量子密钥分布(依赖量子机械资源的随机秘密密钥)是安全量子网络的核心特征。基于纠缠的协议可通过量子中继器提供额外的安全性和规模,但是在光子源上设置的严格要求已经使他们的使用情况迄今使用了。在这种情况下,基于半导体的量子发射器是一个有前途的解决方案,可确保按需以记录的多光子发射的方式生成近乎统一的纠缠光子,后者的功能与一些最佳的窃听攻击相反。在这里,我们使用连贯驱动的量子点在实验上证明了一种经过修改的Ekert量子键分布协议,具有两种量子通道方法:既有250米长的单模纤维,又在自由空间中,连接了罗马萨皮恩扎大学校园内的两座建筑物。我们的现场研究强调,量子点纠缠的光子源已准备好超越实验室实验,从而为现实生活中的量子通信开辟了道路。
在非相干攻击中,攻击者分别处理从重新传感器接收到的每个光子。最简单的选择是上述拦截攻击 - 发送光子。由于在这种攻击期间,光子不会沿着通信线路进一步传递,但会发送新的光子,因此这种策略称为不透明的。非相干攻击也是将量子样本与通过信道发送的光子纠缠在一起的攻击。在这种情况下,每个光子都会与独立于其他光子的单独分解混淆,并且相互作用的光子会发送到接收器。现在,攻击者可以将样本存储在量子存储器中,并在公开的消息交换结束后分别测量它们的状态。窃听公开的消息允许人们找出发送者的基础,从而选择最佳测量程序以获取有关密钥的更多信息。这种攻击是半透明的,因为攻击者混淆其样本的光子的状态会发生变化。通过减少攻击者收到的密钥信息量,可以降低攻击者引入的错误级别 [14]。
本专著将详细讨论电子监控法律的现状,特别是关于《电子隐私法案》如何影响电子监控的可用性和使用(例如,窃听、窃听器、克隆寻呼机、笔录机)。作为重要的背景说明,检察官应该知道,《电子隐私法案》中第三章的修正案是由国会为承认通信和通信拦截技术的最新进展而制定的,旨在明确划定执法机构调查侵入这些领域的允许范围。在解决社会安全和隐私的相互竞争目标时,国会通过《电子隐私法案》试图达成一个可行的妥协方案,即执法机构必须获得某些高级司法部官员的批准,然后获得法院命令授权或批准其拟议行动,然后才能使用某些最有效和最具侵入性的电子监控技术。包含这些概念的新起草的示范表格将包含在专著中。以下段落将试图澄清和总结司法部内部审查过程的具体内容。(将在即将出版的专著中深入阐述这一问题及其相关问题。)
多因素身份验证(MFA)对个人帐户和基础架构的安全性至关重要。但是,许多多因素机械性具有安全性或可用性缺陷。例如,尽管广泛使用,但使用SMS发送安全代码是MFA的不安全形式,因为电话号码很容易克隆,并且可以重定向SMS消息[20]。,在不久的将来,使用公用键盘图(例如认证和某些硬件设备)的某些身份验证机制可能会面临量子计算的挑战。在这项工作中,我们建议一种基于Gavinsky [6]在银行业中使用的既定量子方案的量子多因素身份验证机制。通过使用量子原理来防止重复和窃听攻击,提出的机制比经典多因素身份验证方案具有优势。它还基于Verifier和用户的当前需求,信任和行动,以相同的令牌为基础,以相同的令牌为基础。的好处包括以下事实:每个身份验证都不需要一个量子通信通道,验证者只需要存储经典的字符串而不是量子寄存器,就可以将令牌重新用于同一用户的多个身份验证,并且安全的经典通道并不是一项艰巨的要求。
本研究展示了一种使用移动设备进行基于阵列的自由空间光 (FSO) 通信的机器学习 (ML) 方法。现代作战人员需要非射频 (RF) 通信方法来消除与 RF 通信相关的风险,例如检测、窃听和干扰。FSO 通信有望实现巨大的吞吐量,并具有其他优势,例如低拦截/检测概率和抗干扰性。然而,大气条件会通过在信道上引入衰落和噪声,从而显著降低实现的性能。为了提高信道弹性和吞吐量,我们在发射器处使用激光阵列采用空间代码,并在信道字母表上训练多个 ML 模型以在接收器处提供高效解码。我们在训练过程中比较了单次检测 (SSD) MobileNet 模型与 You-Only-Look-Once 模型的性能,并使用训练后的 SSD MobileNet 模型演示了通过概念验证系统进行的数据传输。我们详细介绍了概念验证的硬件和软件实现,它使用手持移动设备和一系列低成本、低功耗激光器。未来的实验计划将结合前向误差校正和在现实条件下进行更远距离的测试。
9. (自 2023 年起) 波兰国家科学中心 2021/42/A/ST2/00356 相对论因果关系和信息处理项目参与者。 8. (2020–2022) 波兰科学基金会 MAB/2018/5 国际量子技术理论中心项目参与者。 7. (2018–2020) 波兰国家科学中心 2015/18/E/ST2/00327 基于物理定律的通信安全,应对窃听和黑客攻击项目参与者。 6. (2011–2013) 波兰国家科学中心 N N202 343640 量子理论代数公式中的几何结构和动力学项目首席研究员。 5. (2008–2011) 波兰科学与高等教育部 182/N QGG/2008/0 量子引力与量子几何奖学金获得者。 4. (2007–2010) 波兰科学基金会 MISTRZ 相对论量子与经典问题奖学金获得者。 3. (2010) 欧洲科学基金会交流访问奖学金 QGQG 2706。 2. (2007) 欧洲科学基金会短期访问奖学金 QGQG 1955。 1. (2002–2010) 华沙大学物理学院科学奖学金。
我们使用纠缠光子研究了量子键分布的安全性,重点是Bennett-Brassard 1984〜BB84的两光子变化!Bennett,Brasard和Mermin〜BBM92于1992年提出的协议!。我们提供了适用于现实来源的安全证明,以及可以放置在两个接收器实验室之外的不可信来源。证明仅限于单个窃听攻击,并假定检测设备是可信赖的。我们发现,BBM92协议的平均碰撞概率与带有理想单光子源的BB84协议的平均碰撞概率相同。这表明BBM92对光子分裂攻击没有类似物,并且可以在两个接收器之间放置源而不会改变碰撞概率的形式。然后,我们比较两种方案的通信速率是距离的函数,并表明在存在现实的实验性缺陷的情况下,BBM92具有更长的通信距离,最高170 km。最后,我们提出了一个基于纠缠交换的计划,该方案可能导致更长的距离通信。该方案中的限制因素是通道丢失,该渠道丢失在更长的距离时施加了非常缓慢的通信速率。
(U)操作。REGAL 是另一本由美国国家安全局历史和出版部制作的美国密码历史特别报告系列丛书。REGAL 是柏林隧道的代号,这是美国情报界在 20 世纪 50 年代中期进行的一项行动,旨在拦截苏联和东德的通信。·。(U l 在 1985 年 9 月开始研究这个主题,当时她还在历史和出版部任职。她使用历史材料、与关键人物的口头采访以及 CIA 文件,!她于 1986 年底完成了她的研究。她专注于 NSA 的参与,提出了许多有趣的观察。她透露,美国国家安全局和中央情报局最初在柏林隧道问题上几乎没有合作。尽管美国情报界最初认为 REGAL 是一个巨大的成功,但由于乔治·布莱克,苏联人当然很早就知道了这次行动,但显然没有通知东德人他们的发现。甚至苏联军方可能也不知道(只有克格勃的高级官员知道),导致东德人意外发现了窃听线路。这是一个引人入胜的故事,讲得很好。在克格勃公开其档案之前,苏联人究竟知道什么以及何时知道仍然是个谜。
近十年来,人们提出了用于解决各种实际问题的量子算法,例如数据搜索和分析、产品推荐和信用评分。人们对量子计算中的隐私和其他伦理问题的关注自然而然地出现了。在本文中,我们定义了一个用于检测量子算法差分隐私违规的正式框架。我们开发了一种检测算法来验证(嘈杂的)量子算法是否具有差分隐私,并在报告差分隐私违规时自动生成窃听信息。该信息由一对违反隐私的量子态组成,以说明违规的原因。我们的算法配备了高效的数据结构 Tensor Networks,并在 TensorFlow Quantum 和 TorchQuantum 上执行,它们分别是著名机器学习平台 TensorFlow 和 PyTorch 的量子扩展。我们算法的有效性和效率得到了已经在现实量子计算机上实现的几乎所有类型量子算法的实验结果的证实,包括量子霸权算法(超出了经典算法的能力)、量子机器学习模型、量子近似优化算法和高达 21 个量子位的变分量子特征求解器。
摘要。在数字时代,在社交媒体上共享图片已成为一个共同的隐私问题。为了防止私人图像被窃听并破坏,开发了安全有效的图像密封造影,图像加密和图像身份验证非常困难。深度学习为数字图像安全提供了解决方案。首先,我们就图像隐志中的深度学习应用做出了总体结论,以产生五个方面:封面图像,seego-image,嵌入变化概率,无封面隐肌和Steg-分析。第二,我们还将和比较了六个方面中使用的深度学习方法:图像加密从图像压缩,图像分辨率改进,图像对象检测和分类,钥匙生成,端到端图像加密和图像加密式分析。第三,我们从五个角度收集图像身份验证中的深度学习方法:图像伪造检测,图像产生,图像水印提取和检测,图像水印攻击以及图像水印。最后,我们总结了图像密集术,图像加密和图像身份验证中深度学习利用的未来研究方向。©2021光学仪器工程师协会(SPIE)[doi:10 .1117/1.OE.60.12.120901]