論文の概要: Quantum utility routing in continuous-variable QKD networks with trusted and untrusted relays
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.03382v1
- Date: Fri, 02 Oct 2026 14:35:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-06 00:14:30.423975
- Title: Quantum utility routing in continuous-variable QKD networks with trusted and untrusted relays
- Title（参考訳）: 信頼・信頼できないリレーを用いた連続可変QKDネットワークにおける量子ユーティリティルーティング
- Abstract要約: 連続可変量子鍵分布(CV-QKD)ネットワークは、秘密鍵生成、リレー信頼、有限ネットワークリソースを同時に行うルーティング戦略を必要とする。
本稿では,信頼された点間リンクと信頼できないCVベル計測リレーを組み合わせたネットワークのための重み付けルーティングフレームワークであるQuantum Utility Routing(QUR)を紹介する。
- 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: Continuous-variable quantum key distribution (CV-QKD) networks require routing strategies that account simultaneously for secret key generation, relay trust and finite network resources. We introduce Quantum Utility Routing (QUR), a weighted routing framework for networks combining trusted point-to-point links with untrusted CV Bell measurement relays. Transition level composable finite size secret key rates (SKRs) are incorporated directly into the route search, allowing QUR to balance bottleneck SKR against route geometry and resource use. We consider graph optimized QUR (QUR$_{\mathrm{go}}$) and a fixed weight implementation (QUR$_{\mathrm{fw}}$) that uses machine learning to avoid repeated graph specific weight optimization, and benchmark both against A* and Max--Min routing. At the default network configuration, QUR$_{\mathrm{go}}$ and QUR$_{\mathrm{fw}}$ improve the mean path SKR relative to A* while requiring substantially fewer network resources than Max--Min. The framework also maintains secure connectivity over a broad range of trusted node availability by exploiting untrusted infrastructure as measurement relays. These results demonstrate that routing in CV-QKD networks can be treated as a configurable trade off between cryptographic performance and network resource consumption.
- Abstract（参考訳）: 連続可変量子鍵分布(CV-QKD)ネットワークは、秘密鍵生成、リレー信頼、有限ネットワークリソースを同時に行うルーティング戦略を必要とする。
本稿では,信頼された点間リンクと信頼できないCVベル計測リレーを組み合わせたネットワークのための重み付けルーティングフレームワークであるQuantum Utility Routing(QUR)を紹介する。
遷移レベル構成可能な有限サイズ秘密鍵レート(SKR)は経路探索に直接組み込まれ、QURは経路幾何学と資源利用に対してボトルネックSKRのバランスをとることができる。
グラフ最適化QUR(QUR$_{\mathrm{go}}$)と固定重み実装(QUR$_{\mathrm{fw}}$)について検討する。これは、繰り返しグラフ固有の重み付けの最適化を避けるために機械学習を使用し、A*とMax-Minルーティングの両方に対してベンチマークを行う。デフォルトのネットワーク構成では、QUR$_{\mathrm{go}}$とQUR$_{\mathrm{fw}}$は、A*と比較して平均経路SKRを改善すると同時に、Max-Minよりも大幅に少ないネットワークリソースを必要とする。
このフレームワークは、信頼できないインフラを計測中継として利用することにより、広範囲の信頼されたノード可用性に対するセキュアな接続も維持する。
これらの結果は,CV-QKDネットワークにおけるルーティングを,暗号性能とネットワークリソース消費のトレードオフとして扱うことができることを示す。
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