16、量子信息隐藏协议的分类与应用

量子信息隐藏协议的分类与应用

1. 引言

量子秘密通信通过量子通道传输经典或量子信息,能实现合法双方间的无条件安全通信,且不会被窃听。这是因为不确定性原理使得任何对量子系统的测量都会干扰它,从而提醒合法用户有窃听者存在。量子密钥分配(QKD)协议就是一个著名的例子。随着量子信息技术的快速发展,量子秘密通信理论和技术的卓越研究成果对当前信息科学研究产生了革命性影响,引发了广泛关注。

信息隐藏和密码学一样,是保护隐私和安全的重要手段。密码学保护秘密消息的内容,而信息隐藏则隐藏秘密消息的存在,可用于实现隐蔽通信、版权保护或防伪。量子信息隐藏利用量子信息和量子计算的效应,以量子态作为信息传输的载体,实现信息隐藏的目标,是信息安全研究中的热门话题。由于量子不可克隆定理和量子不确定性原理,量子信息隐藏协议也能实现无条件安全,比经典信息隐藏具有更内在的安全优势。

2. 量子信息隐藏的分类

量子信息隐藏协议根据应用目的可分为三个基本类别:量子隐写术、量子隐蔽通信和量子水印,如下所示:

graph LR
    A[量子信息隐藏协议] --> B[量子隐写术]
    A --> C[量子隐蔽通信]
    A --> D[量子水印]

2.1 量子隐写术

量子隐写术是量子信息隐藏的重要子学科,它将秘密消息嵌入到另一个看似无害的量子载体中,以隐藏秘密消息的存在。根据载体介质的不同,量子隐写术协议可分为以下五类:
|类别|描述|示例|
| ---- | ---- | ---- |
|基于

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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