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Enregistrement W4385521771 · doi:10.1109/jiot.2023.3301033

Cooperative Resource Management in Quantum Key Distribution (QKD) Networks for Semantic Communication

2023· article· en· W4385521771 sur OpenAlexaff
Rakpong Kaewpuang, Minrui Xu, Wei Yang Bryan Lim, Dusit Niyato, Han Yu, Jiawen Kang, Xuemin Shen

Notice bibliographique

RevueIEEE Internet of Things Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMolecular Communication and Nanonetworks
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesGuangdong Provincial Pearl River Talents ProgramNational Natural Science Foundation of ChinaDSO National Laboratories - SingaporeNanyang Technological UniversityNational Research Foundation Singapore
Mots-clésComputer scienceQuantum key distributionComputer networkKey (lock)Resource management (computing)Key managementTelecommunicationsQuantumComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The increasing focus on privacy and security in 6G networks, which are intelligence-native, necessitates the use of quantum key distribution-secured semantic information communication (QKD-SIC) to protect confidential data. In QKD-SIC systems, edge devices connected via quantum channels can efficiently encrypt semantic information from the semantic source, and securely transmit the encrypted semantic information to the semantic destination. In this article, we consider an efficient resource (i.e., quantum key distribution (QKD) and KM wavelengths) sharing problem to support QKD-SIC systems under the uncertainty of semantic information generated by edge devices. In such a system, QKD service providers offer QKD services with different subscription options to the edge devices. The QKD services are envisioned to follow cloud computing that has the subscription in the reservation and on-demand options, i.e., for long and short (immediate) terms, respectively. As such, to reduce the cost for the edge device users, we propose a QKD resource management framework for the edge devices communicating semantic information. The framework is based on a two-stage stochastic optimization model to achieve optimal QKD deployment. Moreover, to reduce the deployment cost of QKD service providers, QKD resources in the proposed framework can be utilized based on efficient QKD-SIC resource management, including semantic information transmission among edge devices, secret-key provisioning, and cooperation formation among QKD service providers. In detail, the formulated two-stage stochastic optimization model can achieve the optimal QKD-SIC resource deployment while meeting the secret-key requirements for semantic information transmission of edge devices. Moreover, to share the cost of the QKD resource pool among cooperative QKD service providers forming a coalition in a fair and interpretable manner, the proposed framework leverages the concept of Shapley value from cooperative game theory as a solution. Experimental results demonstrate that the proposed framework can reduce the deployment cost by about 40% compared with existing noncooperative baselines.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,830
Score d'incertitude au seuil0,468

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,235 · 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.

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

Citations26
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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