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Enregistrement W2951073077 · doi:10.48550/arxiv.1005.0272

Security of high speed quantum key distribution with finite detector dead time

2010· preprint· en· W2951073077 sur OpenAlexafffund
Viacheslav Burenkov, Bing Qi, Ben Fortescue, Hoi‐Kwong Lo

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2010
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Information and Cryptography
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacsCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésBB84Quantum key distributionKey (lock)DetectorDead timeComputer scienceTransmission (telecommunications)Key generationBasis (linear algebra)Quantum cryptographyPhysicsQuantumAlgorithmMathematicsComputer securityQuantum mechanicsCryptographyTelecommunicationsQuantum information

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The security of a high speed quantum key distribution system with finite detector dead time τ is analyzed. When the transmission rate becomes higher than the maximum count rate of the individual detectors (1/τ), security issues affect the algorithm for sifting bits. Analytical calculations and numerical simulations of the Bennett-Brassard BB84 protocol are performed. We study Rogers et al.'s protocol (introduced in "Detector dead-time effects and paralyzability in high-speed quantum key distribution," New J. Phys. 9 (2007) 319) in the presence of an active eavesdropper Eve who has the power to perform an intercept-resend attack. It is shown that Rogers et al.'s protocol is no longer secure. More specifically, Eve can induce a basis-dependent detection efficiency at the receiver's end. Modified key sifting schemes that are secure in the presence of dead time and an active eavesdropper are then introduced. We analyze and compare these secure sifting schemes for this active Eve scenario, and calculate and simulate their key generation rate. It is shown that the maximum key generation rate is 1/(2τ) for passive basis selection, and 1/τ for active basis selection. The security analysis for finite detector dead time is also extended to the decoy state BB84 protocol.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,161
Écart entre enseignants0,140 · 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

Citations1
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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