論文の概要: Autonomous Recognition of Erroneous Raw Key Bit Bias in Quantum Key Distribution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18006v4
- Date: Wed, 05 Mar 2025 23:51:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-07 15:55:51.563968
- Title: Autonomous Recognition of Erroneous Raw Key Bit Bias in Quantum Key Distribution
- Title(参考訳): 量子鍵分布における誤り鍵ビットバイアスの自動認識
- Authors: Matt Young, Marco Lucamarini, Stefano Pirandola,
- Abstract要約: 生鍵におけるビット値の比率に関して起こり得るエラーの種類を示す。
このタイプのエラーを自律的に認識するメカニズムが与えられる。
また、このタイプのエラーに対する対策として、2つの対策を実施できる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License:
- Abstract: As Quantum Key Distribution technologies mature, it is pertinent to consider these systems in contexts beyond lab settings, and how these systems may have to operate autonomously. To begin, an abstract definition of a type of error that can occur with regard to the ratio of bit values in the raw key is presented, and how this has an impact on the security and key rate of QKD protocols. A mechanism by which errors of this type can be autonomously recognised is given, along with simulated results. A two part countermeasure that can be put in place to mitigate against errors of this type is also given. Finally some motivating examples where this type of error could appear in practice are presented to add context, and to illustrate the importance of this work to the development of Quantum Key Distribution technologies.
- Abstract(参考訳): 量子鍵分布技術が成熟するにつれて、これらのシステムを実験室以外の文脈で考慮し、どのように自律的に運用する必要があるかを考えることが重要となる。
まず、生鍵におけるビット値の比率について発生するエラーの種類を抽象的に定義し、これがQKDプロトコルのセキュリティとキーレートにどのように影響するかを示す。
シミュレーション結果とともに、このタイプのエラーを自律的に認識するメカニズムが与えられる。
また、このタイプのエラーに対する対策として、2つの対策を実施できる。
最後に、このタイプのエラーが実際に現れる可能性のあるモチベーションの例として、コンテキストを追加し、量子鍵分布技術の発展におけるこの研究の重要性を説明する。
関連論文リスト
- High-Fidelity Coherent-One-Way QKD Simulation Framework for 6G Networks: Bridging Theory and Reality [105.73011353120471]
量子鍵分布(QKD)は情報理論のセキュリティを保証するための有望なソリューションとして浮上している。
かなり高価なQKD機器のため、QKD通信システム設計ツールの欠如は困難である。
本稿ではQKD通信システム設計ツールを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-21T11:03:59Z) - Quantum Key Distribution with Basis-Dependent Detection Probability [0.0]
セキュリティ証明における一般的な仮定は、受信機における検出確率は、与えられた入力状態に対して、測定基準とは独立であるということである。
本稿では,上記の仮定に依存しないQKDプロトコルのセキュリティ証明を提案する。
我々は,シミュレーションにより,大規模な検出確率ミスマッチに弱い設定に対して,正の鍵レートを抽出できることを実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-29T17:35:27Z) - Mitigation of Channel Tampering Attacks in Continuous-Variable Quantum Key Distribution [8.840486611542584]
CV-QKDでは、Denial-of-Service(DoS)攻撃を利用する潜在的な敵から通信妨害に対する脆弱性が持続する。
本稿では,DoS攻撃に触発されたCV-QKDにおいて,Channel Amplification (CA)攻撃と呼ばれる新たな脅威を導入する。
この脅威に対処するため,我々は検出・緩和戦略を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-29T05:48:51Z) - Fully passive Measurement Device Independent Quantum Key Distribution [15.545098722427678]
測定デバイスに依存しない量子鍵分布(MDI-QKD)は、検出デバイスに対する全ての攻撃に抵抗することができる。
可能な解決策の1つは、ソースでアクティブな変調器によって導入されたサイドチャネルを取り除くために、パッシブプロトコルを使用することである。
我々は、ソース変調器の両側チャネルと計測装置への攻撃からシステムを保護できる完全にパッシブなMDI-QKD方式を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-14T10:18:52Z) - On Trace of PGD-Like Adversarial Attacks [77.75152218980605]
敵対的攻撃は、ディープラーニングアプリケーションに対する安全性とセキュリティ上の懸念を引き起こす。
モデルの勾配一貫性を反映した適応応答特性(ARC)特性を構築する。
私たちの方法は直感的で、軽量で、非侵襲的で、データ不要です。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-19T14:26:50Z) - Countermeasure against quantum hacking using detection statistics [0.0]
マルチピクセル検出器を用いた攻撃に対する新たな対策を提案する。
この方法により、盗聴者が交換したキー上の情報に対して上限を推定できることが示される。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-16T16:19:50Z) - A Self-supervised Approach for Adversarial Robustness [105.88250594033053]
敵対的な例は、ディープニューラルネットワーク(DNN)ベースの視覚システムにおいて破滅的な誤りを引き起こす可能性がある。
本稿では,入力空間における自己教師型対向学習機構を提案する。
これは、反逆攻撃に対する強力な堅牢性を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-08T20:42:39Z) - Backflash Light as a Security Vulnerability in Quantum Key Distribution
Systems [77.34726150561087]
量子鍵分布(QKD)システムのセキュリティ脆弱性について概説する。
我々は主に、盗聴攻撃の源となるバックフラッシュ光(backflash light)と呼ばれる特定の効果に焦点を当てる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-23T18:23:12Z) - Hacking single-photon avalanche detector in quantum key distribution via
pulse illumination [6.285329211368446]
パッチ自体の欠陥を利用してパッチをバイパスする敵の能力を示す。
また、パルス照明攻撃による秘密鍵レートの分析を行い、Eveが秘密鍵を学習するために攻撃を実行可能であることを理論的に確認した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-21T06:05:18Z) - Block Switching: A Stochastic Approach for Deep Learning Security [75.92824098268471]
近年の敵対的攻撃の研究は、現代のディープラーニングモデルの脆弱性を明らかにしている。
本稿では、オン性に基づく敵攻撃に対する防御戦略であるBlock Switching(BS)を紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-18T23:14:25Z) - Adversarial vs behavioural-based defensive AI with joint, continual and
active learning: automated evaluation of robustness to deception, poisoning
and concept drift [62.997667081978825]
人工知能(AI)の最近の進歩は、サイバーセキュリティのための行動分析(UEBA)に新たな能力をもたらした。
本稿では、検出プロセスを改善し、人間の専門知識を効果的に活用することにより、この攻撃を効果的に軽減するソリューションを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-13T13:54:36Z)
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。