論文の概要: Deep-learning-based continuous attacks on quantum key distribution protocols

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12571v2
• Date: Fri, 4 Oct 2024 16:57:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 05:37:29.216578
• Title: Deep-learning-based continuous attacks on quantum key distribution protocols
• Title（参考訳）: 深層学習に基づく量子鍵分布プロトコルの連続攻撃
• Authors: Théo Lejeune, François Damanet,
• Abstract要約: ニューラルネットのパターン認識能力と連続計測を併用した新たな攻撃手法を設計する。 BB84プロトコルに適用した場合、スパイが量子通信チャネルに送信された量子ビットの状態に関する重要な情報を抽出しながらも、我々の攻撃に気づくことが困難であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The most important characteristic of a Quantum Key Distribution (QKD) protocol is its security against third-party attacks, and the potential countermeasures available. While new types of attacks are regularly developed in the literature, they rarely involve the use of weak continuous measurement. Here, we design a new attack scheme called $\textit{Deep-learning-based continuous attack}$ (DLCA) that exploits continuous measurement together with the powerful pattern recognition capacities of deep recurrent neural networks. We show that, when applied to the BB84 protocol, our attack can be difficult to notice while still allowing the spy to extract significant information about the states of the qubits sent in the quantum communication channel. Finally, we study how the spy can exploit quantum feedback to further cover their tracks. Our attack scheme, while still at the early stages of a toy model, constitutes a potential threat which is worthwhile to be investigated, also as it could be applied to different QKD protocols and generalized in many different ways.
• Abstract（参考訳）: 量子鍵分配(QKD)プロトコルの最も重要な特徴は、サードパーティの攻撃に対するセキュリティと潜在的な対策である。 新たなタイプの攻撃は文献で定期的に開発されているが、弱い連続測定を使用することは滅多にない。 ここでは、深いリカレントニューラルネットワークの強力なパターン認識能力とともに連続測定を利用する、$\textit{Deep-learning-based continuous attack}$ (DLCA)と呼ばれる新たな攻撃方式を設計する。 BB84プロトコルに適用した場合、スパイが量子通信チャネルに送信された量子ビットの状態に関する重要な情報を抽出しながらも、我々の攻撃に気づくことが困難であることを示す。 最後に、スパイが量子フィードバックを利用してトラックをさらにカバーする方法について研究する。 我々の攻撃方法は、まだおもちゃモデルの初期段階にあるが、様々なQKDプロトコルに適用でき、様々な方法で一般化できるため、調査に値する潜在的な脅威を構成している。

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