論文の概要: OptiQKD: A Machine Learning-Optimized Framework for Real-Time Parameter Tuning in Quantum Key Distribution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.04192v1
- Date: Wed, 04 Mar 2026 15:43:31 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-05 21:29:15.379785
- Title: OptiQKD: A Machine Learning-Optimized Framework for Real-Time Parameter Tuning in Quantum Key Distribution
- Title（参考訳）: OptiQKD:量子鍵分布におけるリアルタイムパラメータチューニングのための機械学習最適化フレームワーク
- Authors: Noureldin Mohamed, Jawaher Kaldari, Saif Al-Kuwari,
- Abstract要約: 本稿では,セキュア鍵レート(SKR)を最大化し,BB84,E91,COWプロトコルの量子ビットエラーレート(QBER)を最小化するプロトコルに依存しない機械学習フレームワークであるOptiQKDを提案する。
実機制約下での脱分極や振幅減衰音などの臨界環境ストレスをシミュレーションし,その枠組みを評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Despite the robust security guarantees of Quantum Key Distribution (QKD), its practical deployment is significantly challenged by the dynamic nature of quantum channels and the complexity of real-time parameter optimization. In this paper, we propose OptiQKD, a protocol-agnostic machine learning framework specifically engineered to maximize the Secure Key Rate (SKR) and minimize the Quantum Bit Error Rate (QBER) for the BB84, E91, and COW protocols. OptiQKD integrates Temporal Convolutional Networks (TCNs) for high-accuracy and short-horizon forecasting of channel-state fluctuations with a Reinforcement Learning (RL) controller for autonomous and real-time parameter selection. This optimization stack is strictly constrained by standard composable-security assumptions to ensure that performance gains do not compromise the underlying quantum security. We evaluate the framework by simulating critical environmental stressors, including depolarizing and amplitude-damping noise, under realistic device constraints, including channel loss, detector efficiency, and dark counts. Our results demonstrate substantial protocol-agnostic improvements: the median SKR increases by 20--30%, while the median QBER is reduced from 3.0% to 1.5% through predictive state optimization. These findings establish that OptiQKD provides an efficient, security-preserving mechanism for dynamic parameter tuning, paving the way for more resilient and high-throughput practical QKD deployments.
- Abstract（参考訳）: 量子鍵分布(QKD)の堅牢なセキュリティ保証にもかかわらず、量子チャネルの動的性質とリアルタイムパラメータ最適化の複雑さにより、その実践的展開は著しく困難である。
本稿では,セキュア鍵レート(SKR)を最大化し,BB84,E91,COWプロトコルの量子ビットエラーレート(QBER)を最小化するプロトコルに依存しない機械学習フレームワークであるOptiQKDを提案する。
OptiQKDは、リアルタイムパラメータ選択のための強化学習(Reinforcement Learning, RL)コントローラを用いて、チャネル状態の変動を高精度かつ短時間に予測するための時間畳み込みネットワーク(TCN)を統合している。
この最適化スタックは、性能向上が基礎となる量子セキュリティを損なわないことを保証するため、標準的な構成可能なセキュリティ仮定によって厳格に制約されている。
本研究では, チャネル損失, 検出器効率, 暗カウントなど, 現実的なデバイス制約の下で, 脱分極や振幅減衰ノイズなどの重要な環境ストレス要因をシミュレートして, その枠組みを評価する。
その結果,中央値のSKRは20～30%増加し,中央値のQBERは予測状態最適化により3.0%から1.5%に低下した。
これらの結果から,OptiQKDは動的パラメータチューニングのための効率的なセキュリティ保護機構を提供し,よりレジリエンスで高スループットなQKDデプロイメントを実現することが確認された。
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