L'IA face aux grands problèmes du monde · Physique quantique et informatique quantique · arXiv · 2026-10-20
Criminalistique quantique par simulation pour la QKD : détection d'attaques par apprentissage automatique et extraction de signatures
Titre original: Simulation-Based Quantum Forensics for QKD: Machine Learning Attack Detection and Signature Extraction
Les systèmes pratiques de distribution quantique de clés (QKD) sont exposés à des attaques au niveau de l'implémentation visant les canaux optiques, les détecteurs et le comportement des contrôleurs. Les auteurs proposent QF-LOG, un cadre fondé sur la simulation qui analyse les journaux opérationnels de la QKD pour classer le fonctionnement normal et trois conditions d'attaque simulées. Les modèles d'apprentissage utilisant les quatre caractéristiques ont atteint des scores F1 macro de 0.8211 à 0.8243, mais sont tombés à 0.5645–0.5669 sur un jeu de données généré dans des conditions de fonctionnement simulées modifiées.