Security of quantum key distribution with iterative sifting
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Several quantum key distribution (QKD) protocols employ iterative sifting. After each quantum transmission round, Alice and Bob disclose part of their setting information (including their basis choices) for the detected signals. This quantum phase then ends when the basis dependent termination conditions are met, i.e., the numbers of detected signals per basis exceed certain pre-agreed threshold values. Recently, however, Pfister et al (2016 New J. Phys. 18 053001) showed that the basis dependent termination condition makes QKD insecure, especially in the finite key regime, and they suggested to disclose all the setting information after finishing the quantum phase. However, this protocol has two main drawbacks: it requires that Alice possesses a large memory, and she also needs to have some a priori knowledge about the transmission rate of the quantum channel. Here we solve these two problems by introducing a basis-independent termination condition to the iterative sifting in the finite key regime. The use of this condition, in combination with Azuma’s inequality, provides a precise estimation on the amount of privacy amplification that needs to be applied, thus leading to the security of QKD protocols, including the loss-tolerant protocol (Tamaki et al 2014 Phys. Rev. A 90 052314), with iterative sifting. Our analysis indicates that to announce the basis information after each quantum transmission round does not compromise the key generation rate of the loss-tolerant protocol. Our result allows the implementation of wider classes of classical post-processing techniques in QKD with quantified security.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».