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Enregistrement W2950246383 · doi:10.1103/physreva.99.062315

Eavesdropper's ability to attack a free-space quantum-key-distribution receiver in atmospheric turbulence

2019· article· en· W2950246383 sur OpenAlexafffund
Poompong Chaiwongkhot, Katanya B. Kuntz, Yanbao Zhang, Anqi Huang, Jean‐Philippe Bourgoin, Shihan Sajeed, Norbert Lütkenhaus, Thomas Jennewein, Vadim Makarov

Notice bibliographique

RevuePhysical review. A/Physical review, A · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Information and Cryptography
Établissements canadiensCanadian Institute for Advanced ResearchUniversity of TorontoUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Space AgencyCanada First Research Excellence FundOffice of Naval ResearchCanada Foundation for InnovationIndustry CanadaChina Scholarship Council
Mots-clésQuantum key distributionTurbulencePhysicsFree-space optical communicationWavefrontOpticsQuantum entanglementAtmospheric turbulenceOptical communicationQuantumQuantum mechanicsPhotonMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ability of an eavesdropper (Eve) to perform an intercept-resend attack on a free-space quantum-key-distribution (QKD) receiver by precisely controlling the incidence angle of an attack laser has been previously demonstrated. However, such an attack could be ineffective in the presence of atmospheric turbulence due to beam wander and spatial mode aberrations induced by the air's varying index of refraction. We experimentally investigate the impact turbulence has on Eve's attack on a free-space polarization-encoding QKD receiver by emulating atmospheric turbulence with a spatial light modulator. Our results identify how well Eve would need to compensate for turbulence to perform a successful attack by either reducing her distance to the receiver or using beam wavefront correction via adaptive optics. Furthermore, we use an entanglement-breaking scheme to find a theoretical limit on the turbulence strength that hinders Eve's attack.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,698
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,005

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,310 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations40
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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