机器学习在量子保密通信中的应用与研究
2020-12-02陈以鹏
南京邮电大学学报(自然科学版) 2020年5期
王 琴,陈以鹏
(1.南京邮电大学 通信与信息工程学院,江苏 南京 210003 2.南京邮电大学 量子信息技术研究所,江苏 南京 210003 3.南京邮电大学 宽带无线通信技术教育部重点实验室,江苏 南京 210003)
量子通信是利用光子、电子等物理粒子的某个物理量的量子态对信息进行编码,并将编码的量子态通过量子信道进行传输。量子通信主要包括量子保密通信、量子密集编码和量子隐形传态等。本文介绍的量子保密通信技术,由于其具有无条件安全、传输高效和空间非局域的特点,使得该技术在军事、政务、金融等方面,都有很高的关注度。此外,机器学习作为人工智能的核心,是一门多领域交叉学科,其主要目的是让机器具备像人一样的学习能力,目前被广泛应用于计算机科学、机器人技术、生物信息学等。近年来,由于机器学习在数据特征分析和数据处理方面的优越性,机器学习开始被应用于量子保密通信领域。一方面,机器学习的引入完善了量子保密通信技术在某些方面的不足;另一方面,量子保密通信和机器学习的交叉研究,也为量子通信技术的进一步发展提供了一种全新的研究思路。
1 量子保密通信
1.1 基础知识
量子保密通信是量子通信技术的一个重要分支,它是利用“一次一密”(One Time Pad,OTP)加密体制[1]和量子力学基本原理实现信息安全传递的一种新型保密通信方式。量子保密通信技术又称为量子密码,本文关于量子保密通信的介绍,重点聚焦其应用最为成熟的量子密钥分发[2](Quantum Key Distribution,QKD)。……
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