論文の概要: Empirical Risk-aware Machine Learning on Trojan-Horse Detection for Trusted Quantum Key Distribution Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.14622v3
- Date: Tue, 15 Oct 2024 15:05:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-16 13:57:55.404816
- Title: Empirical Risk-aware Machine Learning on Trojan-Horse Detection for Trusted Quantum Key Distribution Networks
- Title（参考訳）: トラスト量子鍵配電網のトロイの木馬検出における実証的リスク認識機械学習
- Authors: Hong-fu Chou, Thang X. Vu, Ilora Maity, Luis M. Garces-Socarras, Jorge L. Gonzalez-Rios, Juan Carlos Merlano-Duncan, Sean Longyu Ma, Symeon Chatzinotas, Bjorn Ottersten,
- Abstract要約: 量子鍵分散(QKD)は、送信中に高いレベルのデータセキュリティを提供する暗号技術である。
理論的概念と実践的実装のギャップの存在は、QKDネットワークの信頼性に関する懸念を引き起こしている。
本稿では,時間変動量子チャネル上でのトロイの木馬攻撃のリスク分析を行うリスク認識機械学習手法の実装を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.857236131842843
- License:
- Abstract: Quantum key distribution (QKD) is a cryptographic technique that leverages principles of quantum mechanics to offer extremely high levels of data security during transmission. It is well acknowledged for its capacity to accomplish provable security. However, the existence of a gap between theoretical concepts and practical implementation has raised concerns about the trustworthiness of QKD networks. In order to mitigate this disparity, we propose the implementation of risk-aware machine learning techniques that present risk analysis for Trojan-horse attacks over the time-variant quantum channel. The trust condition presented in this study aims to evaluate the offline assessment of safety assurance by comparing the risk levels between the recommended safety borderline. This assessment is based on the risk analysis conducted. Furthermore, the proposed trustworthy QKD scenario demonstrates its numerical findings with the assistance of a state-of-the-art point-to-point QKD device, which operates over optical quantum channels spanning distances of 1m, 1km, and 30km. Based on the results from the experimental evaluation of a 30km optical connection, it can be concluded that the QKD device provided prior information to the proposed learner during the non-existence of Eve's attack. According to the optimal classifier, the defensive gate offered by our learner possesses the capability to identify any latent Eve attacks, hence effectively mitigating the risk of potential vulnerabilities. The Eve detection probability is provably bound for our trustworthy QKD scenario.
- Abstract（参考訳）: 量子鍵分布(Quantum Key Distribution, QKD)は、量子力学の原理を利用して伝送中に極めて高いレベルのデータセキュリティを提供する暗号技術である。
証明可能なセキュリティを達成する能力は高く評価されている。
しかし、理論概念と実践的実装のギャップの存在は、QKDネットワークの信頼性に関する懸念を引き起こしている。
この格差を軽減するために,時間変動量子チャネル上でのトロイの木馬攻撃のリスク分析を行うリスク対応機械学習手法の実装を提案する。
本研究は, 推奨安全境界線間のリスクレベルを比較し, 安全保証のオフライン評価を行うことを目的としている。
この評価はリスク分析に基づいて行われる。
さらに,提案した信頼性の高いQKDシナリオでは,1m,1km,30kmの光量子チャネル上で動作可能な最先端のポイントツーポイントQKDデバイスを用いて数値的な結果を示す。
30km光接続の実験的評価の結果から,提案した学習者に事前情報を提供するQKD装置が,イブの攻撃の非存在下で得られたものであると結論付けることができる。
最適分類器によれば、学習者が提供した防御ゲートは、潜伏Eve攻撃を識別する能力を有しており、潜在的な脆弱性のリスクを効果的に軽減する。
Eve検出確率は、信頼できるQKDシナリオに確実に拘束される。
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