論文の概要: QNN-QRL: Quantum Neural Network Integrated with Quantum Reinforcement Learning for Quantum Key Distribution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.18188v1
• Date: Thu, 30 Jan 2025 07:42:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-31 15:14:48.131273
• Title: QNN-QRL: Quantum Neural Network Integrated with Quantum Reinforcement Learning for Quantum Key Distribution
• Title（参考訳）: QNN-QRL:量子鍵分布のための量子強化学習を統合した量子ニューラルネットワーク
• Authors: Bikash K. Behera, Saif Al-Kuwari, Ahmed Farouk,
• Abstract要約: 本稿では、QRL-V.1とQRL-V.2という2つの新しいQRLベースのアルゴリズムを提案し、標準のBB84とB92プロトコルを提案する。 QNNとQRLに基づくアルゴリズムを組み合わせてQNN-BB84とQNN-B92を生成する。 QNNに基づく提案アルゴリズムの結果,キー生成品質が大幅に向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.057222561438637
• License:
• Abstract: Quantum key distribution (QKD) has emerged as a critical component of secure communication in the quantum era, ensuring information-theoretic security. Despite its potential, there are issues in optimizing key generation rates, enhancing security, and incorporating QKD into practical implementations. This research introduces a unique framework for incorporating quantum machine learning (QML) algorithms, notably quantum reinforcement learning (QRL) and quantum neural networks (QNN), into QKD protocols to improve key generation performance. Here, we present two novel QRL-based algorithms, QRL-V.1 and QRL-V.2, and propose the standard BB84 and B92 protocols by integrating QNN algorithms to form QNN-BB84 and QNN-B92. Furthermore, we combine QNN with the above QRL-based algorithms to produce QNN-QRL-V.1 and QNN-QRL-V.2. These unique algorithms and established protocols are compared using evaluation metrics such as accuracy, precision, recall, F1 score, confusion matrices, and ROC curves. The results from the QNN-based proposed algorithms show considerable improvements in key generation quality. The existing and proposed models are investigated in the presence of different noisy channels to check their robustness. The proposed integration of QML algorithms into QKD protocols and their noisy analysis create a new paradigm for efficient key generation, which advances the practical implementation of QKD systems.
• Abstract（参考訳）: 量子鍵分布(QKD)は、情報理論のセキュリティを確保するために、量子時代のセキュアな通信の重要な構成要素として登場した。 その可能性にもかかわらず、キー生成率の最適化、セキュリティの強化、QKDを実用的な実装に組み込むことに問題がある。 本研究では、量子機械学習(QML)アルゴリズム、特に量子強化学習(QRL)と量子ニューラルネットワーク(QNN)をQKDプロトコルに組み込むことにより、鍵生成性能を向上させる。 本稿では、QRL-V.1とQRL-V.2という2つの新しいQRLベースのアルゴリズムを提案し、QNNアルゴリズムを統合してQNN-BB84とQNN-B92を形成することにより、標準のBB84とB92プロトコルを提案する。 さらに、QNNとQRLベースのアルゴリズムを組み合わせて、QNN-QRL-V.1とQNN-QRL-V.2を生成する。 これらのユニークなアルゴリズムと確立されたプロトコルは、精度、精度、リコール、F1スコア、混乱行列、ROC曲線などの評価指標を用いて比較される。 QNNに基づく提案アルゴリズムの結果,キー生成品質が大幅に向上した。 既存のモデルと提案モデルは,その頑健性を確認するために,異なるノイズチャネルの存在下で検討されている。 提案したQMLアルゴリズムをQKDプロトコルに統合し,そのノイズ解析により,効率的な鍵生成のための新しいパラダイムが構築され,QKDシステムの実践的実装が進展する。

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