Privacy Amplification(프라이버시 강화)란 무엇입니까?
Privacy Amplification 프라이버시 강화 - Having complemented the physical simulation layer by the post-processing layer (reconciliation and privacy amplification), we are able to estimate secure key rates from simulations, greatly boosting the development speed of practical CV-QKD schemes and implementations. [1] The secret keys were extracted considering Maximum-Likelihood Estimators (MLEs) for parameter estimation, Iterative Low-Density Parity Check (LDPC) codes complemented with the Sum-Product Algorithm and error groups iterative reconciliation for information reconciliation, and the Toeplitz matrix as the universal hash function for privacy amplification. [2] This paper proposes a new quantization method to extract the secret key for vehicular communications that uses a lossy quantizer in combination with information reconciliation and privacy amplification. [3] In addition, the SHA3-256 hash function-based privacy amplification is exploited to further enhance the robust key secrecy and randomness. [4] In QKD, they are used at least for authentication, error correction, and privacy amplification. [5] We study security functions which can serve to establish semantic security for privacy amplification in secret key generation. [6] , quantum state preparation, gaussian random detection, data filtering, calculation of bit error rate, data reconciliation, privacy amplification). [7] This process can be implemented along with privacy amplification, thus not requiring any additional time resource. [8] We propose a key generation scheme based on boundary equilibrium generative adversarial network (BEGAN), including channel estimation, reciprocal channel feature construction, quantization, information reconciliation and privacy amplification. [9] To counter differences in hardware and noise conditions at the legitimate nodes, which can lead to key mismatch, the SKG algorithms typically include the intermediate steps of sampling, quantization, information reconciliation, and privacy amplification. [10] We distribute four-photon Greenberger-Horne-Zeilinger (GHZ) states, generated by high-brightness telecom photon-pair sources, over optical fiber with combined lengths of up to 50 km and then perform multiuser error correction and privacy amplification. [11] In particular, we define an adversary model that leverages the imperfect randomness of the wireless channel to search the generated key, and create a guideline to set up randomness testing and privacy amplification to eliminate security loss and achieve efficient key generation rate. [12] As it needs no privacy amplification, key generation rate is improved to an appreciable extent. [13] The attention is then moved to information reconciliation and privacy amplification. [14] In privacy amplification, two mutually trusted parties aim to amplify the secrecy of an initial shared secret $X$ in order to establish a shared private key $K$ by exchanging messages over an insecure communication channel. [15] One of the crucial problems in QKD is to guarantee its security with finite-key lengths by Privacy Amplification (PA). [16] We present the comparative modelling and analysis of one-way and two-way physical layer security protocols using privacy amplification for the Gaussian satellite channel. [17] The study of such leaks is important for a proper design of practical KLJN systems and their privacy amplifications in order to eliminate these problems. [18] Secrecy is provided with privacy amplification, for which the finite-length secrecy metric is given that upper bounds semantic secrecy. [19] As a consequence, we can derive asymptotic second-order characterizations for tasks such as privacy amplification against classical side information or classical state splitting. [20] We examine the task of privacy amplification from information-theoretic and coding-theoretic points of view. [21] The secret key generation starts with random source extraction followed by information reconciliation to reduce errors and privacy amplification to increase the confidentiality. [22] Non-malleable extractor is an important tool for studying the problem of privacy amplification in classical and quantum cryptography with an active adversary. [23] Many techniques have been developed to resolve the above problems, including privacy amplification for higher entropy output, and pre-processing for data distillation. [24] This study aims to propose a non-agreement SKG method based on spatial symmetric scrambling (SSS) and secure polar coding (SPC), which only consists of secure transmission and privacy amplification. [25] We will prove some decoupling type theorems in terms of this measure of correlation, and present some applications in privacy amplification as well as in bounding the random coding exponents. [26] Privacy amplification (PA) is a vital procedure in quantum key distribution (QKD) to shrink the eavesdropper's information about the final key almost to zero. [27] Currently, the postprocessing mainly contains four steps in the following order: sifting, parameter estimation, information reconciliation, and privacy amplification. [28] Having complemented the physical simulation layer by the post-processing layer (reconciliation and privacy amplification), we are able to estimate secure key rates from simulations, greatly boosting the development speed of practical CV-QKD schemes and implementations. [29] Finally, Alice, Bob, and Charlie could obtain a secret key via reconciliation and privacy amplification after getting enough sifted keys. [30]물리적 시뮬레이션 계층을 사후 처리 계층(조정 및 개인 정보 보호 증폭)으로 보완한 후 시뮬레이션에서 보안 키 비율을 추정할 수 있어 실제 CV-QKD 체계 및 구현의 개발 속도를 크게 높일 수 있습니다. [1] 비밀키는 매개변수 추정을 위한 MLE(Maximum-Likelihood Estimators), Sum-Product Algorithm 및 오류 그룹으로 보완된 LDPC(Iterative Low-Density Parity Check) 코드, 정보 조정을 위한 반복 조정, 그리고 보편적인 Toeplitz 행렬을 고려하여 추출되었습니다. 프라이버시 강화를 위한 해시 함수. [2] 이것 논문은 다음을 사용하는 차량 통신을 위한 비밀 키를 추출하는 새로운 양자화 방법을 제안합니다. 정보 조정 및 프라이버시 증폭과 결합된 손실 양자화기. [3] 또한 SHA3-256 해시 함수 기반 개인 정보 증폭을 활용하여 강력한 키 비밀성과 임의성을 더욱 강화합니다. [4] QKD에서는 최소한 인증, 오류 수정 및 개인 정보 보호를 위해 사용됩니다. [5] 비밀키 생성 시 프라이버시 증폭을 위한 시맨틱 보안을 구축하는 역할을 할 수 있는 보안 기능을 연구한다. [6] , 양자 상태 준비, 가우스 랜덤 감지, 데이터 필터링, 비트 오류율 계산, 데이터 조정, 개인 정보 증폭). [7] 이 프로세스는 개인 정보 보호 강화와 함께 구현될 수 있으므로 추가 시간 리소스가 필요하지 않습니다. [8] 우리는 채널 추정, 상호 채널 특징 구성, 양자화, 정보 조정 및 프라이버시 증폭을 포함하는 경계 평형 생성 적대 네트워크(BEGAN)를 기반으로 하는 키 생성 방식을 제안합니다. [9] 키 불일치로 이어질 수 있는 적법한 노드의 하드웨어 및 노이즈 조건의 차이에 대응하기 위해 SKG 알고리즘에는 일반적으로 샘플링, 양자화, 정보 조정 및 프라이버시 증폭의 중간 단계가 포함됩니다. [10] 우리는 고휘도 통신 광자 쌍 소스에서 생성된 4광자 Greenberger-Horne-Zeilinger(GHZ) 상태를 최대 50km의 결합 길이를 가진 광섬유를 통해 배포한 다음 다중 사용자 오류 수정 및 개인 정보 보호 증폭을 수행합니다. [11] 특히 무선 채널의 불완전한 임의성을 활용하여 생성된 키를 검색하는 적대적 모델을 정의하고, 보안 손실을 제거하고 효율적인 키 생성률을 달성하기 위해 임의성 테스트 및 개인 정보 증폭을 설정하는 지침을 만듭니다. [12] 프라이버시 증폭이 필요 없기 때문에 키 생성률이 눈에 띄게 향상됩니다. [13] 그런 다음 정보 조정 및 개인 정보 보호 확대로 관심이 이동됩니다. [14] 프라이버시 증폭에서 상호 신뢰할 수 있는 두 당사자는 안전하지 않은 통신 채널을 통해 메시지를 교환하여 공유 개인 키 $K$를 설정하기 위해 초기 공유 비밀 $X$의 비밀을 증폭하는 것을 목표로 합니다. [15] QKD의 중요한 문제 중 하나는 PA(Privacy Amplification)에 의한 유한 키 길이로 보안을 보장하는 것입니다. [16] 우리는 가우스 위성 채널에 대한 프라이버시 증폭을 사용한 단방향 및 양방향 물리 계층 보안 프로토콜의 비교 모델링 및 분석을 제시합니다. [17] 이러한 누출에 대한 연구는 실제 KLJN 시스템의 적절한 설계와 이러한 문제를 제거하기 위한 프라이버시 증폭에 중요합니다. [18] 기밀성은 프라이버시 증폭과 함께 제공되며, 이에 대해 유한 길이 기밀성 메트릭은 상한 의미론적 기밀성이 제공됩니다. [19] 결과적으로 우리는 고전적인 부가 정보 또는 고전적인 상태 분할에 대한 프라이버시 증폭과 같은 작업에 대한 점근적 2차 특성화를 도출할 수 있습니다. [20] 우리는 정보 이론 및 코딩 이론의 관점에서 프라이버시 증폭의 작업을 조사합니다. [21] 비밀 키 생성은 무작위 소스 추출로 시작하여 오류를 줄이기 위한 정보 조정과 기밀성을 높이기 위한 개인 정보 증폭으로 이어집니다. [22] Non-malleable extractor는 고전 및 양자 암호에서 개인 정보 보호 증폭 문제를 능동적으로 연구하는 중요한 도구입니다. [23] 더 높은 엔트로피 출력을 위한 프라이버시 증폭 및 데이터 증류를 위한 전처리를 포함하여 위의 문제를 해결하기 위해 많은 기술이 개발되었습니다. [24] 본 연구는 SSS(Spatial symmetric scrambling)와 SPC(secure polar coding) 기반의 비동의 SKG 방식을 제안하는데, 이는 보안 전송과 프라이버시 증폭만으로 구성된다. [25] 우리는 이러한 상관 관계 측정의 관점에서 일부 디커플링 유형 정리를 증명하고 임의 코딩 지수의 경계뿐만 아니라 프라이버시 증폭의 일부 응용 프로그램을 제시할 것입니다. [26] 프라이버시 증폭(PA)은 최종 키에 대한 도청자의 정보를 거의 0으로 축소하기 위한 양자 키 배포(QKD)의 중요한 절차입니다. [27] 현재 후처리는 주로 sifting, 매개변수 추정, 정보 조정, 프라이버시 증폭의 4단계로 이루어집니다. [28] 물리적 시뮬레이션 계층을 사후 처리 계층(조정 및 개인 정보 보호 증폭)으로 보완하여 시뮬레이션에서 보안 키 비율을 추정할 수 있어 실제 CV-QKD 체계 및 구현의 개발 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다. [29] 마지막으로 Alice, Bob, Charlie는 선별된 키를 충분히 얻은 후 조정 및 개인 정보 보호 확대를 통해 비밀 키를 얻을 수 있습니다. [30]
quantum key distribution 양자 키 배포
According to the characteristics of the combined modulation Quantum Key Distribution (QKD) system, a postprocessing method for phase-polarization combined modulation is designed and implemented, which is consist of sifting, parameter estimation, error reconciliation and privacy amplification. [1] We perform quantum key distribution in eight entangled paths at various levels of environmental noise and show key rates that, even after error correction and privacy amplification, still exceed 1 bit per photon pair and furthermore certify a secure key at noise levels that would prohibit comparable qubit based schemes from working. [2] The core of security proofs of quantum key distribution (QKD) is the estimation of a parameter that determines the amount of privacy amplification that the users need to apply in order to distill a secret key. [3]결합 변조 QKD(Quantum Key Distribution) 시스템의 특성에 따라 위상 편파 결합 변조를 위한 후처리 방법이 설계 및 구현되며, 이는 선별, 매개변수 추정, 오류 조정 및 프라이버시 증폭으로 구성됩니다. [1] 우리는 다양한 수준의 환경 잡음에서 8개의 얽힌 경로에서 양자 키 배포를 수행하고 오류 수정 및 개인 정보 보호 증폭 후에도 여전히 광자 쌍당 1비트를 초과하는 키 비율을 보여주고 더 나아가 비교 가능한 큐비트를 금지하는 잡음 수준에서 보안 키를 인증합니다. 작업에서 기반 계획. [2] nan [3]
privacy amplification step
At a high level, we provide two proposals: (1) a framework called LAC which defers some of the noise to a privacy amplification step and (2), an additional suite of three different techniques for calibrating the noise based on the local region around a word. [1] In section on QKD basics, after historical overview, we review different QKD types and describe briefly common postprocessing steps, namely, information reconciliation and privacy amplification steps. [2]높은 수준에서 우리는 두 가지 제안을 제공합니다. (1) 일부 소음을 프라이버시 증폭 단계로 연기하는 LAC라는 프레임워크와 (2) 주변의 로컬 영역을 기반으로 소음을 보정하기 위한 세 가지 다른 기술의 추가 제품군입니다. 단어. [1] QKD 기본 섹션에서 역사적 개요를 살펴본 후 다양한 QKD 유형을 검토하고 일반적인 후처리 단계, 즉 정보 조정 및 개인 정보 보호 강화 단계를 간략하게 설명합니다. [2]