AI और दुनिया की कठिन समस्याएँ · क्वांटम भौतिकी और क्वांटम कंप्यूटिंग · arXiv · 2026-10-20

QKD के लिए सिमुलेशन-आधारित क्वांटम फ़ोरेंसिक्स: मशीन लर्निंग द्वारा हमले की पहचान और हस्ताक्षर निष्कर्षण

मूल शीर्षक: Simulation-Based Quantum Forensics for QKD: Machine Learning Attack Detection and Signature Extraction

व्यावहारिक क्वांटम की डिस्ट्रीब्यूशन (QKD) प्रणालियाँ ऑप्टिकल चैनलों, डिटेक्टरों और कंट्रोलर के व्यवहार पर कार्यान्वयन-स्तर के हमलों के प्रति असुरक्षित हैं। लेखक QF-LOG प्रस्तावित करते हैं, जो एक सिमुलेशन-आधारित ढांचा है और QKD के परिचालन लॉग का विश्लेषण करके सामान्य संचालन तथा तीन सिमुलेटेड हमला स्थितियों को वर्गीकृत करता है। सभी चार फ़ीचर्स का उपयोग करने वाले लर्निंग मॉडल ने 0.8211 से 0.8243 का मैक्रो F1-स्कोर हासिल किया, लेकिन बदली हुई सिमुलेटेड परिचालन स्थितियों में तैयार किए गए डेटासेट पर यह घटकर 0.5645 से 0.5669 रह गया।

मूल लेख पढ़ें ↗

सभी आइटम →