29、量子密钥分发:原理、协议与安全挑战

量子密钥分发核心协议与安全挑战

量子密钥分发:原理、协议与安全挑战

在当今数字化时代,信息安全至关重要。量子密钥分发(QKD)作为实现安全通信的前沿技术,正逐渐成为研究和发展的热点。本文将深入探讨量子密钥分发的多种协议、常用的量子态源、面临的黑客攻击以及未校准设备场景下的安全问题。

1. 量子密钥分发协议

量子密钥分发协议主要分为连续变量协议、分布式相位参考协议等,每种协议都有其独特的特点和优势。

1.1 连续变量协议

连续变量量子密钥分发(CV - QKD)是实现安全密钥交换的重要解决方案。与离散变量QKD不同,它利用量子态的连续自由度(如振幅和相位)来编码量子信息,允许传输无限数量的状态。
- 量子态 :在CV - QKD中,常用相干态来编码信息。相干态是具有明确振幅和相位的类经典态,用复数α表示,α代表状态的振幅和相位。
- 零差检测 :用于识别量子态振幅和相位的测量技术。通过分束器将输入的量子态与本地振荡器相结合,分束器的输出包含输入态振幅和相位的信息。Alice和Bob可以使用平衡零差探测器测量量子态的正交分量(振幅和相位正交分量)。
- 高斯调制 :通常使用高斯分布对量子态进行调制。高斯调制在数学上表现良好,具有简单的数学表示,能够实现量子信息的高效编码和解码,并实现高密钥生成率。
- 安全分析 :CV - QKD的安全分析包括评估量子信道中的过量噪声水平,并检查潜在的窃听企图。过量噪声可能来自设备的不完美或量子信道中的损耗。CV - QKD已被证明对相干攻击是安全的。
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【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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