Оптимальная быстрая генерация и распределение квантовых ключей
Аннотация:
Защищенная передача данных между пользователями важна для систем связи. Большое распространение получили криптографические схемы для защищенной и скрытой передач информации в облачной среде между пользователями. В данной среде возникает множество проблем с безопасностью, такие как взлом учетных записей, утечка данных, нарушение аутентификации, скомпрометированные учетные данные и др. Применение принципов квантовой механики в криптографии повысило ее эффективность для решения проблем безопасности данных, передаваемых на аутсорсинг в облачной среде. В работе предложено решение обеспечения повышенной безопасности для пользователей облачных сервисов за счет применения модели быстрой генерации ключей для криптографии Quantum Key Distribution (QKD). Квантовое распределение ключей представляет собой безопасную схему, известную как Cloud QKDP. Для синхронизации канала генерируется случайная битовая последовательность при этом злоумышленник не может синхронизировать параметры между каналами. В методе согласования ключей случайная битовая последовательность объединена с состоянием поляризации фотона. Первый протокол квантового распределения ключей BB84 улучшен за счет оптимизации его битового размера с помощью FireFly Optimization в состоянии совместимости. В следующем состоянии передатчик и приемник генерируют необработанный ключ. Далее с помощью ключа выполняется передача сообщений между пользователями облака. Для реализации предложенной архитектуры использована среда Python. Точность представленной модели достигает 98 %, а уровень ошибок не превышает 2 %. Выполненные эксперименты показали, что модель генерации ключей Swift на основе алгоритма оптимизации Firefly для QKD работает эффективнее, чем известные алгоритмы.
Ключевые слова:
Постоянный URL
Статьи в номере
- Исследование силиконовой пленки, осажденной на поверхность кварцевого стекла под действием лазерного излучения
- Оптические композиты на основе органических полимеров и полупроводниковых пигментов
- Новый алгоритм идентификации частоты синусоидального сигнала с постоянными параметрами
- Исследование кремниевых p-n структур с моно- и мультифоточувствительными поверхностями
- Детектирование состояния зевоты у водителя транспортного средства при помощи модели сверточной нейронной сети
- Применение теории игр для обеспечения безопасности коммуникации киберфизической системы с использованием механизмов репутации и доверия
- Исследование влияния человеческих факторов на скорость движения рельсового городского транспорта
- Алгоритм обнаружения RFID-дубликатов
- Редукция набора детекторов LSB с заданной достоверностью
- Классификация объектов на изображениях с учетом искажений на основе двухэтапного топологического анализа
- Снижение размерности атрибутов с использованием нечетко оптимизированного независимого компонентного анализа для системы обнаружения вторжений в большие данные
- Исследование способов векторизации неструктурируемых текстовых документов на естественном языке по степени их влияния на качество работы различных классификаторов
- Распознавание эмоционального состояния человека на основе сверточной нейронной сети
- Интеллектуализация управления развитием персонала высокотехнологичных сервис-ориентированных компаний
- Исследование эффективности работы системы коррекции магнитного компаса
- Новая аналитическая модель тока стока и параметров малых сигналов AlGaN-GaN транзисторов с высокой подвижностью электронов
- Вменение и системное моделирование параметров кислотно-основного состояния различных групп пациентов
- Построение на базе задачи машины Дубинса опорных траекторий движения объектов с учетом постоянных внешних воздействий
- Математическая модель эпидемии с произвольным законом восстановления
- Моделирование импульсного истечения смеси воздуха и мелкодисперсного порошка, частично заполняющего выбросной канал
- Использование векторизованных структур данных при реализации вычислительных алгоритмов решения задач механики сплошной среды
- Сравнительный анализ алгоритмов вычислительного интеллекта для оценки канала LTE
- Внедрение системы поддержки принятия решений для повышения качества медицинских данных пациентов с артериальной гипертензией