KI und die schwierigen Probleme der Welt · Quantenphysik & Quantencomputing · arXiv · 2026-10-20
Simulationsbasierte Quantenforensik für QKD: Erkennung von Angriffen und Extraktion von Signaturen mit maschinellem Lernen
Originaltitel: Simulation-Based Quantum Forensics for QKD: Machine Learning Attack Detection and Signature Extraction
Praktische Systeme zur Quantenschlüsselverteilung (QKD) sind Angriffen auf Implementierungsebene ausgesetzt, die optische Kanäle, Detektoren und das Verhalten der Steuerung betreffen. Die Autoren schlagen QF-LOG vor, ein simulationsbasiertes Framework, das QKD-Betriebsprotokolle analysiert, um den Normalbetrieb und drei simulierte Angriffsbedingungen zu klassifizieren. Lernmodelle, die alle vier Merkmale nutzten, erreichten Makro-F1-Werte von 0,8211 bis 0,8243, fielen jedoch auf einem unter veränderten simulierten Betriebsbedingungen erzeugten Datensatz auf 0,5645 bis 0,5669 ab.