論文の概要: Neural network for excess noise estimation in continuous-variable quantum key distribution under composable finite-size security

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23117v1
• Date: Wed, 30 Jul 2025 21:44:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 17:19:08.813053
• Title: Neural network for excess noise estimation in continuous-variable quantum key distribution under composable finite-size security
• Title（参考訳）: 構成可能な有限サイズセキュリティ下での連続可変量子鍵分布における余剰雑音推定のためのニューラルネットワーク
• Authors: Lucas Q. Galvão, Davi Juvêncio G. de Sousa, Micael Andrade Dias, Nelson Alves Ferreira Neto,
• Abstract要約: 連続量子鍵分布(CV-QKD)におけるパラメータ推定にニューラルネットワークが確実に利用できることを示す。 提案手法は,標準手法と同等のプロトコルを用いて,より厳密な信頼区間を生成する。 これらの結果は、現代の機械学習技術を量子暗号プロトコルに統合するための新しい視点を開く。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3374875022248866
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Parameter estimation is a critical step in continuous-variable quantum key distribution (CV-QKD), especially in the finite-size regime where worst-case confidence intervals can significantly reduce the achievable secret-key rate. We provide a finite-size security analysis demonstrating that neural networks can be reliably employed for parameter estimation in CV-QKD with quantifiable failure probabilities $\epsilon_{PE}$, endowed with an operational interpretation and composable security guarantees. Using a protocol that is operationally equivalent to standard approaches, our method produces significantly tighter confidence intervals, unlocking higher key rates even under collective Gaussian attacks. The proposed approach yields tighter confidence intervals, leading to a quantifiable increase in the secret-key rate under collective Gaussian attacks. These results open up new perspectives for integrating modern machine learning techniques into quantum cryptographic protocols, particularly in practical resource-constrained scenarios.
• Abstract（参考訳）: パラメータ推定は連続可変量子鍵分布(CV-QKD)における重要なステップであり、特に最悪ケースの信頼区間が達成可能な秘密鍵レートを大幅に減少させる有限サイズ状態において重要である。 CV-QKDにおけるパラメータ推定に,演算解釈と構成可能なセキュリティ保証を付与した,定量的な故障確率$\epsilon_{PE}$で確実に利用できることを示す有限サイズセキュリティ解析を提供する。 提案手法は,標準手法と等価なプロトコルを用いて,より厳密な信頼区間を生成し,ガウス攻撃でも高い鍵レートを解放する。 提案手法はより厳密な信頼区間をもたらし、ガウス攻撃による秘密鍵レートの定量化につながる。 これらの結果は、特に実践的なリソース制約のあるシナリオにおいて、現代の機械学習技術を量子暗号プロトコルに統合するための新たな視点を開く。

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