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양자 키 배포의 보안 테스트

by 디기릭티틱티 디기릭티틱티 2021. 8. 26.

양자 키 배포의 보안 테스트

일종의 보안 양자 통신 프로토콜의 보안을 보장하기에 충분하지 않습니다.

DI-QKD(장치 독립적 양자 키 배포)로 알려진 보안 양자 통신 프로토콜 유형은 양자 역학의 특성을 사용하여 메시지 암호화 키를 생성합니다. 이러한 키는 공개 채널을 통해 최종 사용자가 공유할 수 있으며 신뢰할 수 없는 네트워크에서도 도청자의 영향을 받지 않습니다. 이제 분석에 따르면 "Bell nonlocality"로 알려진 DI-QKD에 대해 이전에 설정된 요구 사항 중 하나가 일부 DI-QKD 프로토콜을 안전하게 유지하지 못하는 것으로 나타났습니다[ 1 ]. 팀은 이번 발견이 연구원들이 양자 암호화 방법의 취약점을 식별하는 데 도움이 될 수 있다고 말합니다.

 

DI-QKD에서 장치는 얽힌 입자 쌍을 생성한 다음 분리하여 한 입자를 한 당사자에게 보내고 다른 입자를 다른 당사자에게 보냅니다. 그런 다음 두 당사자는 서로 다른 장치를 사용하여 수신하는 입자를 독립적으로 측정합니다. 당사자는 이 프로세스와 관련된 장치에 대해 전혀 알지 못합니다. 이 모든 장치는 원칙적으로 불완전하거나 심지어 악의적일 수 있습니다. 장치가 DI-QKD에 적합하려면 측정 결과가 고전적인 설명을 무시하는 상관 관계를 나타내야 합니다. , "비로컬"이어야 합니다.

 

이 요구 사항이 깨지지 않는 암호화에 충분한지 테스트하기 위해 스페인 광자 과학 연구소(Institute of Photonic Sciences)Máté Farkas와 동료들은 가장 일반적으로 연구된 DI-QKD 프로토콜을 간단한 공격에 노출시켰습니다. 불쾌한 행위자는 측정할 때 입자의 작은 부분이 결정적으로 행동하도록 모든 장치를 설정합니다. 관찰된 상관 관계는 정직한 사용자에게 여전히 지역적이지 않지만 도청자는 일부 측정에 대한 결과를 알고 암호화 코드를 깨뜨릴 수 있습니다. 팀은 그러한 공격이 그들이 연구한 프로토콜을 안전하지 않게 만들 수 있음을 보여줍니다.

 

거울을 사용하지 않고 모서리 주위를 보는 것은 불가능해 보일 수 있지만 연구자들이 산란광을 사용하여 이러한 상황에서 대략적인 이미지를 구축하는 데 사용할 수 있는 방법이 있습니다. 지금까지 이러한 소위 NLOS(non-line-of-sight) 기술은 몇 센티미터의 공간 해상도를 가지고 있었습니다. 이러한 방법 중 하나를 수정함으로써 중국의 한 연구팀은 해상도를 100배 향상시켜 수백 마이크로미터의 특징을 이미지화할 수 있게 되었습니다[ 1 ].

 

NLOS 방법은 물체에서 탐지기로의 간접 경로를 따라 이동하는 광자를 캡처하여 숨겨진 물체를 이미지화합니다. 이러한 광자는 NLOS 설정에 착륙하기 전에 여러 표면에서 흩어질 수 있습니다. 각 산란 경로는 길이가 다르므로 검출기에서 광자의 도달 시간이 확산됩니다. 수백 마이크로미터의 길이 차이는 광자 도달 시간의 피코초 차이에 해당합니다. 이전 광자 검출기의 최대 시간 분해능은 수십 피코초였기 때문에 공간 분해능은 수 센티미터로 제한되었습니다.

 

그들의 설정에서 중국 과학 기술 대학의 Bin Wang과 동료들은 표준 광자 검출기를 레이저 펌핑 "업 변환" 광자 검출기로 교체했습니다. 레이저 펌프를 통해 감지기에 등록된 광자를 신중하게 선택하고 들어오는 광자의 도달 시간을 보다 정확하게 결정할 수 있었습니다. 그들은 이 두 가지 요소가 검출기의 시간 분해능을 피코초로 향상시키는 데 도움이 되었다고 말합니다. 팀은 업그레이드된 설정을 사용하여 벽 뒤에 숨겨진 밀리미터 높이의 글자를 이미지화하여 이러한 개선 효과를 시연했습니다. 결과 이미지의 축 해상도는 180입니다. 알 수 없는 노드 유형: 글꼴알 수 없는 노드 유형: 글꼴 2mm의 측면 해상도.

 

 

021년 여름은 전례 없는 날씨로 역사의 전환점이 될 수 있습니다. 아이다호주 보이시에서는 24일 연속 기온이 35°C(95°F) 이상에 도달했습니다. 비슷한 길이의 폭염을 겪은 캐나다 리튼(Lytton)에서는 629일 이 도시의 여름 평균 기온이 두 배가 되었고 최고 121°F(49.4°C)를 기록했습니다. 영국 Ballywatticock에서는 7월의 기록적인 기온으로 기상청, 신체 영국의 일기 예보를 제공하여 주민들에게 극한 기상 경보를 발령합니다.

 

기후 모델에 따르면 평균 이상의 온도가 지속되는 장기간의 극심한 열파는 지구의 전체 온도가 계속 상승하면 더 자주 발생하고 심각도가 증가할 가능성이 있습니다. 그러나 기후 변화가 특정 열파 또는 한파를 유발했는지 여부를 놀리는 것은 여전히 ​​어렵습니다. 영국 레딩 대학의 통계 물리학자인 Valerio Lucarini와 스웨덴 웁살라 대학의 Vera Gálfi의 새로운 방법으로 그렇게 하는 것이 더 쉬울 수 있습니다. 그들의 방법을 통해 사용자는 특정 기후에 대한 극단적인 기상 현상을 정의하는 일련의 특성을 발견한 다음 해당 지문을 사용하여 2021년 폭염과 같은 실제 이벤트가 기후의 자연적 변동성으로 인해 발생했는지 여부를 결정할 수 있습니다. 기후 또는 지구 온난화에 의해.

 

이 방법은 지구 기후 모델과 통계 계산을 결합합니다. 인위적인 온난화 요인을 포함하지 않고 기후 모델을 사용하여 사용자는 먼저 일정 기간 동안 지구의 기후를 시뮬레이션합니다. 이 연구의 경우 LucariniGálfi는 가장 최근의 IPCC(기후변화에 관한 정부간 협의체) 보고서에 나온 모델을 사용하고 1000년 동안 시뮬레이션을 실행했습니다. 그런 다음 사용자는 모델 데이터에 나타나는 극단적인 기후 이벤트를 식별합니다. 예를 들어, 모델의 일반적인 추세에서 벗어나는 한 달 동안의 강렬한 열 폭발이나 폭우가 극단적인 이벤트로 간주됩니다. 그런 다음 이러한 이벤트를 정의하는 속성은 큰 편차 이론을 사용하여 특성화됩니다.

 

마지막으로, 시뮬레이션된 극한 사건의 패턴을 실제 사건과 비교합니다. 둘 사이의 유사점은 지구의 자연적인 기후 변동성의 일부로 희귀한 사건이 예상된다는 것을 나타내고, 차이점은 그 사건이 예상치 못한 것이며 기후 변화로 인해 발생할 수 있음을 나타냅니다.

 

이러한 추론을 할 수 있는 능력은 모의된 극한 사건의 패턴이 유사하기 때문이라고 Lucarini는 말합니다. 분석에 따르면 이러한 이벤트는 모두 동일한 "보편성 등급"에 포함됩니다. , 모두 유사한 높이를 갖는 극도로 높은 파도 또는 모두 유사한 편차를 갖는 강렬한 여름 폭염과 같이 수렴하는 속성을 가진 사물의 집합체입니다. 평균 평균 온도. Lucarini에 따르면 그 보편성은 방법론에 예측력을 부여하며 다른 이유로 중요합니다. “이것은 우리가 예측 가능한 기후 과학을 가질 수 있다는 것을 말해줍니다.”라고 그는 말합니다.

 

또한 모델의 예측력은 특정 극단적인 기후 사건의 원인을 정확히 찾아내는 것을 목표로 하는 다른 모델과 차별화됩니다. Lucarini는 다른 방법은 대부분 경험적이라고 말합니다. , 도구는 과거의 극단적 사건이 기후 변화로 인해 발생했을 가능성을 나타낼 수 있지만 미래에 그러한 사건이 발생할 가능성은 예측할 수는 없습니다. “우리의 방법론은 우리가 그렇게 할 수 있게 해줍니다.”라고 그는 말합니다.

 

그러한 예측을 하는 것은 개인이 화재 보험에 가입해야 하는지 여부부터 지역 사회가 성장해야 하는 식품 종류에 이르기까지 모든 것에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있는 사회 능력의 핵심이라고 Lucarini는 말합니다. 예를 들어, 평균 실외 온도가 계절 평균보다 약간 높거나 낮을 때 식품 가격이 변경될 수 있습니다. 그 이유는 온도 변동이 작물 수확량에 영향을 미치기 때문입니다. 그러나 평년의 가격 변동은 재앙적인 폭염이 한 지역의 작물을 쓸어버릴 때와 비교하면 미미합니다. 작물 붕괴는 "생계와 세계 시장에 있어 완전히 다른 수준의 문제이므로 일어날 위험을 아는 것이 중요합니다"라고 Lucarini는 말합니다.

 

팀은 2010년의 두 가지 극한 온도 이벤트에 대해 모델을 테스트했습니다. 러시아의 한 달 동안 평균보다 기온이 11°C(20°F)까지 치솟은 폭염과 폭설과 기온을 가져온 몽골의 한파입니다. -58°F(-50°C). Lucarini는 유사한 사건이 이전에 이 지역에서 기록되었기 때문에 그와 그의 동료들은 그들의 모델이 그들의 가능한 기원에 대해 예측한 내용을 확인하기를 원했다고 말했습니다. 팀은 두 사건이 기후의 자연적 변동성에서 예상된다는 것을 발견했습니다. 그러나 기후 변화로 인해 이 지역의 미래 폭염이 더욱 극심해질 것입니다. 다음으로 연구팀은 올해 캐나다 폭염을 분석할 예정이다. "우리 모델은 캐나다 서부 지역이 [기후 변화 없이] 매우 강한 열파를 일으킬 수 있음을 보여줍니다."라고 Lucarini는 말합니다. "하지만 이 [현재의] 것은 비율이 맞지 않는 것 같습니다."

 

콜로라도 국립해양대기청 물리과학연구소의 세실 펜랜드(Cecile Penland)와 조셉 바슐리(Joseph Barsugli)는 이메일에서 기후변화로 인한 극단적인 기후 현상을 명확하게 식별하는 것은 어렵습니다. 따라서 문제를 쿼리하는 데 사용되는 객관적이고 독립적인 기술이 많을수록 좋습니다. 큰 편차(LD) 이론은 그러한 기술 중 하나이며 기후 과학자들은 거의 사용하지 않습니다. 우리는 이 [새로운 결과]가 기후 과학자들 사이에서 LD의 가시성을 높일 수 있기를 바랍니다.”

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