論文の概要: Investigation of a Bit-Sequence Reconciliation Protocol Based on Neural TPM Networks in Secure Quantum Communications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.13199v1
• Date: Mon, 15 Dec 2025 11:14:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-16 17:54:56.635635
• Title: Investigation of a Bit-Sequence Reconciliation Protocol Based on Neural TPM Networks in Secure Quantum Communications
• Title（参考訳）: セキュア量子通信におけるニューラルTPMネットワークに基づくビット系列再構成プロトコルの検討
• Authors: Matvey Yorkhov, Vladimir Faerman, Anton Konev,
• Abstract要約: 本稿では、ツリーパリティマシン(TPM)に基づく量子鍵分布(QKD)システムのための鍵和解プロトコルについて論じる。 キー素材をニューラルネットワークの重みに変換するアイデアが提示される。
• 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: The article discusses a key reconciliation protocol for quantum key distribution (QKD) systems based on Tree Parity Machines (TPM). The idea of transforming key material into neural network weights is presented. Two experiments were conducted to study how the number of synchronization iterations and the amount of leaked information depend on the quantum bit error rate (QBER) and the range of neural network weights. The results show a direct relationship between the average number of synchronization iterations and QBER, an increase in iterations when the weight range is expanded, and a reduction in leaked information as the weight range increases. Based on these results, conclusions are drawn regarding the applicability of the protocol and the prospects for further research on neural cryptographic methods in the context of key reconciliation.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Tree Parity Machines (TPM) に基づく量子鍵分布(QKD)システムのための鍵和解プロトコルについて論じる。 キー素材をニューラルネットワークの重みに変換するアイデアが提示される。 2つの実験により、同期の繰り返し数とリーク情報の量がどのように量子ビット誤り率(QBER)とニューラルネットワークの重みの範囲に依存するかを検討した。 その結果, 平均同期回数とQBERの関係, 重み範囲の拡大に伴う繰り返しの増加, 重み範囲の増加に伴う漏洩情報の減少が示唆された。 これらの結果から,このプロトコルの適用性や,鍵和解の文脈における暗号手法のさらなる研究の可能性について,結論を導いた。

関連論文リスト

• Effect of Weak Measurement Reversal on Quantum Correlations in a Correlated Amplitude Damping Channel, with a Neural Network Perspective [1.593690982728631]
  ベル,ヴェルナー,および2つの量子ビットの最大絡み合った混合状態と相関振幅減衰チャネルの量子相関の進化について検討した。 我々は、進化中の異なる量子相関測度間の関係の分析を強化するために、ニューラルネットワークモデルを用いている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-06T00:14:53Z)
• Dissipation-driven quantum generative adversarial networks [11.833077116494929]
  本稿では,従来のデータ生成に適した,分散駆動型量子生成逆数ネットワーク(DQGAN)アーキテクチャを提案する。 古典データは、強い調整された散逸過程を通じて入力層の入力量子ビットに符号化される。 出力量子ビットの定常状態の可観測値を測定することにより、生成されたデータと分類結果の両方を抽出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-28T07:41:58Z)
• High-rate discretely-modulated continuous-variable quantum key distribution using quantum machine learning [4.236937886028215]
  本稿では,量子機械学習技術を用いた離散変調連続可変量子鍵分布(DM CVQKD)の高速化手法を提案する。 低複雑さ量子k-アネレスト近傍(QkNN)は、ボブ側での離散変調コヒーレント状態(DMCS)の損失を予測するために設計されている。 シミュレーションにより,提案手法の秘密鍵レートは既存のDM CVQKDプロトコルよりも明らかに優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-07T04:00:13Z)
• On the Characterization of Quantum Flip Stars with Quantum Network Tomography [11.545489116237102]
  量子ネットワークトモグラフィー(Quantum Network Tomography)は、エンドツーエンドの測定を通じて、量子ネットワーク内のチャネルノイズを特徴づける手法である。 本研究では,1つの非自明なパウリ演算子を特徴とする量子チャネルによって形成される量子スターネットワークのネットワークトモグラフィープロトコルを提案する。 本研究は、状態分布と測定を別々に設計したトモグラフィープロトコルを導入することにより、量子ビットフリップ星ネットワークのエンドツーエンド特性をさらに向上させるものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-12T00:18:15Z)
• Multi-User Entanglement Distribution in Quantum Networks Using Multipath Routing [55.2480439325792]
  マルチパスルーティングを活用することで,マルチユーザアプリケーションの絡み合い率を高める3つのプロトコルを提案する。 これらのプロトコルは、制限された量子メモリや確率的絡み合い生成を含む、NISQ制約のある量子ネットワーク上で評価される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-06T18:06:00Z)
• QuanGCN: Noise-Adaptive Training for Robust Quantum Graph Convolutional Networks [124.7972093110732]
  本稿では,ノード間の局所的なメッセージパッシングをクロスゲート量子演算のシーケンスで学習する量子グラフ畳み込みネットワーク(QuanGCN)を提案する。 現代の量子デバイスから固有のノイズを緩和するために、ノードの接続をスパーズするためにスパース制約を適用します。 我々のQuanGCNは、いくつかのベンチマークグラフデータセットの古典的なアルゴリズムよりも機能的に同等か、さらに優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-09T21:43:16Z)
• Experimental validation of the Kibble-Zurek Mechanism on a Digital Quantum Computer [62.997667081978825]
  キブル・ズレック機構は対称性の破れを伴う非平衡量子相転移の本質物理学を捉えている。 我々は、ランダウ・ツェナー進化の下で、最も単純な量子の場合、単一の量子ビットに対してKZMを実験的に検証した。 我々は、異なる回路環境とトポロジに埋め込まれた個々の量子ビットに関する広範囲なIBM-Q実験について報告する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-01T18:00:02Z)
• Compact representations of convolutional neural networks via weight pruning and quantization [63.417651529192014]
  本稿では、音源符号化に基づく畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の新しいストレージフォーマットを提案し、重み付けと量子化の両方を活用する。 我々は、全接続層で0.6%、ネットワーク全体で5.44%のスペース占有率を削減し、最低でもベースラインと同じくらいの競争力を発揮する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-28T20:39:54Z)
• A novel approach to reducing information leakage for quantum key distribution [5.9564982060176765]
  本稿では,量子部と後処理部の情報漏洩をさらに低減するための新しい手法を提案する。 複数光子パルスのみによる後処理部の情報漏洩は, 前回の研究では2回検討されている。 我々は、デコイBB84と送信または送信しないツインフィールドプロトコルの情報漏洩量を計算する公式を導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-28T06:05:51Z)
• Round-robin differential phase-time-shifting protocol for quantum key distribution: theory and experiment [58.03659958248968]
  量子鍵分布(QKD)は、遠隔者間で共通の暗号鍵の確立を可能にする。 近年,信号の乱れの監視を回避できるQKDプロトコルが提案され,初期の実験で実証されている。 我々は,ラウンドロビン差動位相シフトプロトコルのセキュリティ証明を,集団攻撃シナリオにおいて導出する。 その結果,RRDPTSプロトコルは高い量子ビット誤り率の条件下で,RDPSと比較して高い秘密鍵レートが得られることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-15T15:20:09Z)

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。