CN108365953B - 基于深度神经网络的自适应差分相移量子密钥分发系统及其实现方法 - Google Patents

基于深度神经网络的自适应差分相移量子密钥分发系统及其实现方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于深度神经网络的自适应差分相移量子密钥分发系统及其实现方法，量子密钥发送端调制量子信号并通过量子信道发送至量子密钥接收端，量子密钥接收端对接收到的信号进行差分检测并将检测结果送至信噪比监控及后处理模块，信噪比监控及后处理模块采用深度神经网络算法对接收到的信号进行信噪比的实时监控，并根据监控到的信噪比自适应地选择编码方案来进行纠错协商和隐私放大。本发明通过深度神经网络算法能够实时准确地计算系统的信噪比，监控信道状态，根据监控到的信道状态能够自适应的选择合适的协商方案，实现了自适应差分相移量子密钥分发，有效地节约了系统资源。

Description

基于深度神经网络的自适应差分相移量子密钥分发系统及其 实现方法
技术领域
本发明属于光纤量子通信技术领域，涉及一种基于深度神经网络的自适应差分相移量子密钥分发系统及其实现方法。
背景技术
量子密钥分发能使处在不可信任的量子信道的远距离通信方安全地共享密钥，其安全性由量子力学的测不准原理和量子不可克隆定理进行保证。差分相移量子密钥分发沿用了差分相移调制系统的结构特点，能够实现远距离高稳定性的量子密钥分发，并且其密钥效率也比三大主流的QKD协议(即BB84，B92，E91)更高。差分相移量子密钥分发具有较高的研究价值和实用性，它为量子密钥分发技术开辟了新的发展方向。
差分相移量子密钥分发的性能受密钥协商算法的影响，在实际应用中，信道环境是不断变化的，采用单一的协商方案可能不能适应各种信道环境，而始终采用最优的协商方案又会造成资源的大量浪费。因此，如何自适应地根据信道状态选择合适的密钥协商方案是差分相移量子密钥分发实现商用化必须要解决的一个问题。其中，信噪比是衡量信道状态的一个最重要的指标，因此，如何对信噪比进行实时准确地监控对自适应差分相移量子密钥分发尤为重要。
发明内容
为实现上述目的，本发明提供一种基于深度神经网络的自适应差分相移量子密钥分发系统及其实现方法，能够实时准确地估计系统的信噪比，监控信道状态，解决了量子密钥分发系统中资源利用与性能要求之间的矛盾问题。
本发明所提供的技术方案是：
一种基于深度神经网络的自适应差分相移量子密钥分发系统，包括：
量子密钥发送端，用于对量子信号进行0或π相位调制，并将调制后的信号通过量子信道发送至量子密钥接收端；
量子密钥接收端，用于对量子信号进行差分检测，并将其相位差通过经典信道告知量子密钥发送端，并将检测结果发送至信噪比监控及后处理模块；
信噪比监控及后处理模块，用于根据量子密钥接收端送至的检测结果，基于深度神经网络监控系统信噪比，并根据监控到的信噪比选择合适的协商方案与量子密钥发送端进行密钥协商，最终获取安全密钥。
进一步地，所述量子密钥发送端包括：
脉冲激光器，用于产生相干光脉冲；
偏振器，用于控制脉冲激光器产生的相干光脉冲的偏振态，并发送至第一可调衰减器；
可调衰减器，用于将偏振器送至的信号进行衰减至量子水平，并发送至第一分束器；
第一分束器，用于将可调衰减器送至的信号分离为光能量或光功率占比均为50％的用于相位调制的信号光与用于校准接收端差分检测的相位稳定光；
第一随机数生成器，用于生成相位调制所需的随机数信号，控制第一电光相位调制器进行0或π相位调制，并将产生的随机数信号送至信噪比监控及后处理模块；
第一电光相位调制器，用于将第一分束器分离的信号光在第一随机数生成器控制下进行0或π相位调制(即进行0或π的相移)，并发送至偏振耦合器；
偏振耦合器，用于将第一电光相位调制器送至的信号和第一分束器分离的相位稳定光耦合成一路量子信号，即量子秘钥，并通过量子信道传输至量子密钥接收端。
进一步地，所述量子密钥接收端包括：
偏振控制器，用于校准量子信道送至的量子信号的偏振态，从而提高检测效率，并发送至偏振分束器；
偏振分束器，用于将偏振控制器送至的量子信号分成50％的信号光与50％的相位稳定光，其中相位稳定光用于随机相位调制后与信号光进行差分干涉，然后进行单光子检测；
第二随机数产生器，用于生成0-127范围内的随机数信号，控制第二电光相位调制器对相位稳定光进行随机相位调制，并将生成的随机数信号输送至信噪比监控及后处理模块；
第二电光相位调制器，用于将偏振分束器分离的相位稳定光在第二随机数产生器控制下进行随机相位调制(进行相应角度的相移)，并发送至第二分束器；
第二分束器，用于将第二电光相位调制器送至的信号与偏振分束器分离的信号光进行差分干涉，并送至单光子探测器；
单光子探测器，用于对送至的信号进行检测(进行光电转换，将光信号变成电信号)，并将检测结果发送至信噪比监控及后处理模块。
进一步地，所述信噪比监控及后处理模块包括：
FPGA(现场可编程门阵列)数据采集卡，用于采集第二随机数产生器生成的随机数信号和单光子探测器的检测结果，并将它们送至第二PC端；
第二PC端，用于接收FPGA数据采集卡送至的第二随机数产生器生成的随机数信号和单光子探测器的检测结果，并将它们送至第一PC端；同时，根据第二随机数生成器生成的随机数信号和单光子探测器的检测结果生成接收端的原始密钥；并对单光子探测器的检测结果采用深度神经网络算法进行处理，计算和监控密钥分发系统的信噪比，根据监控到的信噪比选择合适的协商方案与第一PC端就原始密钥进行纠错协商和私密放大，并用GPU进行加速处理；计算系统信噪比的方法具体为：先基于训练样本数据，将单光子探测器的检测结果作为深度神经网络的输入，并将第一层的输出特征作为下一层的输入进行特征学习，通过逐层特征映射后，输入的检测结果能够在深度神经网络算法下映射到系统的信噪比上，从而建立单光子探测器的检测结果与系统信噪比之间的关系；再根据建立的关系来通过单光子探测器实时的检测结果计算系统实时的信噪比；
第一PC端，用于接收第一随机数生成器送至的随机数信号，并结合第一随机数生成器送至的随机数信号、第二PC端送至的第二随机数产生器生成的随机数信号和单光子探测器的检测结果，生成发送端的原始密钥(第二PC端送至的随机数信号代表量子密钥接收端的第二电光相位调制所采用相移，第一随机数生成的随机信号代表量子密钥接收端的第一电光调制器调制量子信号所采用的相移，两者进行比较，并结合量子密钥接收端通过单光子探测器得到的检测结果，从而生成发送端的原始密钥)，并与第二PC端就原始密钥进行纠错协商和私密放大。
进一步地，所述脉冲激光器采用型号为Thorlabs OPG1015的皮秒光脉冲发生器，第一电光相位调制器采用型号为MPZ-LN-10的电光相位调制器，偏振耦合器采用型号为Thorlabs PBC980PM-FC偏振光束耦合器。
进一步地，所述第二电光相位调制器采用型号为MPZ-LN-10的电光相位调制器，单光子探测器采用型号为SPCM-APD的单光子探测器。
进一步地，所述FPGA数据采集卡由Xilinx VC707与FMC176组合而成。
本发明还提供一种上述基于深度神经网络的自适应差分相移量子密钥分发系统的实现方法，包括以下步骤：
步骤一、在量子秘钥发送端，脉冲激光器产生相干光脉冲，经过偏振器控制其偏振态，之后通过可调衰减器衰减至量子水平，再经过第一分束器分离成信号光与相位稳定光；信号光先在第一电光相位调制器中根据第一随机数生成器生成的随机数信号进行0或π相位调制(即进行0或π的相移)，再与相位稳定光在偏振耦合器中耦合成量子密钥，并通过量子信道发送至量子密钥接收端；第一随机数生成器将生成的随机数信号发送至信噪比监控及后处理模块；
步骤二、在量子秘钥接收端，量子密钥通过偏振控制器调整偏振态，再经过偏振分束器分成信号光与相位稳定光，相位稳定光在第二电光相位调制器中根据第二随机数生成器生成的随机数信号进行随机相位调制(即根据第二随机数生成器生成的随机数信号进行相应角度的相移)，并与信号光在第二分束器进行干涉；干涉后通过单光子探测器进行检测并将检测结果送至信噪比监控及后处理模块；第二随机数生成器将生成的随机数信号发送至信噪比监控及后处理模块；
步骤三、信噪比监控及后处理模块对通过FPGA采集卡采集单光子探测器的检测结果和第二随机数生成的随机数信号，并将它们送至第二PC端；第二PC端将收到的信号送至第一PC端；第一PC端接收第一随机数生成器送至的随机数信号，并结合第一随机数生成器送至的随机数信号、第二随机数产生器生成的随机数信号和单光子探测器的检测结果，生成发送端的原始密钥；第二PC端根据第二随机数产生器生成的随机数信号和单光子探测器的检测结果生成接收端的原始密钥，并采用深度神经网络算法处理采集到的检测信号，计算系统的信噪比，然后根据监控到的信噪比调整所采用的LDPC纠错码，与第一PC端就发送端的原始密钥和接收端的原始密钥进行纠错协商，并利用哈希法进行私密放大后，通信双方获得一对安全密钥(双方所共享的密钥，该密钥就是量子密钥分发所要得到的密钥，该密钥可用于通信过程中的加密)。
有益效果：
本发明的信噪比监控及后处理模块采用深度神经网络算法对FPGA数据采集卡采集到的检测信号采进行处理，能够实时准确地估计系统的信噪比，监控系统信道状态；根据监控到的信道状态，信噪比监控及后处理模块能够自适应的选择合适的LDPC码与发送端进行纠错协商，之后通过私密放大来提高密钥的安全性。本发明利用信噪比监控及后处理模块，能够自适应的选取合适的协商方案来适应当下的信道环境，实现了自适应地差分相移量子密钥分发，节约了系统资源。
附图说明
图1是本发明实施例的结构框图；
图2是本发明实施例的量子密钥发送端与量子密钥接收端的原理图。
具体实施方式
下面将结合具体实施例和附图对本发明进行进一步清楚、完整地说明，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明基于深度神经网络的自适应差分相移量子密钥分发系统，如图1-2所示，包括：
量子密钥发送端，用于对量子信号进行0或π相位调制，并将调制后的信号通过量子信道发送至量子密钥接收端；
量子密钥接收端，用于对量子信号进行差分检测，将被差分检测的信号的相位差通过经典信道告知量子密钥发送端，并将检测结果发送至信噪比监控及后处理模块；
信噪比监控及后处理模块，用于根据量子密钥接收端送至的检测结果监控系统信噪比，并根据监控到的信噪比选择合适的协商方案与量子密钥发送端进行密钥协商，最终获取安全密钥。
量子密钥发送端包括：
脉冲激光器，用于产生相干光脉冲；
偏振器，用于控制脉冲激光器产生的信号光的偏振态，并发送至第一可调衰减器；
可调衰减器，用于将偏振器送至的信号进行衰减至量子水平，并发送至第一分束器；
第一分束器，用于将相干光脉冲分离为用于相位调制的信号光与用于校准接收端差分检测的相位稳定光；
第一随机数生成器，用于生成相位调制所需的信号，控制第一电光相位调制器进行0或π相位调制，并将产生的随机数送至第一PC端；
第一电光相位调制器，用于将第一分束器分离的信号光在第一随机数生成器控制下进行0或π相位调制，并发送至第二可调衰减器；
偏振耦合器，用于将第二可调衰减器发出的信号光和第一分束器分离的本振光耦合成一路量子信号，也就是所需发送的量子秘钥，并通过量子信道传输至量子密钥接收端。
量子密钥接收端，包括：
偏振控制器，用于校准量子信道送至的量子信号的偏振态，从而提高检测效率，并发送至偏振分束器；
偏振分束器，用于将偏振控制器送至的量子信号分成50％的信号光与50％的相位稳定光，其中相位稳定光用于随机相位调制后与信号光进行差分干涉，然后进行单光子检测；
第二随机数产生器，用于产生0-127的随机数，用于控制第二电光相位调制器对相位稳定光进行随机相位调制，随机数产生器将生成的随机数信号输送至第二PC端；
第二电光相位调制器，用于将偏振分束器分离的相位稳定光在第二随机数产生器控制下进行相位调制，并发送至第二分束器；
第二分束器，用于将第二电光相位调制器发出的相位稳定光与偏振分束器分离的信号光进行差分干涉，并送至单光子探测器；
单光子探测器，用于对送至的信号进行检测，并将检测结果发送至信噪比监控及后处理模块。
信噪比监控及后处理模块，包括：
FPGA(现场可编程门阵列)数据采集卡，用于采集第二随机数产生器生成的随机数信号和单光子探测器的检测结果，并将它们送至第二PC端；
第二PC端，用于接收FPGA数据采集卡送至的第二随机数产生器生成的随机数信号和单光子探测器的检测结果，并将它们送至第一PC端；同时，根据第二随机数生成器生成的随机数信号和单光子探测器的检测结果生成接收端的原始密钥；并对单光子探测器的检测结果采用深度神经网络算法进行处理，计算和监控密钥分发系统的信噪比，根据监控到的信噪比选择合适的协商方案与第一PC端就原始密钥进行纠错协商和私密放大，并用GPU进行加速处理；
第一PC端，用于接收第一随机数生成器送至的随机数信号，并结合第一随机数生成器送至的随机数信号、第二PC端送至的第二随机数产生器生成的随机数信号和单光子探测器的检测结果，生成发送端的原始密钥，并与第二PC端就原始密钥进行纠错协商和私密放大。
深度神经网络是一种多层无监督神经网络，其多个隐藏层能自主捕获输入信号的特征，并且将上一层的输出特征作为下一层的输入进行特征学习，通过逐层特征映射后，将输入的检测结果的特征映射到系统的信噪比上，建立输入信号与信道信噪比之间的特征表达关系，并根据建立的关系估计系统的信噪比，实时地监控系统的信道状态，从而实现了自适应地差分相移量子密钥分发。
纠错协商采用的是反向协商，即在第二PC端对采集到的信号进行LDPC编码矩阵的生成，将编码所采用的编码矩阵发送至第一PC端，第一PC端对FPGA信号生成卡传送的调制信号进行编码，然后用和积译码算法在第一PC端进行译码，哈希私密放大在译码过后进行的，哈希私密放大这一过程在第一PC端和第一PC端同时进行的，随后将信号送至第一PC端，使通信双方获得安全密钥。
量子信道为单模光纤或自由空间形成的传输媒介，单模光纤衰减系数稳定，大约为0.2dB/km，抗干扰能力强，成本较低；经典信道为经典无线、有线或光纤形成的传输媒介。
脉冲激光器采用Thorlabs OPG1015皮秒光脉冲发生器，可产生小于等于3ps，频率为10GHz的激光脉冲。
第一电光相位调制器、第二电光相位调制器均采用型号MPZ-LN-10的电光相位调制器，具有高消光比(>20dB)、低损耗(2.5dB)、高带宽(10GHz)的特点，可以满足更高速率的量子密钥通信系统，尽量减少了光学器件带来的额外损耗。
偏振耦合器采用Thorlabs PBC980PM-FC偏振光束耦合器，将两束正交偏振光耦合入一根光纤中。高消光比(>18dB)、低损耗(<2dB)。
单光子探测器采用SPCM-APD单光子探测器，具有超过32MCPS的动态范围，提供FC光纤接口配件。
FPGA数据采集卡均由Xilinx VC707与FMC176组合而成。
GPU采用MSI GTX1080TI AERO图形处理器，显存容量为11GB，显存位宽为352bit，核心频率为1620MHz/1506MHz，显存频率为11016MHZ。
本发明基于深度神经网络的自适应差分相移量子密钥分发系统的实现方法，具体按照以下步骤进行：
步骤一、在量子秘钥发送端，脉冲激光器产生相干光脉冲，经过偏振器控制其偏振态，之后通过可调衰减器衰减至量子水平，再经过第一分束器分离成信号光与相位稳定光；信号光先在第一电光相位调制器中根据第一随机数生成器生成的随机数信号进行0或π相位调制(即进行0或π的相移)，再与相位稳定光在偏振耦合器中耦合成量子密钥，并通过量子信道发送至量子密钥接收端；第一随机数生成器将生成的随机数信号发送至信噪比监控及后处理模块；
步骤二、在量子秘钥接收端，量子密钥通过偏振控制器调整偏振态，再经过偏振分束器分成信号光与相位稳定光，相位稳定光在第二电光相位调制器中根据第二随机数生成器生成的随机数信号进行随机相位调制，并与信号光在第二分束器进行干涉；干涉后通过单光子探测器进行检测并将检测结果送至信噪比监控及后处理模块；第二随机数生成器将生成的随机数信号发送至信噪比监控及后处理模块；
步骤三、信噪比监控及后处理模块对通过FPGA采集卡采集单光子探测器的检测结果和第二随机数生成的随机数信号，并将它们送至第二PC端；第二PC端将收到的信号送至第一PC端；第一PC端接收第一随机数生成器送至的随机数信号，并结合第一随机数生成器送至的随机数信号、第二随机数产生器生成的随机数信号和单光子探测器的检测结果，生成发送端的原始密钥；第二PC端根据第二随机数产生器生成的随机数信号和单光子探测器的检测结果生成接收端的原始密钥，并采用深度神经网络算法处理采集到的检测信号，计算系统的信噪比，然后根据监控到的信噪比调整所采用的LDPC纠错码，与第一PC端就发送端的原始密钥和接收端的原始密钥进行纠错协商，并利用哈希法进行私密放大后，通信双方获得一对安全密钥。
本发明通过深度神经网络算法对系统信噪比进行实时准确地估计，监控信道状态，能够自适应的选取协商方案，实现了自适应地差分相移量子密钥分发，节约系统资源。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。

Claims (5)

1.基于深度神经网络的自适应差分相移量子密钥分发系统，其特征在于，包括：
量子密钥发送端，用于对量子信号进行0或π相位调制，并将调制后的信号通过量子信道发送至量子密钥接收端；
量子密钥接收端，用于对量子信号进行差分检测，并将其相位差通过经典信道告知量子密钥发送端，并将检测结果发送至信噪比监控及后处理模块；
信噪比监控及后处理模块，用于根据量子密钥接收端送至的检测结果，基于深度神经网络监控系统信噪比，并根据监控到的信噪比选择合适的协商方案与量子密钥发送端进行密钥协商，最终获取安全密钥；
所述量子密钥发送端包括：
脉冲激光器，用于产生相干光脉冲；
偏振器，用于控制脉冲激光器产生的相干光脉冲的偏振态，并发送至第一可调衰减器；
可调衰减器，用于将偏振器送至的信号进行衰减至量子水平，并发送至第一分束器；
第一分束器，用于将可调衰减器送至的信号分离为光能量或光功率占比均为50％的用于相位调制的信号光与用于校准接收端差分检测的相位稳定光；
第一随机数生成器，用于生成相位调制所需的随机数信号，控制第一电光相位调制器进行0或π相位调制，并将产生的随机数信号送至信噪比监控及后处理模块；
第一电光相位调制器，用于将第一分束器分离的信号光在第一随机数生成器控制下进行0或π相位调制，并发送至偏振耦合器；
偏振耦合器，用于将第一电光相位调制器送至的信号和第一分束器分离的相位稳定光耦合成一路量子信号，即量子秘钥，并通过量子信道传输至量子密钥接收端；
所述量子密钥接收端包括：
偏振控制器，用于校准量子信道送至的量子信号的偏振态，并发送至偏振分束器；
偏振分束器，用于将偏振控制器送至的量子信号分成50％的信号光与50％的相位稳定光，其中相位稳定光用于随机相位调制后与信号光进行差分干涉，然后进行单光子检测；
第二随机数产生器，用于生成0-127范围内的随机数信号，控制第二电光相位调制器对相位稳定光进行随机相位调制，并将生成的随机数信号输送至信噪比监控及后处理模块；
第二电光相位调制器，用于将偏振分束器分离的相位稳定光在第二随机数产生器控制下进行随机相位调制，并发送至第二分束器；
第二分束器，用于将第二电光相位调制器送至的信号与偏振分束器分离的信号光进行差分干涉，并送至单光子探测器；
单光子探测器，用于对送至的信号进行检测，并将检测结果发送至信噪比监控及后处理模块；
所述信噪比监控及后处理模块包括：
FPGA数据采集卡，用于采集第二随机数产生器生成的随机数信号和单光子探测器的检测结果，并将它们送至第二PC端；
第二PC端，用于接收FPGA数据采集卡送至的第二随机数产生器生成的随机数信号和单光子探测器的检测结果，并将它们送至第一PC端；同时，根据第二随机数生成器生成的随机数信号和单光子探测器的检测结果生成接收端的原始密钥；并对单光子探测器的检测结果采用深度神经网络算法进行处理，计算和监控密钥分发系统的信噪比，根据监控到的信噪比调整所采用的LDPC纠错码，与第一PC端就原始密钥进行纠错协商和私密放大，并用GPU进行加速处理；
第一PC端，用于接收第一随机数生成器送至的随机数信号，并结合第一随机数生成器送至的随机数信号、第二PC端送至的第二随机数产生器生成的随机数信号和单光子探测器的检测结果，生成发送端的原始密钥，并与第二PC端就原始密钥进行纠错协商和私密放大。
2.根据权利要求1所述的基于深度神经网络的自适应差分相移量子密钥分发系统，其特征在于，所述脉冲激光器采用型号为Thorlabs OPG1015的皮秒光脉冲发生器，第一电光相位调制器采用型号为MPZ-LN-10的电光相位调制器，偏振耦合器采用型号为ThorlabsPBC980PM-FC偏振光束耦合器。
3.根据权利要求1所述的基于深度神经网络的自适应差分相移量子密钥分发系统，其特征在于，所述第二电光相位调制器采用型号为MPZ-LN-10的电光相位调制器，单光子探测器采用型号为SPCM-APD的单光子探测器。
4.根据权利要求1所述的基于深度神经网络的自适应差分相移量子密钥分发系统，其特征在于，所述FPGA数据采集卡由Xilinx VC707与FMC176组合而成。
5.一种基于深度神经网络的自适应差分相移量子密钥分发系统的实现方法，其特征在于，所述基于深度神经网络的自适应差分相移量子密钥分发系统为权利要求1～4中任一项所述的系统，其实现方法为：
步骤一、在量子秘钥发送端，脉冲激光器产生相干光脉冲，经过偏振器控制其偏振态，之后通过可调衰减器衰减至量子水平，再经过第一分束器分离成信号光与相位稳定光；信号光先在第一电光相位调制器中根据第一随机数生成器生成的随机数信号进行0或π相位调制，再与相位稳定光在偏振耦合器中耦合成量子密钥，并通过量子信道发送至量子密钥接收端；第一随机数生成器将生成的随机数信号发送至信噪比监控及后处理模块；
步骤二、在量子秘钥接收端，量子密钥通过偏振控制器调整偏振态，再经过偏振分束器分成信号光与相位稳定光，相位稳定光在第二电光相位调制器中根据第二随机数生成器生成的随机数信号进行随机相位调制，并与信号光在第二分束器进行干涉；干涉后通过单光子探测器进行检测并将检测结果送至信噪比监控及后处理模块；第二随机数生成器将生成的随机数信号发送至信噪比监控及后处理模块；
步骤三、信噪比监控及后处理模块对通过FPGA采集卡采集单光子探测器的检测结果和第二随机数生成的随机数信号，并将它们送至第二PC端；第二PC端将收到的信号送至第一PC端；第一PC端接收第一随机数生成器送至的随机数信号，并结合第一随机数生成器送至的随机数信号、第二随机数产生器生成的随机数信号和单光子探测器的检测结果，生成发送端的原始密钥；第二PC端根据第二随机数产生器生成的随机数信号和单光子探测器的检测结果生成接收端的原始密钥，并采用深度神经网络算法处理采集到的检测信号，计算系统的信噪比，然后根据监控到的信噪比调整所采用的LDPC纠错码，与第一PC端就发送端的原始密钥和接收端的原始密钥进行纠错协商，并利用哈希法进行私密放大后，通信双方获得一对安全密钥。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11817911B2 (en) * 2019-05-31 2023-11-14 Nanjing University Of Posts And Telecommunications Active feedback control method for quantum communication system based on machine learning

Families Citing this family (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109150518B (zh) * 2018-09-14 2020-12-18 北京信息科技大学 一种面向量子密钥分发的双信道信息传输方法
CN109413113B (zh) * 2018-12-28 2024-02-20 中国电子科技集团公司第三十四研究所 一种基于光网络物理层安全的密钥同步装置和方法
CN111404674B (zh) * 2019-01-02 2023-06-27 中国移动通信有限公司研究院 一种会话密钥的生成和接收方法及设备
CN111522530B (zh) * 2019-02-03 2023-07-18 华为技术有限公司 量子随机数发生器及密钥生成系统
CN110149207B (zh) * 2019-06-06 2021-03-30 湖南大学 基于机器学习的新型连续变量量子密钥分发方法
CN110334804B (zh) * 2019-06-20 2021-09-07 清华大学 基于空间部分相干光的全光深度衍射神经网络系统及方法
CN110808828B (zh) * 2019-09-26 2022-03-18 中国电子科技集团公司第三十研究所 一种用于量子密钥分发的多矩阵自适应译码装置及方法
CN111082938B (zh) * 2020-03-25 2020-08-28 北京中创为南京量子通信技术有限公司 一种提高量子密钥分发系统成码率的方法及装置
CN111427541B (zh) * 2020-03-30 2022-03-04 太原理工大学 一种基于机器学习的随机数在线检测系统及方法
CN111970287B (zh) * 2020-08-24 2022-05-06 中南大学 往返式连续变量量子密钥分配噪声补偿方法及其系统
CN112543097A (zh) * 2020-09-23 2021-03-23 西南大学 一种基于错误预测的神经网络密钥协商方法
CN112688740B (zh) * 2021-03-10 2021-08-31 南京大学 一种无需相位反馈的泛光量子密钥分发方法与系统
CN113810186B (zh) * 2021-09-18 2023-11-07 上海循态量子科技有限公司 自适应量子效率高精度实时预测方法及系统
CN114912608B (zh) * 2022-05-16 2023-04-07 南京邮电大学 一种适用于双场量子密钥分发系统的全局相位跟踪预测方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH05206869A (ja) * 1992-01-27 1993-08-13 Oki Electric Ind Co Ltd 量子化制御回路
CN106685656A (zh) * 2017-01-18 2017-05-17 北京邮电大学 一种基于极化码的连续变量量子密钥分发系统中的数据纠错方法
CN107612688A (zh) * 2017-09-30 2018-01-19 上海交通大学 基于机器学习的cvqkd实时性能优化方法及系统

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150215127A1 (en) * 2014-01-26 2015-07-30 Neurocryptonics Innovations L.L.C. Method of Secure Communication Utilizing a Cryptographic Neural Implant for Reception of Visual System Signals

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH05206869A (ja) * 1992-01-27 1993-08-13 Oki Electric Ind Co Ltd 量子化制御回路
CN106685656A (zh) * 2017-01-18 2017-05-17 北京邮电大学 一种基于极化码的连续变量量子密钥分发系统中的数据纠错方法
CN107612688A (zh) * 2017-09-30 2018-01-19 上海交通大学 基于机器学习的cvqkd实时性能优化方法及系统

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Differential phase shift quantum key distribution;Kyo Inoue etal.;《Physical Review Letters》;20020715;第89卷(第3期);全文 *
Improved performance of the cryptographic key distillation protocol of an FSO CV-QKD system on a turbulent channel using an adaptive LDPC encoder;A Lopez-Leyva;《Rev. mex. fis.》;20170630;第63卷(第3期);全文 *
差分相移量子密钥分发实验研究;张杨;《中国优秀硕士学位论文全文数据库-信息技术辑》;20130731;正文第四章 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11817911B2 (en) * 2019-05-31 2023-11-14 Nanjing University Of Posts And Telecommunications Active feedback control method for quantum communication system based on machine learning

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