Numerical evidence for bound secrecy from two-way postprocessing in quantum key distribution
Notice bibliographique
Résumé
Bound secret information is classical information that contains secrecy but from which secrecy cannot be extracted. The existence of bound secrecy has been conjectured but is currently unproven, and in this work we provide analytical and numerical evidence for its existence. Specifically, we consider two-way postprocessing protocols in prepare-and-measure quantum key distribution based on the well-known six-state signal states. In terms of the quantum bit-error rate $Q$ of the classical data, such protocols currently exist for $Q<\frac{5\ensuremath{-}\sqrt{5}}{10}\ensuremath{\approx}27.6%$. On the other hand, for $Q\ensuremath{\ge}\frac{1}{3}$ no such protocol can exist as the observed data are compatible with an intercept-resend attack. This leaves the interesting question of whether successful protocols exist in the interval $\frac{5\ensuremath{-}\sqrt{5}}{10}\ensuremath{\le}Q<\frac{1}{3}$. Previous work has shown that a necessary condition for the existence of two-way postprocessing protocols for distilling secret keys is breaking the symmetric extendability of the underlying quantum state shared by Alice and Bob. Using this result, it has been proven that symmetric extendability can be broken up to the $27.6%$ lower bound using the advantage distillation protocol. In this work, we first show that to break symmetric extendability it is sufficient to consider a generalized form of advantage distillation consisting of one round of postselection by Bob on a block of his data. We then provide evidence that such generalized protocols cannot break symmetric extendability beyond $27.6%$. We thus have evidence to believe that $27.6%$ is an upper bound on two-way postprocessing and that the interval $\frac{5\ensuremath{-}\sqrt{5}}{10}\ensuremath{\le}Q<\frac{1}{3}$ is a domain of bound secrecy.
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 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 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,002 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».