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Enregistrement W2045580047 · doi:10.1103/physrevlett.110.010503

Memory Attacks on Device-Independent Quantum Cryptography

2013· article· en· W2045580047 sur OpenAlexaff
Jonathan Barrett, Roger Colbeck, Adrian Kent

Notice bibliographique

RevuePhysical Review Letters · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Information and Cryptography
Établissements canadiensPerimeter Institute
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésComputer scienceComputer securityProtocol (science)CryptographyReuseQuantum key distributionQuantum cryptographyCryptographic primitiveKey (lock)Cryptographic protocolQuantumComputer networkQuantum informationPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Device-independent quantum cryptographic schemes aim to guarantee security to users based only on the output statistics of any components used, and without the need to verify their internal functionality. Since this would protect users against untrustworthy or incompetent manufacturers, sabotage, or device degradation, this idea has excited much interest, and many device-independent schemes have been proposed. Here we identify a critical weakness of device-independent protocols that rely on public communication between secure laboratories. Untrusted devices may record their inputs and outputs and reveal information about them via publicly discussed outputs during later runs. Reusing devices thus compromises the security of a protocol and risks leaking secret data. Possible defenses include securely destroying or isolating used devices. However, these are costly and often impractical. We propose other more practical partial defenses as well as a new protocol structure for device-independent quantum key distribution that aims to achieve composable security in the case of two parties using a small number of devices to repeatedly share keys with each other (and no other party).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,007
Communication savante0,0030,007
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations178
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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