Gentle quantum leakage is proposed as a measure of information leakage to arbitrary eavesdroppers that aim to avoid detection. Gentle (also sometimes referred to as weak or non-demolition) measurements are used to encode the desire of the eavesdropper to evade detection. The gentle quantum leakage meets important axioms proposed for measures of information leakage including positivity, independence, and unitary invariance. Global depolarizing noise, an important family of physical noise in quantum devices, is shown to reduce gentle quantum leakage (and hence can be used as a mechanism to ensure privacy or security). A lower bound for the gentle quantum leakage based on asymmetric approximate cloning is presented. This lower bound relates information leakage to mutual incompatibility of quantum states. A numerical example, based on the encoding in the celebrated BB84 quantum key distribution algorithm, is used to demonstrate the results.


翻译:温和量子泄露被提出作为针对任意试图逃避检测的窃听者的信息泄露度量。温和测量(有时也称为弱测量或非破坏性测量)被用于编码窃听者规避检测的意图。该度量满足信息泄露度量所提出的重要公理,包括非负性、独立性和幺正不变性。全局退极化噪声——量子器件中一类重要的物理噪声——被证明能降低温和量子泄露(因此可作为确保隐私或安全的机制)。基于非对称近似量子克隆的温和量子泄露下界被提出。该下界将信息泄露与量子态间的互不兼容性相关联。采用著名BB84量子密钥分发算法的编码作为数值示例,对所获结果进行了验证。

0
下载
关闭预览

相关内容

《计算机信息》杂志发表高质量的论文,扩大了运筹学和计算的范围,寻求有关理论、方法、实验、系统和应用方面的原创研究论文、新颖的调查和教程论文,以及描述新的和有用的软件工具的论文。官网链接:https://pubsonline.informs.org/journal/ijoc
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2024年4月29日
Arxiv
0+阅读 · 2024年4月26日
Arxiv
0+阅读 · 2024年4月25日
Arxiv
0+阅读 · 2024年4月25日
Arxiv
0+阅读 · 2024年4月24日
Knowledge Embedding Based Graph Convolutional Network
Arxiv
24+阅读 · 2021年4月23日
Arxiv
24+阅读 · 2018年10月24日
VIP会员
最新内容
定向能反无人机系统最新发展动态
专知会员服务
2+阅读 · 51分钟前
从燃煤战舰到算法战争:水面指挥的永恒要求
专知会员服务
2+阅读 · 今天13:33
《通过小型无人机系统将情报能力“作战化”》
相关VIP内容
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2024年4月29日
Arxiv
0+阅读 · 2024年4月26日
Arxiv
0+阅读 · 2024年4月25日
Arxiv
0+阅读 · 2024年4月25日
Arxiv
0+阅读 · 2024年4月24日
Knowledge Embedding Based Graph Convolutional Network
Arxiv
24+阅读 · 2021年4月23日
Arxiv
24+阅读 · 2018年10月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员