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Dynamically quantum attack detection for quantum key distribution based on deep representations
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AI
DOI：10.1007/s11432-025-4878-3.png)
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摘要
En 中文
量子密钥分发（QKD）因其无条件安全性而受到广泛关注并快速发展。然而，伊芙（Eve）可能利用实际设备的缺陷实施各种量子攻击以窃取密钥。因此，实时（或在线）检测伊芙的存在及量子攻击类型成为实用QKD系统的重要任务。本文针对实用QKD提出一种动态进化攻击检测方案：利用在线采样的系统参数，通过精心设计的嵌入模型将伊芙的攻击特征向量化，并动态自更新至攻击特征向量数据库。该方法不仅对已知量子攻击具有高检测精度，还能在不重新训练嵌入模型的情况下检测和分类未见过的量子攻击策略。最后，以连续变量（CV）QKD为例，我们验证了该方法对四种已知攻击的检测准确率达到100%，对两种未见过的量子攻击策略的检测准确率超过99%。因此，本研究显著提升了量子攻击检测的泛化能力，并促进了QKD的实用化发展。
Keyword:
QKD
quantum attacks
dynamic evolutionary detection scheme
embedding model
attack feature vector database
unseen quantum attack strategies
期刊
S
IF:
7.6
论文数:
156
被引数:
0
机构
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