論文の概要: A Quantum-Resistant Photonic Hash Function

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19932v1
• Date: Mon, 30 Sep 2024 04:19:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 21:57:39.661030
• Title: A Quantum-Resistant Photonic Hash Function
• Title（参考訳）: 量子抵抗フォトニックハッシュ関数
• Authors: Tomoya Hatanaka, Rikuto Fushio, Masataka Watanabe, William J. Munro, Tatsuhiko N. Ikeda, Sho Sugiura,
• Abstract要約: フォトニック量子コンピュータ上でのガウスボソンサンプリングに基づく量子ハッシュ関数を提案する。 我々の研究は、量子時代の情報システムにおける新しい量子抵抗ハッシュのパラダイムの基礎を築いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: We propose a quantum hash function based on Gaussian boson sampling on a photonic quantum computer, aiming to provide quantum-resistant security. Extensive simulations demonstrate that this hash function exhibits strong properties of preimage, second preimage, and collision resistance, which are essential for cryptographic applications. Notably, the estimated number of attempts required for a successful collision attack increases exponentially with the mode counts of the photonic quantum computer, suggesting robust resistance against birthday attacks. We also analyze the sampling cost for physical implementation and discuss potential applications to blockchain technologies, where the inherent quantum nature of the hash computation could provide quantum-resistant security. The high dimensionality of the quantum state space involved in the hashing process poses significant challenges for quantum attacks, indicating a path towards quantum security. Our work lays the foundation for a new paradigm of quantum-resistant hashing with applications in emerging quantum-era information systems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,フォトニック量子コンピュータ上でのガウスボソンサンプリングに基づく量子ハッシュ関数を提案する。 大規模なシミュレーションにより、このハッシュ関数は暗号アプリケーションに不可欠な前像、第二前像、衝突抵抗の強い特性を示すことが示された。 特に、衝突攻撃の成功に必要な試行回数は、フォトニック量子コンピュータのモード数とともに指数関数的に増加し、誕生日攻撃に対する堅牢な抵抗が示唆される。 また、物理実装のサンプリングコストを分析し、ハッシュ計算の本質的な量子的性質が量子耐性のセキュリティを提供するブロックチェーン技術への潜在的な応用について議論する。 ハッシュ処理に関わる量子状態空間の高次元性は、量子攻撃に重大な課題をもたらし、量子セキュリティへの道のりを示している。 我々の研究は、量子時代の情報システムにおける新しい量子抵抗ハッシュのパラダイムの基礎を築いた。

関連論文リスト

• QuantumSEA: In-Time Sparse Exploration for Noise Adaptive Quantum Circuits [82.50620782471485]
  QuantumSEAはノイズ適応型量子回路のインタイムスパース探索である。 1)トレーニング中の暗黙の回路容量と(2)雑音の頑健さの2つの主要な目標を達成することを目的としている。 提案手法は, 量子ゲート数の半減と回路実行の2倍の時間節約で, 最先端の計算結果を確立する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-10T22:33:00Z)
• Designing Hash and Encryption Engines using Quantum Computing [2.348041867134616]
  データセキュリティを強化するために,量子ベースのハッシュ関数と暗号化について検討する。 量子コンピューティングと古典的手法の統合は、量子コンピューティングの時代におけるデータ保護の可能性を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-26T14:49:51Z)
• Learning Quantum Processes with Quantum Statistical Queries [0.0]
  本稿では,量子統計クエリモデル内で量子プロセス学習を研究するための最初の学習フレームワークを紹介する。 保証可能な性能保証を伴う任意の量子プロセスに対する効率的なQPSQ学習者を提案する。 この研究は、量子プロセスの学習可能性を理解するための重要なステップであり、セキュリティへの影響に光を当てている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-03T14:15:20Z)
• Hybrid quantum transfer learning for crack image classification on NISQ hardware [62.997667081978825]
  グレー値画像のひび割れ検出に量子転送学習を適用した。 我々は、PennyLaneの標準量子ビットのパフォーマンスとトレーニング時間を、IBMのqasm_simulatorや実際のバックエンドと比較する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-31T14:45:29Z)
• Quantum data learning for quantum simulations in high-energy physics [55.41644538483948]
  本研究では,高エネルギー物理における量子データ学習の実践的問題への適用性について検討する。 我々は、量子畳み込みニューラルネットワークに基づくアンサッツを用いて、基底状態の量子位相を認識できることを数値的に示す。 これらのベンチマークで示された非自明な学習特性の観察は、高エネルギー物理学における量子データ学習アーキテクチャのさらなる探求の動機となる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-29T18:00:01Z)
• Deploying hybrid quantum-secured infrastructure for applications: When quantum and post-quantum can work together [0.8702432681310401]
  量子鍵分布は、予期せぬ技術発展に対して安全である。 量子後暗号は古典的および量子コンピューティング技術の攻撃に対してさえも安全であると考えられている。 また、フルスタックの量子セキュリティインフラのさらなる発展における様々な方向性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-10T13:44:21Z)
• Unclonability and Quantum Cryptanalysis: From Foundations to Applications [0.0]
  不規則性(Unclonability)は、量子理論の基本概念であり、量子情報の主要な非古典的性質の1つである。 我々は、量子世界、すなわち量子物理学的不閉性(quantum physical unclonability)という新しい非閉性の概念を導入する。 本稿では、暗号資源として、この新しいタイプの無拘束性(unclonability)のいくつかの応用について論じ、確実に安全な量子プロトコルを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-31T17:57:09Z)
• On exploring practical potentials of quantum auto-encoder with advantages [92.19792304214303]
  量子オートエンコーダ(QAE)は、量子物理学で遭遇する次元の呪いを和らげるための強力なツールである。 我々はQAEを用いて固有値を効率的に計算し、高次元量子状態の対応する固有ベクトルを作成できることを証明した。 低ランク状態の忠実度推定,量子ギブス状態準備,量子メトロジーの課題を解決するために,QAEに基づく効果的な3つの学習プロトコルを考案した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-29T14:01:40Z)
• Entangling Quantum Generative Adversarial Networks [53.25397072813582]
  量子生成逆数ネットワーク(量子GAN, EQ-GAN)のための新しいタイプのアーキテクチャを提案する。 EQ-GANはコヒーレントなエラーに対してさらなる堅牢性を示し、Google Sycamore超伝導量子プロセッサで実験的にEQ-GANの有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-30T20:38:41Z)
• Entanglement transfer, accumulation and retrieval via quantum-walk-based qubit-qudit dynamics [50.591267188664666]
  高次元システムにおける量子相関の生成と制御は、現在の量子技術の展望において大きな課題である。 本稿では,量子ウォークに基づく移動・蓄積機構により,$d$次元システムの絡み合った状態が得られるプロトコルを提案する。 特に、情報を軌道角運動量と単一光子の偏光度にエンコードするフォトニック実装について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-14T14:33:34Z)
• Quantum entanglement recognition [0.0]
  機械学習技術に基づく絡み合いを探索するための枠組みを定式化する。 得られた量子エンタングルメント認識タスクは正確であり、よく制御されたエラーを割り当てることができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-28T18:00:00Z)

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。