Attacks exploiting deviation of mean photon number in quantum key distribution and coin tossing
Notice bibliographique
Résumé
The security of quantum communication using a weak coherent source requires an accurate knowledge of the source's mean photon number. Finite calibration precision or an active manipulation by an attacker may cause the actual emitted photon number to deviate from the known value. We model effects of this deviation on the security of three quantum communication protocols: the Bennett-Brassard 1984 (BB84) quantum key distribution (QKD) protocol without decoy states, Scarani-Ac\'{\i}n-Ribordy-Gisin 2004 (SARG04) QKD protocol, and a coin-tossing protocol. For QKD we model both a strong attack using technology possible in principle and a realistic attack bounded by today's technology. To maintain the mean photon number in two-way systems, such as plug-and-play and relativistic quantum cryptography schemes, bright pulse energy incoming from the communication channel must be monitored. Implementation of a monitoring detector has largely been ignored so far, except for ID Quantique's commercial QKD system Clavis2. We scrutinize this implementation for security problems and show that designing a hack-proof pulse-energy-measuring detector is far from trivial. Indeed, the first implementation has three serious flaws confirmed experimentally, each of which may be exploited in a cleverly constructed Trojan-horse attack. We discuss requirements for a loophole-free implementation of the monitoring detector.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».