1.118478900782898]
上界DIQKDキーレートの効率的かつ使いやすい手法として凸結合攻撃を提案する。最先端プロトコルのキーレートの低いバウンダリの精度を検証することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-13T15:27:48Z)
Data post-processing for the one-way heterodyne protocol under composable finite-size security [62.997667081978825]
本研究では,実用的連続可変(CV)量子鍵分布プロトコルの性能について検討する。ヘテロダイン検出を用いたガウス変調コヒーレント状態プロトコルを高信号対雑音比で検討する。これにより、プロトコルの実践的な実装の性能を調べ、上記のステップに関連付けられたパラメータを最適化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-20T12:37:09Z)
Composably secure data processing for Gaussian-modulated continuous variable quantum key distribution [58.720142291102135]
連続可変量子鍵分布(QKD)は、ボソニックモードの二次構造を用いて、2つのリモートパーティ間の秘密鍵を確立する。構成可能な有限サイズセキュリティの一般的な設定におけるホモダイン検出プロトコルについて検討する。特に、ハイレート(非バイナリ)の低密度パリティチェックコードを使用する必要のあるハイシグネチャ・ツー・ノイズ・システマを解析する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-30T18:02:55Z)
Applicability of Squeezed-and Coherent-State Continuous-Variable Quantum Key Distribution over Satellite Links [0.0]
我々は、長距離衛星ベースリンク上での連続可変コヒーレントおよび圧縮状態による量子鍵分布の適用性について論じる。チャネル出力における信頼できない余剰ノイズに対する厳密なセキュリティ境界を得る。最適化された信号のスクイーズにより,プロトコルの適用性を大幅に向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-01-22T18:44:54Z)
Learning, compression, and leakage: Minimising classification error via meta-universal compression principles [87.054014983402]
学習シナリオのための圧縮技法の有望なグループは、正規化極大(NML)符号化である。ここでは,教師付き分類問題に対するNMLに基づく意思決定戦略を検討し,多種多様なモデルに適用した場合にPAC学習を実現することを示す。本手法の誤分類率は,プライバシに敏感なシナリオにおいて,データ漏洩の可能性を定量化するための指標である最大リークによって上限づけられていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-14T20:03:58Z)
Privacy-preserving Traffic Flow Prediction: A Federated Learning Approach [61.64006416975458]
本稿では,フェデレート学習に基づくGated Recurrent Unit Neural Network Algorithm (FedGRU) というプライバシ保護機械学習手法を提案する。 FedGRUは、現在の集中学習方法と異なり、安全なパラメータアグリゲーション機構を通じて、普遍的な学習モデルを更新する。 FedGRUの予測精度は、先進的なディープラーニングモデルよりも90.96%高い。
論文参考訳（メタデータ） (2020-03-19T13:07:49Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。