論文の概要: QDNA-ID Quantum Device Native Authentication
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.17692v1
- Date: Fri, 21 Nov 2025 15:40:59 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-25 18:34:24.36817
- Title: QDNA-ID Quantum Device Native Authentication
- Title(参考訳): QDNA-ID量子デバイスネイティブ認証
- Authors: Osamah N. Neamah,
- Abstract要約: QDNA-IDは、物理的量子行動とデジタル検証されたレコードを結びつける信頼チェーンフレームワークである。
機械学習エンジンはエントロピードリフトを追跡し、異常を検出し、進化するパターンに基づいてデバイスを分類する。
QDNA-IDは連続的なフィードバックループとして動作し、量子コンピューティング環境に対する信頼の連鎖を維持する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: QDNA-ID is a trust-chain framework that links physical quantum behavior to digitally verified records. The system first executes standard quantum circuits with random shot patterns across different devices to generate entropy profiles and measurement data that reveal device-specific behavior. A Bell or CHSH test is then used to confirm that correlations originate from genuine non classical processes rather than classical simulation. The verified outcomes are converted into statistical fingerprints using entropy, divergence, and bias features to characterize each device. These features and metadata for device, session, and random seed parameters are digitally signed and time stamped to ensure integrity and traceability. Authenticated artifacts are stored in a hierarchical index for reproducible retrieval and long term auditing. A visualization and analytics interface monitors drift, policy enforcement, and device behavior logs. A machine learning engine tracks entropy drift, detects anomalies, and classifies devices based on evolving patterns. An external verification API supports independent recomputation of hashes, signatures, and CHSH evidence. QDNA-ID operates as a continuous feedback loop that maintains a persistent chain of trust for quantum computing environments.
- Abstract(参考訳): QDNA-IDは、物理的量子行動とデジタル検証されたレコードを結びつける信頼チェーンフレームワークである。
システムはまず、異なるデバイス間でランダムなショットパターンを持つ標準的な量子回路を実行し、エントロピープロファイルと測定データを生成し、デバイス固有の振る舞いを明らかにする。
ベルテスト (Bell test) またはCHSHテスト (CHSH test) は、相関が古典的シミュレーションよりも真の非古典的プロセスに由来することを確認するために用いられる。
検証結果は、エントロピー、発散、バイアス特徴を用いて統計指紋に変換され、それぞれのデバイスを特徴づける。
これらのデバイス、セッション、ランダムなシードパラメータの特徴とメタデータは、整合性とトレーサビリティを保証するためにデジタル署名され、タイムスタンプされる。
認証されたアーティファクトは、再現可能な検索と長期監査のための階層的なインデックスに格納される。
可視化および分析インターフェースは、ドリフト、ポリシー施行、デバイス動作ログを監視する。
機械学習エンジンはエントロピードリフトを追跡し、異常を検出し、進化するパターンに基づいてデバイスを分類する。
外部検証APIは、ハッシュ、シグネチャ、CHSHエビデンスを独立して再計算する。
QDNA-IDは連続的なフィードバックループとして動作し、量子コンピューティング環境に対する信頼の連鎖を維持する。
関連論文リスト
- Interpretable representation learning of quantum data enabled by probabilistic variational autoencoders [0.5999777817331317]
変分オートエンコーダ(VAE)は、いくつかの入力データの隠れた物理的特徴を抽出する際の約束を示す。
VAEは、量子データを扱う際に固有のランダム性や複雑な相関を考慮しなければならない。
ここでは,2つの重要な修正により,VAEが物理的に意味のある潜在表現を学習できることを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-13T17:39:41Z) - Transferable and Efficient Non-Factual Content Detection via Probe Training with Offline Consistency Checking [48.68044413117397]
PINOSEは、オフラインの自己整合性検査結果に基づいて探索モデルをトレーニングし、人間の注釈付きデータの必要性を回避する。
応答復号に先立って内部状態の様々な側面を調べ、事実的不正確な検出に寄与する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-10T05:00:35Z) - Grid Monitoring with Synchro-Waveform and AI Foundation Model Technologies [41.994460245857404]
本稿では,インバータ資源が支配する将来のグリッドを対象とした次世代グリッド監視制御システムの開発を提唱する。
我々は,高分解能シンクロ波形計測技術を用いた物理ベースのAI基盤モデルを構築し,グリッドのレジリエンスを高め,機能停止による経済的損失を低減する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-11T17:28:46Z) - Building Trust in the Quantum Cloud with Physical Unclonable Functions [1.9903304028630213]
本稿では,量子デバイス特性を活用して量子物理不能関数(Q-PUF)を構成する認証プロトコルを提案する。
我々は,実データとシミュレーションデータの両方を用いたIBM量子デバイスへのアプローチを試作した。
我々の研究は、ハイブリッド量子古典システムにおけるセキュアでハードウェアに根ざした認証の基礎を築いた。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-13T05:47:33Z) - Quantum delegation with an off-the-shelf device [3.3766484312332303]
我々は, OTSモデルを用いて, 時間量子計算の委譲方法を示す。
これはQMAに対する最初の相対論的(1ラウンド)2プロップゼロ知識証明システムを提供する。
証明手法として、定数サイズのパウリ測度のみを用いて、n個のEPR対に対する新しい自己検定を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-07T02:43:06Z) - Noisy Quantum Kernel Machines [58.09028887465797]
量子学習マシンの新たなクラスは、量子カーネルのパラダイムに基づくものである。
消散と脱コヒーレンスがパフォーマンスに与える影響について検討する。
量子カーネルマシンでは,デコヒーレンスや散逸を暗黙の正規化とみなすことができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-26T09:52:02Z) - Mobile Behavioral Biometrics for Passive Authentication [65.94403066225384]
本研究は, 単モーダルおよび多モーダルな行動的生体特性の比較分析を行った。
HuMIdbは、最大かつ最も包括的なモバイルユーザインタラクションデータベースである。
我々の実験では、最も識別可能な背景センサーは磁力計であり、タッチタスクではキーストロークで最良の結果が得られる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-14T17:05:59Z) - Sample-efficient device-independent quantum state verification and
certification [68.8204255655161]
量子情報源の認証は、量子情報処理のための信頼性と効率的なプロトコルを構築する上で重要な課題である。
我々は、有限複写方式におけるIDI仮定のない量子状態のデバイス非依存検証のための体系的なアプローチを開発する。
デバイス非依存の検証を最適なサンプル効率で行うことができることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-12T17:48:04Z) - A Novel Anomaly Detection Algorithm for Hybrid Production Systems based
on Deep Learning and Timed Automata [73.38551379469533]
DAD:DeepAnomalyDetectionは,ハイブリッド生産システムにおける自動モデル学習と異常検出のための新しいアプローチである。
深層学習とタイムドオートマトンを組み合わせて、観察から行動モデルを作成する。
このアルゴリズムは実システムからの2つのデータを含む少数のデータセットに適用され、有望な結果を示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-29T08:27:43Z)
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。