論文の概要: Adaptive Techniques in Practical Quantum Key Distribution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.11003v1
- Date: Thu, 23 Apr 2020 07:03:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-22 08:34:04.782190
- Title: Adaptive Techniques in Practical Quantum Key Distribution
- Title(参考訳): 量子鍵分布における適応的手法
- Authors: Wenyuan Wang
- Abstract要約: 量子鍵分配(QKD)は、情報理論的に安全な通信を提供する。
QKDの性能は、現実的な情報源、チャンネル、検出器の「実用上の欠陥」によって制限されている。
我々は,革新的プロトコルとアルゴリズム設計による適応的手法を開発し,機械学習のような新しい手法を開発した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.5027291542274357
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum Key Distribution (QKD) can provide information-theoretically secure
communications and is a strong candidate for the next generation of
cryptography. However, in practice, the performance of QKD is limited by
"practical imperfections" in realistic sources, channels, and detectors (such
as multi-photon components or imperfect encoding from the sources, losses and
misalignment in the channels, or dark counts in detectors). Addressing such
practical imperfections is a crucial part of implementing QKD protocols with
good performance in reality. There are two highly important future directions
for QKD: (1) QKD over free space, which can allow secure communications between
mobile platforms such as handheld systems, drones, planes, and even satellites,
and (2) fibre-based QKD networks, which can simultaneously provide QKD service
to numerous users at arbitrary locations. These directions are both highly
promising, but so far they are limited by practical imperfections in the
channels and devices, which pose huge challenges and limit their performance.
In this thesis, we develop adaptive techniques with innovative protocol and
algorithm design, as well as novel techniques such as machine learning, to
address some of these key challenges, including (a) atmospheric turbulence in
channels for free-space QKD, (b) asymmetric losses in channels for QKD network,
and (c) efficient parameter optimization in real time, which is important for
both free-space QKD and QKD networks. We believe that this work will pave the
way to important implementations of free-space QKD and fibre-based QKD networks
in the future.
- Abstract(参考訳): 量子鍵分布(QKD)は情報理論的にセキュアな通信を提供し、次世代の暗号に強力な候補となる。
しかし実際には、QKDの性能は、現実的な情報源、チャンネル、検出器(例えば、光源からの多重光子成分や不完全符号化、チャネルの損失と不整合、検出器内の暗数など)における「実用上の欠陥」によって制限される。
このような実用上の欠陥に対処することは、QKDプロトコルの実装において、現実的に優れたパフォーマンスを実現する上で重要な部分である。
1 自由空間上の QKD は、ハンドヘルドシステム、ドローン、飛行機、衛星などの移動プラットフォーム間のセキュアな通信を可能にし、(2) ファイバーベースの QKD ネットワークは、多数のユーザに対して、任意の場所で同時に QKD サービスを提供する。
これらの方向はどちらも非常に有望だが、これまでのところ、チャネルやデバイスの実用上の欠陥によって制限されている。
本論文では,革新的なプロトコルとアルゴリズム設計による適応的手法と,機械学習などの新しい手法を開発し,これらの課題のいくつかに対処する。
(a)自由空間QKD用チャネルにおける大気乱流
(b)QKDネットワークにおけるチャネルの非対称損失、及び
(c) 自由空間QKDネットワークとQKDネットワークの両方において重要なパラメータ最適化をリアルタイムに行う。
本研究は,今後,フリースペースQKDとファイバベースのQKDネットワークの重要実装への道を開くものと信じている。
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