論文の概要: Learnt Attacks on Quantum Key Distribution under Channel Noise and Device Drift

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.01792v1
• Date: Thu, 01 Oct 2026 14:36:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-03 01:19:24.19662
• Title: Learnt Attacks on Quantum Key Distribution under Channel Noise and Device Drift
• Title（参考訳）: チャネルノイズとデバイスドリフト下における量子鍵分布の学習的攻撃
• Abstract要約: 本稿では適応的盗聴のためのマルコフ決定過程について述べる。 攻撃者は1ラウンドごとに1つの回路を選択し、ノイズレベルはOrnstein--Uhlenbeckプロセスに従う。 適応の値は、最良の固定回路と動的プログラミング上界によって制限される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0556222192221667
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum key distribution (QKD) links are provisioned from security analyses of stationary channels, whereas the devices that determine the channel drift between recalibrations. Whether an eavesdropper who cannot alter the channel's own noise gains by following that drift has not been quantified. Adaptive eavesdropping is posed here as a constrained Markov decision process in which the attacker selects one circuit per round while the noise level follows an Ornstein--Uhlenbeck process and the abort condition is a budget over each block of rounds. The value of adaptation is bounded by the best fixed circuit and a dynamic-programming upper bound. The actions are learnt attacks. Whereas Decker et al. trained a parametrised circuit on a fixed gate template against a fixed channel, here the gate structure and rotation angles are searched jointly. This yields circuits compact enough to form a discrete action set, extending the construction to noise models lacking a known template, including the amplitude damping channel. On device-independent E91 under bilateral depolarising noise, a reinforcement-learning attacker raises her Holevo information from $0.135$ for the best fixed circuit to $0.348$ at zero detection, $98\%$ of the upper bound. On BB84 under a drifting bit-flip channel, she exceeds a conservative noise-indexed rule by $0.024$ in fidelity, reaching $99\%$ of the upper bound. Under stationary noise, the attacker's gain from basis asymmetry changes sign between an averaged and a per-basis error-rate constraint. The search, started from random gate sequences, recovers the analytical cloners and the collective-attack key rate, and meets the lower bound of the Winick--Lütkenhaus--Coles objective from above.
• Abstract（参考訳）: 量子鍵分布(QKD)リンクは固定チャネルのセキュリティ解析から提供され、一方、再校正間のチャネルドリフトを決定する装置は設定される。 流路自体の騒音を変更できない盗聴者が、流路を辿って上昇するかどうかを定量化していない。 ここでは、アダプティブな盗聴は、攻撃者が1ラウンド毎に1つの回路を選択し、ノイズレベルはオルンシュタイン-ウレンベック過程に従っており、中絶条件は各ラウンドのブロックの予算である、制約付きマルコフ決定プロセスとして設定される。 適応の値は、最良の固定回路と動的プログラミング上界によって制限される。 アクションは学習された攻撃です。 Deckerらは固定ゲートテンプレート上のパラメトリド回路を固定チャネルに対して訓練したが、ここではゲート構造と回転角を共同で探索する。 これにより、回路は離散的な動作セットを形成するのに十分コンパクトになり、振幅減衰チャネルを含む既知のテンプレートを持たないノイズモデルまで構成が拡張される。 デバイス非依存のE91において、強化学習攻撃者は、最高の固定回路に対して0.135ドルのホロボ情報をゼロ検出時に0.348ドルの値、上限値の9,8\%の値に引き上げる。 BB84では、ドリフトするビットフリップチャネルの下で、彼女は保守的なノイズインデクシングルールを0.024ドル超え、上限の99.%ドルに達した。 定常雑音下では、ベース非対称性からの攻撃者のゲインは平均値と平均値の誤差レートの制約の間の符号を変える。 探索はランダムなゲート列から始まり、解析的クローンと集団攻撃鍵レートを回復し、上からウィニック-リュッケンハウス-コレス目標の下位境界を満たす。

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