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Enregistrement W2770811050 · doi:10.1038/s41534-019-0131-5

Foiling covert channels and malicious classical post-processing units in quantum key distribution

2019· preprint· en· W2770811050 sur OpenAlexafffund
Marcos Curty, Hoi‐Kwong Lo

Notice bibliographique

Revuenpj Quantum Information · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiquePhysical Unclonable Functions (PUFs) and Hardware Security
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development FundNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMinisterio de Economía y CompetitividadAtlantic Research Center for Information and Communication TechnologiesEuropean Commission
Mots-clésQuantum key distributionComputer scienceCovertVerifiable secret sharingKey (lock)CryptographyMathematical proofComputer securityCovert channelQuantumMathematicsPhysicsQuantum mechanicsCloud computing securitySecurity information and event management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The existing paradigm for the security of quantum key distribution (QKD) suffers from two fundamental weaknesses. First, covert channels have emerged as an important threat and have attracted a lot of attention in security research in conventional information and communication systems. Covert channels (e.g. memory attacks) can fatally break the security of even device-independent quantum key distribution (DI-QKD), whenever QKD devices are re-used. Second, it is often implicitly assumed that the classical post-processing units of a QKD system are trusted. This is a rather strong assumption and is very hard to justify in practice. Here, we propose a new paradigm for the security of QKD that addresses these two fundamental problems. Specifically, we show that by using verifiable secret sharing and multiple optical devices and classical post-processing units, one could re-establish the security of QKD. Our techniques are rather general and they apply to both DI-QKD and non-DI-QKD.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,010
Communication savante0,0030,010
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 GPT0,235
Écart entre enseignants0,218 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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