تواجه أنظمة توزيع المفاتيح الكمومية المستمرة المتغيرة (CVQKD) تحديات كبيرة من هجمات القرصنة الكمومية في التطبيقات العملية. تقترح هذه الورقة بنية جديدة لهجين من الشبكات العصبية الكمومية-الكلاسيكية (HQCNN) للكشف عن هجمات القرصنة الكمومية. تستخدم هذه البنية شبكة عصبية تلافيفية (CNN) لاستخلاص الخصائص من إشارات النبضات الخام عند جهاز الاستقبال ولتقليل البُعد الفضائي. بعد ذلك، يتم تحويل الخصائص المستخلصة إلى فضاء هيلبرت عالي الأبعاد عبر الترميز الزاوي، ويُستخدم دارة كمومية تباينية (VQC) كالمُصنّف الأساسي للتمييز. في تجارب تصنيف من خمس فئات تشمل هجمات شدة المذبذب المحلي (LOIA)، الهجمات المعايرة، هجمات التشبع، الهجمات الهجينة، وحالة عدم وجود هجوم، تحقق HQCNN دقة إجمالية بنسبة 93%، مما يمثل تحسناً بنسبة 6% مقارنةً بالشبكة المتبقية التقليدية (ResNet). بالإضافة إلى ذلك، تظهر بنية HQCNN المقترحة ميزة كبيرة في كفاءة المعلمات مقارنةً بالشبكات العصبية العميقة الكلاسيكية. توفر هذه الدراسة نظام كشف ذكي وفعال لتعزيز الأمان العملي لأنظمة CVQKD.
Building similarity graph...
Analyzing shared references across papers
Loading...
Xin He
Central South University
Jiaxun Xiao
Central South University
Xuanli Lyu
Central South University
Applied Sciences
Central South University
Building similarity graph...
Analyzing shared references across papers
Loading...
درس هي وآخرون (Sat,) هذا السؤال.
synapsesocial.com/papers/69ba431a4e9516ffd37a3fbf — DOI: https://doi.org/10.3390/app16062793
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: