28、量子密钥分发:原理、安全与协议类型

量子密钥分发:原理、安全与协议类型

在当今数字化时代,信息安全至关重要。量子密钥分发(QKD)作为一种极具潜力的技术,为安全通信提供了新的解决方案。本文将深入探讨QKD的相关原理、面临的安全挑战以及常见的协议类型。

1. 纠错与筛选密钥

当Alice和Bob成功纠正错误后,他们会得到一个更短但经过纠错的密钥,即“筛选密钥”。这个筛选后的密钥是最终秘密密钥的重要组成部分,因为它确保了Alice和Bob编码和测量的量子比特完全对齐。通过纠错,他们降低了错误和窃听的影响,得到了一个可靠且安全的筛选密钥,适用于BB84协议的最后阶段。

2. 窃听问题

“截获 - 重发”窃听方式揭示了BB84协议可能存在的弱点。当Eve截获Alice发出的光子时,她面临一个选择:是用与Alice相同的基进行测量,还是随机选择另一个基。
- 相同基测量 :如果她选择相同的基,光子状态保持不变,她可以在不引入任何错误的情况下完全了解Alice的比特信息。
- 错误基测量 :如果选择错误的基,她的测量结果与Alice的原始比特值不相关,并且会不经意地改变光子的状态。即使Bob后来使用正确的基测量光子,由于Eve的修改,测量结果可能与Alice的预期比特值不匹配,这种不匹配大约会发生一半的时间,严重影响原始密钥的完整性。

为了评估Eve的信息获取程度和对原始密钥的影响,需要考虑两个关键参数:信息增益(IE)和错误率(Q)。平均而言,“截获 - 重发”攻击使Eve能够完全了解原始密钥中一半的比特(IE = 0.5),同时引入了0.25的错误率(Q = 0.25)。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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