聂 敏, 丁亮亮, 张美玲, 刘 璐,2

(1.西安邮电大学 通信与信息工程学院， 陕西 西安 710121； 2.西安电子科技大学 电子工程学院， 陕西 西安 710071)

具有量子安全的云存储系统

聂 敏1, 丁亮亮1, 张美玲1, 刘 璐1,2

(1.西安邮电大学 通信与信息工程学院， 陕西 西安 710121； 2.西安电子科技大学 电子工程学院， 陕西 西安 710071)

为了将量子的安全性引入云计算网络中，提出一种将两种信息格式互相转换的方法，其中C-Q变换是将经典信息的0-1码经过量子门操作变为|0〉，|1〉态，而Q-C变换是利用光敏二极管和偏振片，将量子态|φ〉变为经典信息的0-1码。对于整个的转换网，进行转换效率和吞吐率的仿真，结果表明，该模型的转换效率可以达到90%，吞吐率也可达到30 Mb/s。

量子通信；格式转换；转换效率；吞吐率

在云计算环境中，用户不再拥有基础设施的硬件资源，软件全都在云端运行，用户的所有数据全都存储在云中，因此对数据的安全要求比传统计算机网络更加严格，云计算的安全也关系到云计算这种革命性的计算模式是否能够被人们接受[1]。量子的纠缠、不可克隆的力学特征，使其能够实现超高速的信息传送，实现不可破译、不可窃听的保密通信。1994年，Shor提出了一个整数因子分解算法，基于该算法在量子计算机中分解整数N，只具有多项式时间复杂度O[(logN)3]，这一算法的出现引起了整个密码学界广泛注意，依靠Shor算法，RSA公钥密码体系在量子计算机的超快计算下将不堪一击[2]。现行的云计算安全加密均为经典方式，例如Hash算法、MD5算法、RSA算法和DES算法等，而这些在经典攻击下性能优越的加密方式在量子计算机与量子算法的攻击下，将轻易被破译。若使用量子态来直接在云中存储数据，将可以改善这一情况。

本文拟给出一种将经典信息与量子信息互相转换的方法(Classical Quantum Switching，CQS)，将其引入云计算网络中，便可以将用户与云端之间通信的数据格式转换为量子态，从而利用量子态的特性来提高云计算和存储的安全性。

1 量子信息的安全性

量子态具有两个特殊的性质，即不确定性和不可克隆性，这两种性质赋予了量子通信良好的安全性。

海森堡不确定性原理(Heisenberg Uncertainty Principle)是量子通信中的一条基本原理。对于两个力学量C和D，定义其测量的不确定量为

ΔC=[〈(C-〈C〉)2〉]1/2, ΔD=[〈(D-〈D〉)2〉]1/2,

对任意的待测量子态|φ〉，海森堡不确定性原理给出

应用到云计算上，当窃听者对数据进行窃听时，会导致原量子态坍缩，不能准确的获得原始信息。

不可克隆定理是量子物理的另一个重要结论，即不可能完全的复制一个未知的量子态而不对原始量子态产生干扰。应用到云计算上，在云和用户之间，不可能有第三者窃听并复制信息而不对原量子信息产生干扰。

2 引入CQS的云存储系统模型

引入CQS的云存储系统模型如图1所示。该云存储系统包含三部分，即云端、量子纠缠网[3-4]和用户。云端为不可信的，具有存储与处理量子态的功能，因此数据均以量子态形式存于云上。量子纠缠网为利用量子纠缠建立的、传输量子形式数据的通信网，该网由第三方负责建立和维护，因此对于用户来说，该网也是不可信的。

图1 云存储系统模型

在用户处，增加一个用于经典与量子信息格式互相转换的CQS设备，用来将与云通信的数据转换为量子态形式，从而利用量子的高效性和安全性。而由于各个CQS设备均为用户自己所控制，因此该设备对于用户来说即为可信的，用户产生的经典数据可直接进行转换而无需加密。如图1,A用户是将数据上传至云，首先它将待传数据在自己的CQS上转换为量子形式，而后通过量子纠缠网，将携带信息的量子态上传至云，在云端即可直接存储或处理数据。同理，B用户需要下载数据，可直接从云上将量子态形式的数据通过量子纠缠网下载到本地，而后通过CQS转换为经典格式。

2.1 经典向量子的转换

经典向量子转换(C-Q)的量子线路如图2所示。

图2 经典向量子转换门电路

考虑到经典信息是以串行的数据流传递，而量子通信具有很强的量子并行计算能力，因此首先将串行的信号转换成并行信号。

图2中的“偏振态”表示产生的量子态

为了降低系统的复杂度，采用制备量子比特的最简单方式，即让一束满足

|φ〉=|0〉+|1〉

的微弱激光通过一个偏振角θ=π/4的偏振片，得到

(1)

由于|0〉，|1〉态容易受到环境的随机影响而变得不可知，因此制备叠加态以降低制备中噪声的影响。

采用受控的开关，根据0和1连通不同的线路。为了得到0→|0〉和1→|1〉，让制备的叠加态通过量子门[5]，继续进行变换。

若原始码为0，则开关与Hadamard门直接相连，相应的量子比特变换为[6]

(2)

若原始码为1，则开关与Z门相连，此时原量子态先经过Z门，再通过Hadamard门。相应的量子比特变换为

(3)

Hadamard门并行作用，记做H⊗n，故输出的量子比特为并行输出，例如输入为“0011010…1”，则输出的并行量子态为|0011010…1〉。

利用该转换器，可以构建出CQS的C-Q部分，它包含经典接收、转换、量子产生三个功能，具体框架如图3所示。

图3 CQS的C-Q部分结构

图3以经典通信中的2ASK信号接收为例，由于经典通信的接收技术已经十分成熟，这里不做赘述，根据不同的信号，还可以将上图中的经典接收部分进行改变。

2.2 量子向经典的转换

量子向经典转换(Q-C)的量子线路如图4所示。

图4 量子向经典转换开关电路

由于在经典向量子的转换器中产生的是以光子的偏振态来编码的量子比特，因此接收到的也是以光偏振态表示的量子比特，其中光子的水平偏振代表|0〉，竖直偏振代表|1〉。采用竖直偏振片来过滤光子[7-8]，即透过所有的|1〉，而阻挡|0〉。

采用光敏二极管来实现光信号与电信号的转换，让透过偏振片的光子照射到光敏二极管上，由于所有代表|1〉的光子发生了透射，因此只有在|1〉对应的线路上，二极管才会导通，在|0〉时，均为断路。

在每一条光敏二极管线路上，都连接着正弦信号，若导通，则传输正弦信号，否则为零信号。

由于采用量子并行计算，这里设置一个并串转换，将得到的经典信号转换为串行的数据流。

根据以上思路，即可构建出CQS的Q-C部分，同样也包括量子接收、转换、经典生成三部分功能，其框架如图5所示。

图5 CQS的Q-C部分结构

3 性能分析

在“一个电子”上完全可以成功实现10 ps级量子逻辑门运算[9]。在C-Q部分，主要采用并行的量子门运算，若处理m比特数据信息，按照新方法，这种并行结构只需20 ps左右的时间，而若使用传统的串行处理，则需要20mps左右，是并行的m倍，且随着处理量的增大，差距会更大。而Q-C部分，主要是光敏二极管，其响应时间一般为10 ns级，同样，处理m比特数据信息，若并行处理需要20 ns，则串行处理就需要20mns。可见，采用并行处理，会大大提高转换速度。

在C-Q部分，若假设每个量子门成功处理量子比特的概率是p，则经过正向部分正确转换的概率为

(4)

其中ns为正确转换的比特数，n为总比特数，n0为“0”比特数，n1为“1”比特数，w为该组码的码重。

从图6可以看出，C-Q转换成功的概率随着每个量子门成功的概率增大而增大，但是随着码字中“1”的数目增加而减小，这是由于对“1”比特的转换需要通过两次量子门的变换，因此概率会减小。

(a) 与每个量子门成功操作概率的关系

(b) 与码字中1比特所占比例的关系

在Q-C部分，设每个偏振片发生正确偏振的概率是p，光敏二极管对光发生正确响应的概率是q，则经过反向部分正确转换的概率为

(5)

其中ns为正确转换的比特数，n为总比特数，n0为“0”比特数，n1为“1”比特数。

由图7可见，Q-C部分正确转换的概率与偏振片正确偏振的概率和光敏二极管正确响应的概率均成正比，因此，只要采用参数良好的偏振片与光敏二极管就可以提高反向部分成功转换的效率。

图7 Q-C部分转换概率与p,q的关系

对于整个CQS与量子纠缠网组建成的网络(CQSN)，以上传过程为例，在数据格式转化和传输的过程中，设CQS处成功接收到量子(经典)信号的概率为Prec，信息成功转换格式的概率为Pswi，成功产生相应的新信号的概率为Ppro，再设对量子(经典)信号的接受判决时间为Trec，量子比特与经典比特相互转换的时间为Tswi，产生新的经典(量子)信号的时间为Tpro，各模块间传播时延为Ttra，那么，在CQSN内转换格式的时间为

T=Trec+Tswi+Tpro+Ttra。

(6)

设成功接收量子(经典)信号的次数、成功进行格式转换的次数、成功产生新信号的次数均服从泊松分布，则成功接收量子(经典)信号的平均次数为1/Prec，成功进行格式转换的平均次数为1/Pswi，成功产生新信号的平均次数为1/Ppro，所以有

(7)

(8)

(9)

其中τrec,τswi和τpro分别为进行1次成功接收判决的时间，1次成功转换的时间(这里取正反向的平均时间)，和1次成功产生新信号的时间。不妨令

τrec=5 ns,τswi=2 ns,τpro=3 ns，

可以认为上述三个事件是相互独立的，则信息通过CQS成功转换传输的概率为

P=PrecPswiPpro,

因此可以得出整个网络的吞吐率[10]近似为

(10)

其中

TS=τrecPswiPpro+τswiPrecPpro+τproPrecPswi+TtraPrecPswiPpro。

利用Matlab进行仿真，可得吞吐率与相关概率间的关系，如图8所示，其中图8(a)中,取

Pswi=0.8Ppro=0.9,

图8(b)中,取

Prec=0.8,Ppro=0.9,

图8(c)中,取

Prec=0.8,Pswi=0.8。

(a) 吞吐率与Prec的关系

(b) 吞吐率与Pswi的关系

(c) 吞吐率与Ppro的关系

从图8可以看出，吞吐率随着概率Prec，Pswi和Ppro的增大而增加，这是由量子操作的效率决定的。此外，可以看出，各模块间传播时延Ttra对吞吐率的影响也较大，时延越长则吞吐率越低。因此，要提高整个网络的吞吐率，除了调高CQS转换的效率外，还可以通过优化接收量子(经典)信息的效率、产生新的经典(量子)信息的效率以及提高各模块间的传播速率来实现。

4 结论

从仿真结果可以看出，C-Q转换效率可以达到90%以上，Q-C转换效率也可以达到90%左右，这已经可以满足数据传输的基本要求。而对于整个网络的吞吐率，则与网络的Prec,Pswi,Ppro和Ttra参数有关，并且可以达到30 Mb/s。因此，应用CQSN网络可以实现对两种数据格式转换的需求，进而提高用户与云端之间数据的安全性。此外，两种数据信息格式转换的关键在于量子门与光敏二极管，以后可以采用参数性能更加良好的器件来进一步提高转换效率，并构建性能更加良好的网络，以更好适应未来云计算大规模应用。此外，为了抵御量子方式的攻击，也可引入量子加密方式来对云中量子态数据进行再加密，进一步提高安全性。

[1] 魏巍，黄琼丹.云计算技术及云智慧[J]. 西安邮电学院学报，2010 ，15(6)：113-116.

[2] 尹浩，韩阳.量子通信原理与技术[M].北京：电子工业出版社，2013：6-8.

[3] 朱伟，聂敏.量子信令交换机模型设计及性能分析[J].物理学报，2013，62(13)：1-7.

[4] 聂敏.噪声背景下多用户量子信令传送保真度分析[J].西安邮电学院学报，2012，17(1)： 1-4.

[5] 李春燕. 联合噪声下的量子通信和量子门研究[D].北京：清华大学，2010：15-18.

[6] 张海婷.N量子比特线路上的矩阵表示[D].太原：太原科技大学，2005：6-9.

[7] 闻腾，吴国盛，赖云忠.量子线路的级联运算[J]. 太原科技大学学报，2013， 34(2)： 152-157.

[8] 刘静，赵生妹. 多址量子退极化信道的信道容量[J].量子电子学报，2008 ，25(4)： 438-442.

[9] 尤林武.多量子比特相位门和相位测量的研究[D].洛阳：河南科技大学,2012: 1-5.

[10]李建东，盛敏，李红艳. 通信网络基础[M].2版.北京：高等教育出版社2011: 94-101.

[责任编辑:瑞金]

A cloud storage system with quantum security

NIE Min1, DING Liangliang1, ZHANG Meiling1, LIU Lu1,2

(1.School of Communication and Information Engineering, Xi’an University of Postsand Telecommunications, Xi’an 710121, China；2. School of Electronic Engineering, Xidian University, Xi’an 710071, China)

In order to introduce the quantum security into cloud computing network, a method called Classical Quantum Switching is proposed to switch the two information format.The C-Q switching let classical 0,1 become |0〉,|1〉 after the quantum gate operations; The Q-C switching let state |0〉,|1〉 become classical 0,1 after a polarizer and a photodiode. A simulation of conversion effciency and throughput within the whole network shows that the conversion efficiency of this model can reach 90%, the throughput can achieve 30 Mb/s.

quantum communication, format switching, conversion efficiency, throughput

2014-09-13

国家自然科学基金资助项目(61172071)；陕西省自然科学基础研究计划资助项目(2014JQ8318)

聂敏(1964-)男，博士，教授，从事量子通信研究。E-mail：niemin@xupt.edu.cn 丁亮亮 (1988-)男，硕士研究生，研究方向为信号与信息处理。E-mail：675575930@qq.com

10.13682/j.issn.2095-6533.2015.01.011

TN915

A

2095-6533(2015)01-0055-05