9、基于量子密钥分发的LiFi安全技术解析

基于量子密钥分发的LiFi安全技术解析

1. 引言

在当今的网络通信领域,安全问题一直是重中之重。传统的经典密码学中的Vernam一次性密码本算法虽被认为是最安全的算法之一,但它存在两个关键问题。一是密钥需要通过物理会面等其他媒介在发送方和接收方之间进行共享,这使得密钥的传递成为一个棘手的问题;二是密钥长度需与输入长度相同,这可能导致密钥过长。

量子密钥密码学为解决这些问题提供了有效的途径。它基于量子物理规则,不依赖计算能力来提供安全性,而是依靠海森堡不确定性原理和不可克隆定理。在海森堡不确定性原理的约束下,攻击者无法在不改变量子比特状态的情况下得知其状态;而不可克隆定理则阻止了攻击者复制量子比特的状态。一旦有人试图攻击,发送方Alice和接收方Bob会因量子态的变化而察觉。

目前,Wi-Fi在广泛使用的同时,其安全性却常常被忽视。在一些关键任务场景中,Wi-Fi技术容易受到攻击。因此,光作为一种通信媒介被引入数据传输领域,即LiFi技术。通常情况下,我们在使用LiFi发送消息时可能不进行加密,或者仅使用除量子算法之外的经典算法进行加密。而本文将介绍一种将量子安全与LiFi相结合的方法,以实现更高的安全性。

2. QKD系统
2.1 量子密钥分发基础

量子密钥分发(QKD)是一种在通信双方之间传输密钥的方法,它利用光子对非常敏感的数据进行加密。QKD生成的密钥不仅可用于量子加密算法,还能提升经典算法(如高级加密标准AES和数据加密标准DES)的安全级别。

QKD主要遵循量子物理理论,使用光子系统进行通信,其物理状态用狄拉克符号(bra和ket)表示。经典比特到量子比特的映射关系如下:

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值