Untrusted node networks initially implemented by measurement-device-independent quantum key distribution (MDI-QKD) protocol are a crucial step on the roadmap of the quantum Internet. Considering extensive QKD implementations of trusted node networks, a workable upgrading tactic of existing networks toward MDI networks needs to be explicit. Here, referring to the nonstandalone (NSA) network of 5G, we propose an NSA-MDI scheme as an evolutionary selection for existing phase-encoding BB84 networks. Our solution can upgrade the BB84 networks and terminals that employ various phase-encoding schemes to immediately support MDI without hardware changes. This cost-effective upgrade effectively promotes the deployment of MDI networks as a step of untrusted node networks while taking full advantage of existing networks. In addition, the diversified demands on security and bandwidth are satisfied, and network survivability is improved.


翻译:最初通过量子钥匙分配(MDI-QKD)协议实施的不可信的节点网络最初通过测量-独立量子键分配(MDI-QKD)协议实施,这是量子互联网路线图的关键步骤。考虑到对可信任节点网络的广泛QKD实施,现有网络向计量吸入器网络的可行升级策略需要明确。这里,关于非独立(NSA)网络5G,我们提议将国家安全局-计量吸入器计划作为现有分阶段编码BB84网络的渐进选择。我们的解决方案可以提升BB84网络和终端,这些网络和终端采用各种逐步编码计划,在没有硬件变化的情况下立即支持计量吸入器。这种成本效益的升级有效地促进了将MDI网络作为无信托节点网络的一个步骤,同时充分利用现有网络。此外,对安全和带宽的多样化需求得到满足,网络的存活能力得到改善。

0
下载
关闭预览

相关内容

Networking:IFIP International Conferences on Networking。 Explanation:国际网络会议。 Publisher:IFIP。 SIT: http://dblp.uni-trier.de/db/conf/networking/index.html
专知会员服务
30+阅读 · 2021年6月12日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
176+阅读 · 2020年2月1日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
49+阅读 · 2019年10月11日
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
视频超分辨 Detail-revealing Deep Video Super-resolution 论文笔记
统计学习与视觉计算组
17+阅读 · 2018年3月16日
已删除
将门创投
8+阅读 · 2017年7月21日
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月25日
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月25日
Arxiv
4+阅读 · 2019年1月14日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
30+阅读 · 2021年6月12日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
176+阅读 · 2020年2月1日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
49+阅读 · 2019年10月11日
相关资讯
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
视频超分辨 Detail-revealing Deep Video Super-resolution 论文笔记
统计学习与视觉计算组
17+阅读 · 2018年3月16日
已删除
将门创投
8+阅读 · 2017年7月21日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员