論文の概要: Red Teaming Generative AI/NLP, the BB84 quantum cryptography protocol
and the NIST-approved Quantum-Resistant Cryptographic Algorithms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04425v1
- Date: Sun, 17 Sep 2023 00:59:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-15 14:47:39.492265
- Title: Red Teaming Generative AI/NLP, the BB84 quantum cryptography protocol
and the NIST-approved Quantum-Resistant Cryptographic Algorithms
- Title(参考訳): red teaming generative ai/nlp, bb84 quantum cryptography protocol, nistが承認する量子耐性暗号アルゴリズム
- Authors: Petar Radanliev, David De Roure, Omar Santos
- Abstract要約: この研究は、AI/自然言語処理(NLP)モデルと量子暗号プロトコルのサイバーセキュリティへの影響について論じる。
この研究は、PythonとC++を主要な計算ツールとして利用し、潜在的なサイバー攻撃をシミュレートする"red teaming"アプローチを採用している。
この研究の目標は、デジタル世界が量子化されたオペレーションに移行するにつれて、AIによるサイバー脅威に対して回復力を維持することである。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.3020018305241337
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In the contemporary digital age, Quantum Computing and Artificial
Intelligence (AI) convergence is reshaping the cyber landscape, introducing
unprecedented opportunities and potential vulnerabilities.This research,
conducted over five years, delves into the cybersecurity implications of this
convergence, with a particular focus on AI/Natural Language Processing (NLP)
models and quantum cryptographic protocols, notably the BB84 method and
specific NIST-approved algorithms. Utilising Python and C++ as primary
computational tools, the study employs a "red teaming" approach, simulating
potential cyber-attacks to assess the robustness of quantum security measures.
Preliminary research over 12 months laid the groundwork, which this study seeks
to expand upon, aiming to translate theoretical insights into actionable,
real-world cybersecurity solutions. Located at the University of Oxford's
technology precinct, the research benefits from state-of-the-art infrastructure
and a rich collaborative environment. The study's overarching goal is to ensure
that as the digital world transitions to quantum-enhanced operations, it
remains resilient against AI-driven cyber threats. The research aims to foster
a safer, quantum-ready digital future through iterative testing, feedback
integration, and continuous improvement. The findings are intended for broad
dissemination, ensuring that the knowledge benefits academia and the global
community, emphasising the responsible and secure harnessing of quantum
technology.
- Abstract(参考訳): 現代のデジタル時代において、量子コンピューティングと人工知能(AI)の収束はサイバーの風景を再構築し、前例のない機会と潜在的な脆弱性を導入している。この研究は5年間にわたって、この収束のサイバーセキュリティへの影響を深く掘り下げ、特にAI/自然言語処理(NLP)モデルと量子暗号プロトコル、特にBB84メソッドと特定のNIST承認アルゴリズムに焦点を当てている。
研究は、pythonとc++を主要な計算ツールとして活用し、量子セキュリティ対策の堅牢性を評価するために、潜在的なサイバー攻撃をシミュレートする"レッドチーム"アプローチを採用している。
12ヶ月にわたる予備的な研究により、この研究は拡張され、理論的な洞察を実世界のサイバーセキュリティソリューションに翻訳することを目的としている。
オックスフォード大学の技術地区にあるこの研究は、最先端のインフラと豊かな共同環境から恩恵を受けている。
この研究の目標は、デジタル世界が量子化されたオペレーションに移行するにつれて、AIによるサイバー脅威に対して回復力を維持することである。
この研究は、反復テスト、フィードバック統合、継続的な改善を通じて、より安全で量子可能なデジタルの未来を育むことを目的としている。
この発見は広く普及することを目的としており、知識がアカデミアとグローバルコミュニティに恩恵をもたらすことを保証し、量子テクノロジーの責任感と安全性を強調している。
関連論文リスト
- Bridging Quantum Computing and Differential Privacy: A Survey on Quantum Computing Privacy [13.385816063493529]
量子コンピューティングは暗号、サイバーセキュリティ、薬物発見などの分野で大きな注目を集めている。
量子コンピューティングは通常、センシティブなデータセットを必要とするため、プライバシー侵害は重要な懸念事項となっている。
微分プライバシ(DP)は古典コンピューティングにおいて有望なプライバシ保護手法であり、近年量子ドメインに拡張されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-14T08:40:30Z) - A Quantum-Classical Collaborative Training Architecture Based on Quantum
State Fidelity [50.387179833629254]
我々は,コ・テンク (co-TenQu) と呼ばれる古典量子アーキテクチャを導入する。
Co-TenQuは古典的なディープニューラルネットワークを41.72%まで向上させる。
他の量子ベースの手法よりも1.9倍も優れており、70.59%少ない量子ビットを使用しながら、同様の精度を達成している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-23T14:09:41Z) - Assessing the Benefits and Risks of Quantum Computers [0.7224497621488283]
量子コンピュータの潜在的な用途とリスクについて、現在知られていることをレビューする。
新しい近似手法とビジネス関連量子応用の商業的探索という2つの大規模トレンドを特定した。
我々は、量子コンピュータが経済的に重要でない計算を実行できると信じていると結論付けている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-29T17:21:31Z) - Generative AI-enabled Quantum Computing Networks and Intelligent
Resource Allocation [80.78352800340032]
量子コンピューティングネットワークは、大規模な生成AI計算タスクと高度な量子アルゴリズムを実行する。
量子コンピューティングネットワークにおける効率的なリソース割り当ては、量子ビットの可変性とネットワークの複雑さのために重要な課題である。
我々は、生成学習から量子機械学習まで、最先端強化学習(RL)アルゴリズムを導入し、最適な量子リソース割り当てを行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-13T17:16:38Z) - Simulating Noisy Quantum Circuits for Cryptographic Algorithms [0.0]
サイバーセキュリティで使われる主要なアルゴリズムは、量子コンピュータに弱い。
多くの異なる量子アルゴリズムが開発され、幅広い応用が期待されている。
ソフトウェア共同設計(Software co-design)は、ソフトウェアとハードウェアの同時設計を指す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-03T13:37:45Z) - Quantum Annealing for Single Image Super-Resolution [86.69338893753886]
単一画像超解像(SISR)問題を解くために,量子コンピューティングに基づくアルゴリズムを提案する。
提案したAQCアルゴリズムは、SISRの精度を維持しつつ、古典的なアナログよりも向上したスピードアップを実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-18T11:57:15Z) - Coordinated Science Laboratory 70th Anniversary Symposium: The Future of
Computing [80.72844751804166]
2021年、コーディネート・サイエンス研究所(CSL)は70周年を記念して、Future of Computing Symposiumを開催した。
シンポジウムで提案された主要な技術的ポイント、洞察、方向性を要約する。
参加者は、新しいコンピューティングパラダイム、技術、アルゴリズム、行動、そして将来予想される研究課題に関するトピックについて議論した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-04T17:32:27Z) - Resource Allocation in Quantum Networks for Distributed Quantum
Computing [0.0]
最近の傾向は、近い将来、量子コンピューティングが商業目的のために大規模に利用できるようになることを示唆している。
量子インターネットは、量子ビットを交換するために量子リンクとリピータによる量子コンピュータの相互接続を必要とする。
本稿では,分散ノード上でのスマートコンピューティングの要件と目的について,量子ネットワークのプロビジョニングの観点から検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-11T10:46:31Z) - An Evolutionary Pathway for the Quantum Internet Relying on Secure
Classical Repeaters [64.48099252278821]
我々は、セキュアな古典的リピータと量子セキュアな直接通信原理を組み合わせた量子ネットワークを考案する。
これらのネットワークでは、量子耐性アルゴリズムから引き出された暗号文を、ノードに沿ってQSDCを用いて送信する。
我々は,セキュアな古典的リピータに基づくハイブリッド量子ネットワークの実証実験を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-08T03:24:06Z) - Quantum Computing -- from NISQ to PISQ [2.123874800091344]
PISQ-approach: Perfect Intermediate-Scale Quantum Computing based on the present known of perfect qubits。
これによって研究者たちは、新しいアプリケーションの開発にもっと注力できるようになる。
これは長期的な解決策ではないが、大学が現在量子論理とアルゴリズムの研究をすることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-22T14:56:55Z) - An Application of Quantum Annealing Computing to Seismic Inversion [55.41644538483948]
小型地震インバージョン問題を解決するために,D波量子アニールに量子アルゴリズムを適用した。
量子コンピュータによって達成される精度は、少なくとも古典的コンピュータと同程度である。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-06T14:18:44Z)
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。