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在 Nakagami-q/n 衰落信道中使用改进的能量检测器和多天线进行能量高效协作频谱感知的分析
如今，空气和噪音污染的持续增加已成为一种长期的滋扰，同时也是一个令人担忧的问题。在本期刊中，我们将提供一个系统来测量和监控环境参数，并在空气质量和噪音水平超过安全水平时发出警报。该系统使用必要的传感器来检测大气中的气体以及特定区域的噪音水平，并将其传输到微控制器 NodeMCU。现在，通过 Wi-Fi 凭证连接到 Node MCU 的云平台 Blynk 会获取数据并通过与被视为安全水平的值进行比较来处理数据。当每个空气质量和噪音污染变量超过允许水平时，这个基于云的监控应用程序 Blynk 还会提供一个警报系统。它通过向 Android 设备发送电子邮件或消息来通知用户，甚至可以激活蜂鸣器作为警报。这些数据被连续传输，并被存储以供进一步解释。这种基于云的污染监测系统是最经济、最可靠、最具成本效益的，并且可以增强以应对即将到来的挑战。2021 Elsevier Ltd. 保留所有权利。由第二届国际创新技术和科学会议 (iCITES 2020) 的科学委员会负责选择和同行评审。
噪声信道识别的量子优势
许多量子力学实验可以看作是已知量子电路和未知量子过程之间的多轮交互协议。众所周知，与仅允许非相干访问相比，对未知过程的完全量子“相干”访问在许多鉴别任务中具有优势，但目前尚不清楚当过程嘈杂时这种优势是否会持续存在。在这里，我们表明，在区分两个嘈杂的单量子比特旋转通道时可以保持量子优势。数值和分析计算表明，完全相干和完全非相干协议的性能与噪声强度之间存在明显的转变。此外，相干量子优势区域的大小在通道使用次数上呈逆多项式缩小，在中间状态下，改进的策略是完全相干和完全非相干子程序的混合。完全相干协议基于量子信号处理，为在存在实际噪声的情况下研究量子优势提出了一个可推广的算法框架。
基于 Fisher 信息的量子信道不兼容准则
两个量子操作不能同时实现是量子理论的基本特征之一 [ 1 , 2 ]。该原理最著名的两个体现是海森堡不确定性原理（量子粒子的位置和动量不能同时测量 [ 1 ]）和不可克隆定理（不存在任何物理操作能够产生两个完全相同的未知、任意量子态 [ 3 , 4 ]）。一般而言，如果两个（或多个）量子操作（如测量、通道或仪器）可以看作是一个共同操作的边际，则称它们为兼容的；如果不存在以原始操作为边际的物理操作，则称它们为不兼容的。由于量子理论建立在希尔伯特空间上，一般的量子测量被认为是正算子值测度（POVM）。在量子信息论中，不兼容概念有许多应用，如纠缠的稳健性[5,6]、测量不兼容的稳健性[7–9]、量子非局域性[10,11]、量子操控[7,12]、量子态鉴别[13–15]、量子资源理论[16]和量子密码学[17]。在现代量子理论形式化中，量子态物理变换的最一般描述是用量子信道来描述的[18,19]。量子信道不兼容的概念是从输入输出设备的角度提出的[20,21]。在[21]中，作者表明量子信道不兼容的定义是量子可观测量联合可测性的自然概括。大量研究从不同角度处理这一概念 [ 15 , 22 – 24 ]。一般而言，判断给定的一组量子操作是否兼容可以用半定程序表示 [ 25 ]。然而，程序的大小会随着考虑的操作数量呈指数增长。因此，当系统数量适中时，即使对于较小的系统规模（如量子比特），这种方法也会在计算上令人望而却步。为了解决这个维数问题，引入了（不）兼容性标准；这些条件仅对于给定通道组的兼容性才是必要或充分的。与量子测量的情况一样 [ 20 ]，兼容性标准 [ 26 ] 比不兼容性标准多得多。
通过量子信道相干控制进行通信
完全去极化的量子通道始终输出完全混合态，因此无法传输任何信息。然而，在最近的一封信 [D. Ebler et al. , Phys. Rev. Lett. 120, 120502 (2018) ] 中，却表明如果量子态通过两个具有不同阶量子叠加的通道（这种装置称为“量子开关”），则信息仍然可以通过这些通道传输。在这里，我们表明，当人们相干地控制通过两个相同的去极化通道之一发送目标系统时，可以获得类似的效果。虽然人们很容易将量子开关中的这种效应归因于通道之间不确定的因果顺序，但因果不确定性在这种新场景中不起作用。这引发了人们对其在量子开关相应效应中的作用的质疑。我们详细研究了这一新场景，发现当量子信道被相干控制时，有关其具体实现的信息可以在联合控制目标系统的输出状态中访问。这允许区分通常被认为是同一信道的两种不同实现。更一般地，我们发现，要完整描述相干控制量子信道的作用，不仅需要指定信道的描述（例如，以 Kraus 算子的形式），还需要根据其实现指定一个额外的“变换矩阵”。
5G/6G射频网络中MIMO系统的AI增强信道估计和信号处理
在这种情况下，人工智能（AI）的应用已成为克服无线通信中这些挑战的有前途解决方案。支持AI的技术为解决MIMO系统的各个方面提供了有效的选择，为渠道估计，信号处理和资源管理提供了独特的解决方案。本文探讨了使用AI优化MIMO系统性能和准确性的潜力。通过利用机器学习（ML）和深度学习（DL）方法，研究人员可以设计有效的，自学习的框架，以更新CSI获取和减轻干扰。这项工作的目的是提供该主题的概述，并说明AI如何帮助从5G到6G网络的过渡，同时还强调了先前方法的局限性[7]，[8]，[11]。
自由空间信道中连续变量测量设备独立的量子密钥分发
量子密码术 [1] 是最古老的量子技术之一，已成为应对量子计算机挑战的杰出候选技术 [2]。尤其是量子密钥分发 (QKD)，其发展速度非常快，其最终目标是使远距离用户能够共享一个密钥，该密钥必须无法被窃听者获知，从而提供高度安全的加密。QKD 系统面临的关键挑战包括通信系统中的信道损耗和噪声水平。这是影响 QKD 性能及其实现的两个主要障碍，尤其是在长距离传输中 [3]。直到最近，光纤一直是研究和实验大多数 QKD 协议的主要平台。但它们的长距离安全距离有限，主要是因为光纤链路的透射率呈指数衰减。一般来说，有两种解决方案可以克服这一限制：使用量子中继器[4-10]或使用自由空间和卫星链路[11-17]。当前基于地面光纤的量子通信系统的覆盖范围仅限于几百公里[18]，而我们似乎即将建立全球量子通信网络，即量子互联网[19,20]。因此，最近的研究引起了人们对星载 QKD 和空间量子通信的浓厚兴趣[17]，旨在了解自由空间、高空平台站（HAPS）系统和卫星链路如何帮助突破当前的距离限制，同时保证实现量子安全。人们已经取得了重要进展，特别是在单向空间量子通信的极限和安全性方面[21-23]，结果表明，秘密比特可以在湍流大气中安全地分发，无论是弱湍流还是强湍流[24]。在 QKD 科学的另一个不同分支中，独立于测量设备 (MDI) 的 QKD [25,26]（相关实验另见参考文献 [27-29]）是放宽典型点对点 QKD 协议中的信任假设的最有趣和研究最充分的方案之一。更准确地说，在 MDI 中，人们不需要假设将在他们之间分发密钥的合法方的检测设备是可信的。这是因为据称不受信任的第三方
使用侧信道提示解决 AES-SAT
摘要 — 旁道攻击利用非主要通道泄露的信息（例如功耗、电磁辐射或时间）从加密设备中提取敏感数据。在过去的三十年中，旁道分析已经发展成为一个成熟的研究领域，拥有成熟的方法来分析高级加密标准 (AES) 等标准加密算法。然而，旁道分析与形式化方法的结合仍然相对未被探索。在本文中，我们提出了一种将旁道分析与 SAT 相结合的 AES 混合攻击。我们将 AES 建模为 SAT 问题，并利用通过基于深度学习的功率分析提取的 S 盒输入和输出值的提示来解决它。在 ATXmega128D4 MCU 实现的 AES-128 上的实验结果表明，SAT 辅助方法可以在一小时内从与用于分析的设备不同的设备捕获的单个跟踪中一致地恢复完整的加密密钥。相比之下，如果没有 SAT 的协助，经过 26 小时的关键普查后，成功率仍然低于 80％。
KernelSnitch：针对内核数据结构的侧信道攻击
摘要：众所周知，共享硬件元素（例如缓存）会引入微架构侧信道泄漏。消除这种泄漏的一种方法是不跨安全域共享硬件元素。然而，即使在无泄漏硬件的假设下，其他关键系统组件（例如操作系统）是否会引入软件引起的侧信道泄漏仍不清楚。在本文中，我们提出了一种新颖的通用软件侧信道攻击 KernelSnitch，针对内核数据结构（例如哈希表和树）。这些结构通常用于存储内核和用户信息，例如用户空间锁的元数据。KernelSnitch 利用了这些数据结构的大小可变的特性，范围从空状态到理论上任意数量的元素。访问这些结构所需的时间取决于元素的数量（即占用率）。这种变化构成了一个定时侧信道，可被非特权的孤立攻击者从用户空间观察到。虽然与系统调用运行时相比，时间差异非常小，但我们演示并评估了可靠地放大这些时间差异的方法。在三个案例研究中，我们表明 KernelSnitch 允许非特权和孤立的攻击者泄露来自内核和其他进程活动的敏感信息。首先，我们演示了传输速率高达 580 kbit/s 的隐蔽通道。其次，我们利用 Linux 在哈希表中使用的特定索引，在不到 65 秒的时间内执行了内核堆指针泄漏。第三，我们演示了网站指纹攻击，F1 分数超过 89%，表明可以使用 KernelSnitch 观察到其他用户程序中的活动。最后，我们讨论了针对与硬件无关的攻击的缓解措施。
衰落信道中操作分集阶的分析表征
I. 引言 随着微电子技术和计算能力的不断进步，新一代无线技术的涌现使几代人之前看似未来主义的用例成为可能 [1]。然而，在这些新技术成为商业现实之前，需要彻底评估和评估它们的性能，并且必须充分了解与其性能扩展规律和操作限制相关的见解。深入研究通信理论基础，不可否认的是，渐近分析几十年来一直是评估系统性能的非常有用的工具 [2]。里程碑式的工作 [3] 为无线通信系统的渐近性能分析奠定了基础。在与信噪比 (SNR) 的概率密度函数 (PDF) 的平滑度相关的合理温和条件下，当平均 SNR γ 足够大时，错误概率度量可以表示为 P op ≈ α ( γ th /γ ) b ，其中 γ th 是给定性能所需的阈值 SNR 值。编码增益或功率偏移（由 α 捕获）和分集阶（DO，由 b 捕获）的概念在无线文献中无处不在，作为表征性能缩放定律的一种方式：通过将平均 SNR 增加一定量，我们可以获得多少性能提升？直到今天，Wang 和 Giannakis 的幂律
侧信道攻击对后量子密码学的影响：利用 Rowhammer 漏洞影响 FrodoKEM 密钥生成
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