23、密钥交换系统:KLJN与QKD的安全性剖析

密钥交换系统:KLJN与QKD的安全性剖析

在当今数字化时代,信息安全至关重要,密钥交换系统作为保障信息安全的关键技术,一直是研究的热点。量子密钥分发(QKD)和基尔霍夫定律 - 约翰逊噪声(KLJN)方案是两种备受关注的密钥交换方法。本文将深入探讨这两种方案的安全性,并对相关争议进行分析。

1. 量子加密安全性的争议

1.1 量子密钥分发(QKD)的安全性争议

近年来,量子密钥分发(QKD)被宣称具有无条件安全性。然而,这一说法引发了广泛的争议。有研究指出,现有的QKD方案的安全性存在问题。例如,Yuen和Hirota等学者认为,现有QKD方案的安全性值得怀疑或较差。而Renner则试图捍卫旧的安全声明。

1.2 QKD的实际破解情况

实际情况中,QKD已被破解。攻击者利用必要构建元素的不完美特性,如非线性,成功破解了包括一些商业量子通信器在内的实际量子通信系统。量子破解专家Vadim Makarov表示,他们的攻击能够在不干扰系统的情况下获取100%的密钥信息,这严重冲击了QKD协议安全性的基础,因为QKD常宣称任何窃听活动都会干扰系统,从而被通信双方察觉。这表明,在组件不完美的情况下,QKD容易受到精心设计的攻击,其安全性并非如宣称的那样“稳健”。

2. KLJN安全密钥交换系统

2.1 KLJN方案概述

KLJN方案是一种基于经典统计物理的密钥分发方案,是QKD的替代方案。其安全性基于基尔霍夫定律和涨落 - 耗散定理,更广泛地基于热力学第二定律,这意味着理想的KLJN方案的安全性如同不可能制造出第二类永动机一样强大。KLJN方案具有许多潜在的独特技术应用,如

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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