18、量子密钥分发在经典AKE框架中的研究

量子密钥分发在AKE框架中的研究

量子密钥分发在经典AKE框架中的研究

在当今的信息安全领域,量子密钥分发(QKD)因其潜在的安全性而备受关注。本文将深入探讨量子密钥分发在经典认证密钥交换(AKE)框架中的相关模型、协议及安全性定义。

1. QKD模型

我们的QKD模型是对eCK模型的增强,每个参与方都可访问一个量子设备。由于当前硬件限制,量子设备的能力可能有限。在多方多会话的环境中,通信由敌手控制,敌手既能控制经典通信信道,也能控制量子通信信道,但在量子信道上的操作受量子力学定律的约束。

1.1 参与方和协议
  • 参与方 :参与方是一个交互式经典图灵机,并可访问一个量子图灵机。经典图灵机可通过特殊激活请求激活量子设备,或接收量子设备的测量结果,通信通过双向经典通信带进行。同时,经典图灵机还可访问随机比特序列和单独的c带,用于接收和发送其他激活请求及消息。量子图灵设备可由经典图灵机激活,并通过指定的量子信道q接收和发送量子比特。
  • 协议 :协议是一系列交互式的经典和量子子例程,用于在两个或多个参与方之间生成共享密钥或输出错误指示。会话是协议的一次执行,由特殊的传入请求启动,每个会话都有一个唯一的会话标识符Ψ。会话完成后,经典图灵机将输出一个元组 (sk, pid, v, u),其中:

    • sk:会话密钥;
    • pid:参与方标识符;
    • v:向量 (v0, v1, …),每个vi是公共值或标签的向量;
    • u:向量 (u0, u1, …),称为认证向量,用于标识会话所
深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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