CN109962774B - 量子密码网络密钥中继动态路由方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种用于量子密码网络的密钥中继动态路由方法，其中采用加权最短路径法则来计算和确定路由，该权值不仅考虑路径上现存的同步量子密钥数量，还考虑下一个路由周期内的密钥中继对本路径上的同步量子密钥的需求度，从而能够提供与实际情况更为适宜的路由。

Description

量子密码网络密钥中继动态路由方法

技术领域

本发明涉及量子密码网络通信领域，尤其涉及量子密码网络密钥中继动态路由方法。

背景技术

量子通信是近二十年发展起来的新型交叉学科，是量子理论和信息理论相结合的新的研究领域。近来这门学科已逐步从理论走向实验，并向实用化发展。高效安全的信息传输日益受到人们的关注。

物理学上，量子通信可以被理解为在物理极限下，利用量子效应实现的高性能通信。信息学上，我们则认为量子通信是利用量子力学的基本原理(如量子态不可克隆原理和量子态的测量塌缩性质等)或者利用量子态隐形传输等量子系统特有属性，以及量子测量的方法来完成的两地之间信息传递。

以量子密钥分发(QKD)协议为基础的量子密码技术是现阶段量子通信最重要的实际应用之一。传统的密码学是以数学为基础的密码体制，而量子密码以量子力学为基础，它的安全性建立在测不准原理、量子的不可克隆及量子相干性等物理特性之上，被证明是绝对安全的，因此量子密码技术引起了学术界的高度重视。

量子密码网络便是采用量子密码技术的一种安全通信网络。量子密码网络是由经典通信网络和量子密钥分发网络共同构建而成，如图1所示。量子密钥分发网络主要由量子密钥分发终端设备和量子链路组成，其用于密钥的分发。经典通信网络使用量子密钥实现数据的加解密和加密数据的传输。一个量子密码网络节点一般是由一个连接于经典通信网络的经典通信终端和连接于量子通信网络的量子密钥分发设备终端组成。量子密码网络的网络节点一般分为终端节点和中继节点两种。由于量子通信最大距离的限制以及出于网络搭建成本的考虑，许多终端之间并不存在直连的量子链路，不能实现量子密钥的直接分发，它们之间的加密通信数据需要借助中继节点的转发。

规模较大的量子密码网络会具有大量的中继节点，终端节点间的加密通信数据会借助一个或几个中继节点的中转，而且在数据中转时会有不同的可选的中继节点。如何选择量子密码网络中任意两个节点的通信数据由初始节点到达目的节点所要按顺序经过的中继节点，我们称之为量子密码网络路由。

中国专利CN103001875B中公开了一种量子密码网络路由方法，提供了一种量子密码网络路由的完整解决方案。在该解决方案中，需要按照加权最短路径法则计算并确定目的中继节点为任意一个其他中继节点的通信数据的下一跳路由，其权值为路径上的密钥量，即在最短路径法则下，密钥量较大的路径为路由的下一跳。

实际上，路径上的密钥量并不能够真实反映本路径在下一个路由周期内满足数据路由加密的需求度。路径上的现存密钥量是否充足不但与密钥量相关，还与本路径的密钥消耗速度有关。如果只考虑密钥量，按照密钥量进行路径加权路由，会容易使通信数据的路由选择偏向于密钥消耗速度较快的骨干路径，容易造成骨干路径的拥塞现象。

量子密码网络终端节点之间的量子密钥加密通信一般可采用下列两种方式：

一是通过中继节点的转发，通信数据依次通过各个中继节点最终到达目的节点，其中的每一步转发均需要通过网络节点之间的同步密钥进行数据的加密和解密，正如图2所示那样。

二是提前将加密密钥数据通过第一种方式发送到目的节点，利用加密密钥直接将通信数据由初始终端节点加密发送到目的节点，即通过密钥中继实现量子密码网络的安全通信，正如图3所示那样。

相比于第一种方式，密钥中继的优点在于：

1.避免了通信数据直接暴露于各中继节点，安全性更好。

2.相对于通信数据，中继的密钥数据在数据内容上具有无差别性，可采用统一的数据包格式和数据包大小中继密钥数据。

3.可提前进行密钥中继，减少网络通信的时延。

在密钥中继中，需要中继的密钥数据也是一种特殊的需要量子密钥加密的通信数据，也可以按照一般量子密码网络路由方法实现其中继路由。

发明内容

考虑到现有技术中量子密钥网络路由方法的不足之处，同时根据密钥中继特点，本发明提出一种量子密码网络密钥中继动态路由方法，其可以包括以下步骤。

步骤一：确定所述量子密码网络中的密钥中继路径。

步骤二：计算所述密钥中继路径在下一个路由拓扑更新周期T内的路径权值。

步骤三：使所述量子密码网络中的中继节点获得所述密钥中继路径的加权拓扑信息，所述加权拓扑信息包含与所述路径权值相关的内容。以及

步骤四：所述中继节点基于加权最短路径法则计算密钥中继的下一跳密钥中继路径。

在本发明的路由方法中，中继路径的路径权值与该路径上的量子密钥供求程度有关。

进一步地，所述量子密钥供求程度可以由密钥中继路径两端网络节点上现存的同步密钥数量满足密钥中继需求的概率P_r来表示。

进一步地，所述步骤二可以包括在泊松分布概率模型下计算所述概率P_r的过程。其中，所述泊松分布概率模型下的泊松分布参数λ可以根据所述密钥中继路径在密钥中继过程中的密钥消耗经验值来获得。

更进一步地，在所述步骤二中，可以统计所述密钥中继路径两端的所述网络节点在之前n个所述量子密钥生成切换周期T中的每一个周期内的中继密钥数据包的个数U_i(i＝1,…,n)，并根据下列公式确定所述密钥中继路径在泊松分布概率模型下与密钥中继相关的泊松分布参数λ：

更进一步地，在所述步骤二中，可以统计所述密钥中继路径两端的所述网络节点在一段时间t内消耗的量子密钥数量K_d，并根据下列公式确定所述密钥中继路径在泊松分布概率模型下与密钥中继相关的泊松分布参数λ：

其中，KD_unit为每个中继密钥数据包中的数据量。

所述步骤二中可以根据下列公式计算所述概率P_r：

其中，N为整数，其表示所述密钥中继路径两端的所述网络节点中现存的量子密钥量可以中继的密钥数据包的最大数量。

在本发明的路由方法中，还可以包括根据新的量子密钥消耗经验值对所述泊松分布参数λ进行更新的步骤。优选地，可以根据下列公式计算所述泊松分布参数λ的更新值：

其中，λ’为根据所述新的量子密钥消耗经验值得到的泊松分布参数；α＞1为权值，其与所述泊松分布参数λ的更新频率有关。

在本发明的路由方法中，步骤四还可以包括以下步骤。

步骤4-1：确定所述量子密码网络中可用的中继路径。

步骤4-2：构建以目的中继节点为根节点的树，所述根节点为所述树的第一层节点。

步骤4-3：确定不属于所述树的节点到所述第L-1层节点的路径，从中选择权值最大的路径，并将所述权值最大的路径对应的节点添加到所述树中，作为第L层节点，其中L大于或等于2。

步骤4-4：如果初始中继节点未被添加到所述树中，则使L＝L+1，重复所述步骤4-3；如果所述初始中继节点已添加到所述树中，则路由计算结束，此时所述树中由所述初始中继节点到所述目的中继节点的路径为两个节点之间的加权最短路径。

进一步地，在所述步骤4-1中还可以包括预设中继路径门限值的步骤，以及根据所述预设门限值确定所述可用中继路径的步骤。

附图说明

图1示意性示出了量子密码网络的结构原理图；

图2示意性示出了现有技术中量子密码网络终端节点之间的一种量子密钥加密通信方式；

图3示意性示出了现有技术中量子密码网络终端节点之间的另一种量子密钥加密通信方式；

图4示意性地描述了本发明的密钥中继动态路由方法的流程图；

图5示意性地示出了一个小型量子密码网络中继节点的网络连接图；

图6示意性地示出了图5的密码网络的路径加权拓扑图；以及

图7示意性地示出了图5的密码网络中节点1与节点6之间的路径搜素树。

具体实施方式

在下文中，本发明的示例性实施例将参照附图来详细描述。下面的实施例以举例的方式提供，以便充分传达本发明的精神给本发明所属领域的技术人员。因此，本发明不限于本文公开的实施例。

本发明的密钥中继路由方法依然采用加权最短路径法则来计算和确定路由，但是与现有技术不同的是，其权值不再是仅考虑路径上现存的同步量子密钥数量，还考虑了下一个路由周期内的密钥中继对本路径上的同步量子密钥的需求度，从而能够提供与实际情况更为适宜的路由。

通过对量子密码网络工作过程的分析，申请人经研究发现，加密通信中需要加密的中继密钥数据包通常是按照分组到达各个网络节点的，它是一个完全随机且到达时间间隔表现为指数分布的过程，其构成一个泊松过程，因此，泊松分布概率模型可以被用来准确地表达量子密码网络中的密钥中继过程对各个网络节点中同步量子密钥量的需求。因此，本发明在计算权值时引入了泊松分布概率模型来表达本路径上的密钥中继对同步量子密钥的需求。

接下来详细说明本发明的密钥中继动态路由方法的工作原理。为了利用泊松分布概率模型实现对密钥中继路由的计算，可以执行以下步骤。

步骤一：确定量子密码网络中的密钥中继路径。在密码网络中，相邻的两个网络节点之间均可形成一条密钥中继路径。

步骤二：计算每一跳密钥中继路径在下一个路由拓扑更新周期T内的路径权值。此路径权值为本路径两端的网络节点上现存的同步密钥数量满足密钥中继需求的概率。

在本发明中，利用泊松分布概率模型来表达本路径上的密钥中继对同步量子密钥的需求。在建立泊松分布概率模型时，首先需要确定其中的泊松分布参数λ，其表示一个泊松过程在单位时间内事件的平均发生次数。因此，步骤二中包括确定每一跳中继路径上与密钥中继相关的泊松分布参数λ的步骤，其中可以将路由拓扑更新周期T作为时间单位，该路由拓扑更新周期T可以例如由光交换机的光开关切换周期决定。

在计算泊松分布参数λ时，可以统计在前n个路由拓扑更新周期中的每一个周期T内，密钥中继路径两端的网络节点上到达的中继密钥数据包的个数U_i(i＝1,…,n)。根据经统计得到的数值U_i，可以依据下列公式1计算此量子信道上与密钥中继相关的泊松分布参数λ：

其中，n的取值越大，由公式1得到的泊松分布参数λ越为准确。

然而，实际上，对每个路由拓扑更新周期T内到达网络节点的中继密钥数据包的个数进行统计是一项有难度的工作。因此，本发明中还提出了一种优选的泊松分布参数λ的计算方案，即根据密钥中继路径上同步量子密钥的消耗量来估算各个路由拓扑更新周期T内到达的中继密钥数据包的平均数量。在该优选方案中，统计密钥中继路径在一段时间t内消耗的同步量子密钥的数量K_d，并据此依据下列公式2计算此密钥中继路径上与密钥中继相关的泊松分布参数λ：

其中，KD_unit为每个中继密钥数据包中的数据量。

此外，当一条量子链路初始使用时，由于没有经验统计数据，例如前n个路由拓扑更新周期内的密钥中继相关数据，此时可以根据密码网络的设计对相应的密钥中继路径设定一个初始的泊松分布参数λ。

在确定泊松分布参数λ之后，则可以根据泊松分布概率函数(即公式3)来计算单位时间(路由拓扑更新周期T)内在密钥中继路径两端的网络节点上到达k个中继密钥数据包的可能性(概率)P(x＝k)：

进一步地，可以根据下列公式4获得密钥中继路径两端的网络节点中同步量子密钥的现存量K_Data在下一个路由拓扑更新周期T内满足密钥中继需求的概率P_r：

其中，N＝[K_Data/KD_unit]为网络节点可中继的密钥数据包的最大数量，([x]表示不大于实数x的最大整数)。

概率值P_r则反映了本路径在下一个路由拓扑更新周期T满足密钥中继需求的可能性，其数值越大则表明本路径在下一个路由拓扑更新周期T内能够满足密钥中继需求的可能性越大，更适合用作密钥中继的路径，因此，该概率值P_r可以在中继密钥路由中用作路径的权值。

步骤三：使每个中继节点获得整个密码网络的密钥中继路径的加权拓扑信息。可以选择集中式路由方法或者分布式路由方法使整个网络的密钥中继路径的加权拓扑信息分发至各个中继节点上。

在采用集中式路由方法时，可以设置路由服务器收集各个中继节点的路径权值信息，再由路由服务器生成整个中继路径加权拓扑信息，下发给各个中继节点。

在采用分布式路由方法时，各中继节点之间可以通过洪泛法或优选邻居法等方法相互共享中继路径的权值信息，各个中继节点通过路径信息的传递和共享，获取整个网络的中继路径的加权拓扑信息。

步骤四：中继节点基于加权最短路径法则计算密钥中继的下一跳密钥中继路径。

在各个中继节点获得整个网络所有密钥中继路径的加权拓扑信息之后，可以按照下列原则计算初始中继节点s到目的中继节点t的最短路径。

1)确定网络中可用的中继路径，这些中继路径的集合可以记为E，中继路径上的中继节点的集合可以记为G。

优选地，可以关于路径权值预设门限值，确定所有路径权值大于该预设门限值的中继路径，并将这些中继路径的集合记为E，中继路径上的中继节点的集合记为G。

假设中继节点s和t均在集合G中，集合E中的中继路径可以实现节点s和t之间的连接路径。

2)树的构建：构建以目的中继节点t为根节点的树，且将根节点t作为树的第一层节点。

3)树的第L层节点的确定(L≥2)：确定集合G中不属于树的所有节点到树的第L-1层节点的路径，从中选择权值最大的路径，并将该路径对应的节点添加到树中，作为第L层节点。

4)如果节点s未被添加到树中，则使L＝L+1，重复步骤3)；如果节点s被添加到树中，则路由计算结束，此时树中节点s到节点t的路径即为这两个节点之间的加权最短路径。

此外，由于量子密码网络对于密钥中继的需求可能是变化的，因此，为了保证泊松分布概率模型能够准确地表示实时需求，优选地还可以进行更新泊松分布参数λ的步骤，即步骤五。

在步骤五中，可以根据新的同步量子密钥消耗经验值，基于公式1或公式2计算一个泊松分布参数λ’，并据此依据下列公式5进行泊松分布参数λ的更新：

其中α＞1为权值，其与参数λ的更新频率有关。一般更新频率越高，α的数值越大。

图4示意性地描述了上述密钥中继动态路由方法的流程图。

为了更好地理解本发明的密钥中继动态路由方法，下面将结合附图5-7所示的示例性实施例进行具体说明。

图5示出了一个小型量子密码网络中继节点的网络连接图，其中节点为中继节点，节点间的连线为中继路径。

首先，按照步骤一确定密码网络中可能的密钥中继路径。例如，可以用一对中继节点来表示一条密钥中继路径。如表格1中第一列所示，在图5所示的网络中包括(1,2)、(1,3)、(1,4)、(2,3)、(2,6)、(3,4)、(3,5)、(4,5)及(5,6)等9条可能的密钥中继路径。

接着，在步骤二中计算下一个路由拓扑更新周期T内各条密钥中继路径的路径权值。

在该步骤二中，首先需要计算各条中继路径的泊松分布参数，如表格1的第二列所示，根据公式1或2可以计算得到各条中继路径对应的泊松分布参数λ。

表格1的第三列示出了各条中继路径在下一个路由周期T内可用的量子密钥量K_Data，则可以根据公式(4)计算各条中继路径在下一个路由拓扑更新周期T内满足密钥中继需求的概率w，其将表示该中继路径在路由规划中的路径权值，如表格1的第四列数据所示。

表格1

在步骤三中，由每个中继节点计算所在中继路径的路径权值上报给路由服务器，路由服务器生成整个网络的中继路径加权拓扑信息，在下一个路由周期的路径加权网络拓扑图如附图6所示。

路由服务器将整个网络的中继路径加权拓扑信息下发给每一个中继节点。中继节点根据整个网络的中继路径加权拓扑信息按照加权最短路径原则计算密钥中继的下一跳路由，即执行步骤四。

在步骤四中，以计算初始中继节点1到目的中继节点6为例说明加权最短路径原则在路径计算中的应用。假设路径可用的权值门限为0.5。中继节点6为目的中继节点，其被设为路径搜索树的根节点。

在确定第二层节点时，由于路径(2,6)(其代表中继节点2与6之间的中继路径)的路径权值小于0.5，因此在只有路径(2,5)可用(其自然成为路径权值最大的路径)，因此将节点5添加到树中，作为第二层节点。

在第三层节点中，路径(5,3)和(5,4)的路径权值均大于0.5，但由于路径(5,4)的权值较大，因此优先将节点4添加到搜索树中作为第三层节点。此时树的状态如图7-1所示。

在确定第四层节点时，由于节点4是优先添加的，所以优先考虑搜索节点4的子节点，将节点1作为树的子节点添加到树中，此时路径搜索过程结束，搜索树如图7-2所示。由此可以确定在下一个路由周期内，从中继节点1到中继节点6的加权最短路径为1-4-5-6。

在后续针对密码网络的密钥中继路由计算中，优选地还可以根据新的量子密钥消耗经验值通过公式5对泊松分布参数λ进行更新，保证所使用的泊松分布概率模型与实际情况相适，并对表格1中的其他数据进行更新，重复步骤一至四来对量子密码网络的密钥中继进行动态地路由。

在量子密码网络中,由于主干路径，即密钥中继流量较大的路径，通常会设置较多对的QKD设备，会生成较多的共享量子密钥，因此其中继路径上相对于非主干中继路径会有更多的量子密钥。以密钥量加权的最短路径搜索方法，在路径选择(可以选择主干路径或非主干路径作为路由的下一跳路径)时，往往会选择主干中继路径，而不是选择密钥量相对于平均消耗量较为充足的路径。这样会容易造成主干中继路径的拥塞。通过本发明的上述示例性实施例的描述可以知晓，本发明中通过引入泊松分布模型，计算路径密钥消耗的泊松分布参数，用现存密钥量满足密钥中继需求的概率值作为参数，来统一衡量网络中所有中继路径上现存密钥量相对于平均消耗速度的可用充足度，一定程度上避免了主干路径的拥塞，降低了网络时延。

本领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明的实施例可以通过硬件实现，也可以在通用硬件平台上以软件的形式实现。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案可以以软件产品的形式体现，该软件产品可以存储在非易失性存储介质中，且包括若干指令用以使得计算机设备(个人计算机、服务器或其他网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制。虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然而并非用以限定本发明。任何熟悉本领域的技术人员，在不脱离本发明技术方案范围情况下，都可利用上述揭示的方法和技术内容对本发明技术方案做出许多可能的变动和修饰，或修改为等同变化的等效实施例。因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰，均仍属于本发明技术方案保护的范围内。

Claims (9)

1.一种用于量子密码网络的密钥中继动态路由方法，其包括以下步骤：

步骤一，确定所述量子密码网络中的密钥中继路径；

步骤二，计算所述密钥中继路径在下一个路由拓扑更新周期T内的路径权值；

步骤三，使所述量子密码网络中的中继节点获得所述密钥中继路径的加权拓扑信息，所述加权拓扑信息包含与所述路径权值相关的内容；以及

步骤四，所述中继节点基于加权最短路径法则计算密钥中继的下一跳密钥中继路径；

其特征在于，所述路径权值与所述密钥中继路径上量子密钥供求程度有关；

所述量子密钥供求程度由所述密钥中继路径两端网络节点上现存的同步密钥数量满足密钥中继需求的概率P_r来表示。

2.如权利要求1所述的路由方法，其特征在于，所述步骤二包括在泊松分布概率模型下计算所述概率P_r的过程，所述泊松分布概率模型下的泊松分布参数λ根据所述密钥中继路径在密钥中继过程中的密钥消耗经验值来获得。

3.如权利要求2所述的路由方法，其特征在于：在所述步骤二中，统计所述密钥中继路径两端的所述网络节点在之前n个所述量子密钥生成切换周期T中的每一个周期内的中继密钥数据包的个数U_i(i＝1,…,n)，并根据下列公式确定所述密钥中继路径在泊松分布概率模型下与密钥中继相关的泊松分布参数λ：

4.如权利要求2所述的路由方法，其特征在于：在所述步骤二中，统计所述密钥中继路径两端的所述网络节点在一段时间t内消耗的量子密钥数量K_d，并根据下列公式确定所述密钥中继路径在泊松分布概率模型下与密钥中继相关的泊松分布参数λ：

其中，KD_unit为每个中继密钥数据包中的数据量。

5.如权利要求3或4所述的路由方法，其特征在于：在所述步骤二中，根据下列公式计算所述概率P_r：

其中，N为整数，其表示所述密钥中继路径两端的所述网络节点中现存的量子密钥量可以中继的密钥数据包的最大数量。

6.如权利要求5所述的路由方法，其特征在于还包括根据新的量子密钥消耗经验值对所述泊松分布参数λ进行更新的步骤。

7.如权利要求6所述的路由方法，其特征在于：根据下列公式计算所述泊松分布参数λ的更新值：

其中，λ’为根据所述新的量子密钥消耗经验值得到的泊松分布参数；α＞1为权值，其与所述泊松分布参数λ的更新频率有关。

8.如权利要求1所述的路由方法，其特征在于，所述步骤四还包括以下步骤，

步骤4-1：确定所述量子密码网络中可用的中继路径；

步骤4-2：构建以目的中继节点为根节点的树，所述根节点为所述树的第一层节点；

步骤4-3：确定不属于所述树的节点到所述第L-1层节点的路径，从中选择权值最大的路径，并将所述权值最大的路径对应的节点添加到所述树中，作为第L层节点，其中L大于或等于2；

步骤4-4：如果初始中继节点未被添加到所述树中，则使L＝L+1，重复所述步骤4-3；如果所述初始中继节点已添加到所述树中，则路由计算结束，此时所述树中由所述初始中继节点到所述目的中继节点的路径为两个节点之间的加权最短路径。

9.如权利要求8所述的路由方法，其特征在于，在所述步骤4-1中还包括预设中继路径门限值的步骤，以及根据所述预设门限值确定所述可用中继路径的步骤。

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