10、量子密钥管理:原理、挑战与解决方案

量子密钥管理:原理、挑战与解决方案

1. 引言

量子密钥分发(QKD)自Bennett和Brassard于1984年发明以来,已成为未来几十年的关键技术。随着量子网络的出现,如何高效构建和管理这些网络成为重要问题。

在公钥密码学中,密钥管理涵盖创建、激活、分配、绑定、托管、恢复、撤销和销毁等环节,其中销毁环节常被忽视,但同样重要。在量子密码学中,虽然对称密钥密码学看似没有公钥密码学那样复杂的问题,但实际上,会话密钥也需要管理。例如,为避免侧信道攻击和远程定时攻击,对称会话密钥需要定期更换。

目前,已有一些关于QKD密钥管理的提案,如Mink等人提出的量子网络管理器,以及Quantum公司的“Scalar Key Manager Appliance”。此外,QKD密钥的随机性对后续应用的安全性至关重要,同时也可以利用QKD来加强现有标准。

2. 量子密码学的重要性

尽管量子密钥分发存在一些局限性,如缺乏对冒充攻击的天然防御,且需要认证通道才能实现安全的QKD。此外,Shor在1997年提出的算法对许多公钥环境构成威胁,但目前对称算法如AES尚未受到明显影响。

然而,量子密码学仍有其重要性。对于那些对计算复杂性假设的有效性存疑的人来说,可证明的安全性更具吸引力。而且,多方计算领域依赖于参与者之间的安全通道,QKD是实现这一目标的自然工具。

3. 可信节点、拒绝服务攻击、维护与恢复

QKD网络使用一次性密码本加密来保护消息的保密性,攻击者主要有两种攻击方式:
- 攻击节点并提取密钥材料。
- 通过对QKD链路进行拒绝服务攻击,迫使QKD节点使用经典加密。 </

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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