Fugu-MT 論文翻訳(概要): Automated machine learning for secure key rate in discrete-modulated continuous-variable quantum key distribution

論文の概要: Automated machine learning for secure key rate in discrete-modulated continuous-variable quantum key distribution

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.09419v1
Date: Mon, 24 Jan 2022 02:21:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-01-26 05:29:41.319187
Title: Automated machine learning for secure key rate in discrete-modulated continuous-variable quantum key distribution
Title（参考訳）: 離散変調連続可変量子鍵分布におけるセキュア鍵レートの自動機械学習
Authors: Zhi-Ping Liu, Min-Gang Zhou, Wen-Bo Liu, Chen-Long Li, Jie Gu, Hua-Lei Yin, Zeng-Bing Chen
Abstract要約: 離散変調による連続可変量子鍵分布(CV QKD)は、その実験的単純さから注目されている。集団攻撃に対するこれらのプロトコルの安全性を分析する数値的手法が提案されている。この問題を改善するために、ほぼリアルタイムでキーレートを予測するニューラルネットワークモデルが提案されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.805579209946251
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Continuous-variable quantum key distribution (CV QKD) with discrete modulation has attracted increasing attention due to its experimental simplicity, lower-cost implementation and compatibility with classical optical communication. Correspondingly, some novel numerical methods have been proposed to analyze the security of these protocols against collective attacks, which promotes key rates over one hundred kilometers of fiber distance. However, numerical methods are limited by their calculation time and resource consumption, for which they cannot play more roles on mobile platforms in quantum networks. To improve this issue, a neural network model predicting key rates in nearly real time has been proposed previously. Here, we go further and show a neural network model combined with Bayesian optimization. This model automatically designs the best architecture of neural network computing key rates in real time. We demonstrate our model with two variants of CV QKD protocols with quaternary modulation. The results show high reliability with secure probability as high as $99.15\%-99.59\%$, considerable tightness and high efficiency with speedup of approximately $10^7$ in both cases. This inspiring model enables the real-time computation of unstructured quantum key distribution protocols' key rate more automatically and efficiently, which has met the growing needs of implementing QKD protocols on moving platforms.
Abstract（参考訳）: 離散変調による連続可変量子鍵分布(CV QKD)は、実験的単純さ、低コストな実装、古典光学通信との互換性により注目されている。それに応じて、これらのプロトコルの集団攻撃に対するセキュリティを分析するために、いくつかの新しい数値的手法が提案されている。しかし、数値的手法は計算時間とリソース消費によって制限され、量子ネットワークのモバイルプラットフォームではより多くの役割を果たすことができない。この問題を改善するために,キーレートをほぼリアルタイムに予測するニューラルネットワークモデルが提案されている。ここではさらに,ベイズ最適化と組み合わせたニューラルネットワークモデルを示す。このモデルは、ニューラルネットワークコンピューティングキーレートの最適なアーキテクチャをリアルタイムで自動的に設計する。 4次変調によるCV QKDプロトコルの2つの変種を用いて本モデルを実証する。その結果, 信頼性が高く, 安定確率は99.15\%-99.59\%$, タイト性がかなり高く, スピードアップが約10^7$であった。このインスピレーションモデルにより、非構造化量子鍵分布プロトコルの鍵レートのリアルタイム計算がより自動的に効率的に行えるようになり、移動プラットフォーム上でQKDプロトコルを実装する必要性が高まっている。

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