論文の概要: Quantum entropy expansion using n-qubit permutation matrices in Galois field

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.07148v1
• Date: Thu, 14 Jul 2022 18:14:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-05 01:11:05.399439
• Title: Quantum entropy expansion using n-qubit permutation matrices in Galois field
• Title（参考訳）: ガロア場におけるnビット置換行列を用いた量子エントロピー展開
• Authors: Avval Amil and Shashank Gupta
• Abstract要約: 本研究では,複数のデータフォーマットのエントロピーが低くなる問題に対処する。 1バイトあたり4ビットから5ビットの範囲で英文をエントロピーで操作する。 また、画像やオーディオなど、他のデータフォーマットと同じような振る舞いも観察します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0636004442689055
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Random numbers are critical for any cryptographic application. However, the data that is flowing through the internet is not secure because of entropy deprived pseudo random number generators and unencrypted IoTs. In this work, we address the issue of lesser entropy of several data formats. Specifically, we use the large information space associated with the n-qubit permutation matrices to expand the entropy of any data without increasing the size of the data. We take English text with the entropy in the range 4 - 5 bits per byte. We manipulate the data using a set of n-qubit (n $\leq$ 10) permutation matrices and observe the expansion of the entropy in the manipulated data (to more than 7.9 bits per byte). We also observe similar behaviour with other data formats like image, audio etc. (n $\leq$ 15).
• Abstract（参考訳）: ランダム数はあらゆる暗号アプリケーションにとって重要である。 しかし、インターネットを流れるデータは、擬似乱数生成器と暗号化されていないIoTのために安全ではない。 本研究では,複数のデータフォーマットのエントロピーが低くなる問題に対処する。 具体的には、n-qubit置換行列に関連する大きな情報空間を用いて、データのサイズを増大させることなく、データのエントロピーを拡張する。 1バイトあたり4ビットから5ビットの範囲のエントロピーを持つ英語テキストを取ります。 我々は、n-qubit (n $\leq$10) の置換行列を用いてデータを操作し、操作されたデータ(バイト当たり7.9ビット以上)におけるエントロピーの拡張を観察する。 また、画像やオーディオなどの他のデータフォーマット(n $\leq$ 15)と同じような振る舞いも観察します。

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