当前位置: 首页 > news >正文

量子密码学简介

在这里插入图片描述

量子密码学(英语:Quantum cryptography)泛指利用量子力学的特性来加密的科学。量子密码学最著名的例子是量子密钥分发,而量子密钥分发提供了通信两方安全传递密钥的方法,且该方法的安全性可被信息论所证明。目前所使用的公开密钥加密与数字签名(如ECC和RSA)在具规模的量子电脑出现后,都会在短时间内被破解。量子密码学的优势在于,除了经典密码学上的数学难题之外,再加上某些量子力学的特性,可达成经典密码学无法企及的效果。例如,以量子态加密的信息无法被克隆。又例如,任何试图尝试读取量子态的行动,都会改变量子态本身。这使得任何窃听量子态的行动会被发现。

量子密码是一种基于量子力学原理的加密方式,使用了量子比特之间的相互作用和测量来保证信息的安全性。与传统密码不同,量子密码无法被破解,因为其基于的是量子物理的本质特性,而不是数学或算法上的计算难题。

在量子密码中,发送方和接收方之间使用一对量子比特(Qubits)来加密和解密信息。发送方将要传输的信息通过量子比特发送给接收方,这个过程会通过一个叫做“量子隧道”的通道来完成。在传输过程中,如果有人试图窃取信息,就会导致量子比特的状态发生变化,使得接收方能够检测到窃听的存在。因此,量子密码不仅可以保证信息的加密安全,而且能够检测到是否有人试图窃取信息。

尽管量子密码具有极高的安全性,但是它的实现和使用仍然非常复杂和困难。需要使用先进的量子技术和设备来实现,并且需要进行严格的安全性验证和测试。因此,目前只有少数专业人士和机构能够使用和实现量子密码。

量子密码学最著名且发展最完善的应用是量子密钥分发。量子密钥分发是利用量子通信的方式,让通信双方(Alice和Bob)彼此拥有共同的密钥。在此方法中,即使窃听者(Eve)可窃听通信双方(Alice和Bob)之间所有通信,窃听者也无法学习到有关密钥的信息。这是因为Alice利用量子态来加密密钥,当Eve试图窃听时,根据观察量子态势必造成量子态改变的特性,Alice和Bob会发现他们的通信已被窃听。此时,Alice和Bob就会放弃此次的通信。一般来说,量子密钥分发只用来传递经典对称性加密所用的密钥。

量子密钥分发的安全性,可在不限制窃听者的能力之下,严格被数学所证明,这样的安全性通常被称为“无条件的安全性”。但量子密钥分发仍需要一些最基本的假设,包括量子力学的特性成立,以及Alice和Bob可对彼此的身份进行认证,否则可能遭受中间人攻击。

量子密钥分发可抵抗量子电脑的攻击是基于物理法则,而不是像后量子密码学是基于量子电脑尚未攻破的数学难题。

相关文章:

量子密码学简介

量子密码学(英语:Quantum cryptography)泛指利用量子力学的特性来加密的科学。量子密码学最著名的例子是量子密钥分发,而量子密钥分发提供了通信两方安全传递密钥的方法,且该方法的安全性可被信息论所证明。目前所使用…...

使用docker创建自己的Android编译容器

文章目录 背景步骤1.创建Dockerfile2.编写Dockerfile指令3.编译4.使用 背景 每次拿到新机器或者系统重装,最麻烦的就是各种环境配置,最近学习了一下docker的知识,用dockerfile创建一个Android编译容器,这样就不用每次都吭哧吭哧的…...

4-Docker命令之docker load

1.docker load介绍 docker load命令是用来将从tar归档文件载入镜像 docker load命令相对应的命令是docker save 2.docker load用法 docker load [参数] [root@centos79 ~]# docker load --helpUsage: docker load [OPTIONS]Load an image from a tar archive or STDINAli…...

微信小程序格创校园跑腿小程序源码v1.1.64+前端

简介: 版本号:1.1.64 – 多学校版本 本次更新内容: 订单问题修复 (无需上传小程序) 版本号:1.1.63 – 多学校版本 本次更新内容: 失物招领增加内容安全接口; 认证增加性别选…...

【单元测试】测还是不测,这是一个问题

这篇文章也可以在我的博客中查看 “册”那!! 相信大家从小就被千叮万嘱要做单元测试。然后秉承这一信念,成为了一个测试狂魔。凡有代码,测!覆盖!最终,一波操作猛如虎:467测试&…...

Global Mapper SDK 19 中文开发文档(八)

7.2.8 GM_DBUtil (1)声明 public static class GM_DBUtil (2)方法 方法描述DBGetTableList获取指定空间数据库中的表列表DBIsDatabaseFile指示输入文件是否为数据库(Esri地理数据库、Spatialite等)DBMa…...

es检索之复合检索

背景:向量检索是文本相似度检索,现在增加新的字段进行过滤,如果以filter方式进行过滤,那么最终结果不保证有topK个,甚至一个都没有,因为它是先进行topK个向量召回,再进行filter。 当然有人建议采用scriptScore方式进行检索,但此方式可能造成请求压力过大,内存消耗。 …...

09.list 容器

9、list 容器 功能: 将数据进行链式存储 链表(list)是一种物理存储单元上非连续的存储结构,数据元素的逻辑顺序是通过链表中的指针链接实现的 链表的组成: 链表由一系列结点组成 结点的组成: 一个是存…...

速盾网络:网站用速盾cdn的好处

随着互联网的快速发展,网站的速度和稳定性成为了用户访问体验的关键因素。为了提高网站的性能和可用性,许多网站开始使用CDN(Content Delivery Network)服务。本文将介绍CDN的基本概念、工作原理以及使用CDN的好处。一、CDN的基本…...

Centos7在安装Graylog时新安装MongoDB报错端口不监听服务不启动无法运行启动失败

由于虚拟机服务器上需要安装Graylog需要安装MongoDB,尝试官网下载安装包,和yum安装均无法正常启动,折腾了好几天,重装了十几次,网上搜索了很多很多资料,均无法正常运行,百度上搜索各种文档&…...

Spark Machine Learning进行数据挖掘的简单应用(兴趣预测问题)

数据挖掘的过程 数据挖掘任务主要分为以下六个步骤: 1.数据预处理2.特征转换3.特征选择4.训练模型5.模型预测6.评估预测结果 数据准备 这里准备了20条关于不同地区、不同性别、不同身高、体重…的人的兴趣数据集(命名为hobby.csv): id,h…...

DRF从入门到精通二(Request源码分析、DRF之序列化、反序列化、反序列化校验、序列化器常用字段及参数、source、定制字段、保存数据)

文章目录 一、Request对象源码分析区分原生request和新生request新的request还能像原来的reqeust一样使用吗源码片段分析总结: 二、DRF之序列化组件序列化介绍序列化步骤序列化组件的基本使用反序列化基本使用反序列化的新增反序列化的新增删除单条 反序列化的校验序…...

Flink系列之:Upsert Kafka SQL 连接器

Flink系列之:Upsert Kafka SQL 连接器 一、Upsert Kafka SQL 连接器二、依赖三、完整示例四、可用元数据五、键和值格式六、主键约束七、一致性保证八、为每个分区生成相应的watermark九、数据类型映射 一、Upsert Kafka SQL 连接器 Scan Source: Unbounded 、Sink…...

前端与后端的异步编排(promise、async、await 、CompletableFuture)

前端与后端的异步编排 文章目录 前端与后端的异步编排1、为什么需要异步编排2、前端中的异步2.1 、Promise的使用2.1.1、Promise的基础概念2.1.2、Promise中的两个回调函数2.1.3、工具方法1、Promise.all()2、Promise.race()3、Promise.resolve() 2.2 、async 与 aw…...

python打开opencv图像与QImage图像及其转化

目录 1、Qimage图像 2、opencv图像 3、python打开QImage图像通过Qlabel控件显示 4、python打开QImage图像通过opencv显示 5、python打开opencv图像并显示 6、python打开opencv图像通过Qlabel控件显示 1、Qimage图像 QImage是Qt库中用于存储和处理图像的类。它可以存储多种…...

linux 其他版本RCU

1、不可抢占RCU 如果我们的需求是“不管内核是否编译了可抢占RCU,都要使用不可抢占RCU”,那么应该使用不可抢占RCU的专用编程接口。 读者使用函数rcu_read_lock_sched()标记进入读端临界区,使用函数rcu_read_unlock_ sched()标记退出读端临界…...

【单调栈】LeetCode:2818操作使得分最大

作者推荐 map|动态规划|单调栈|LeetCode975:奇偶跳 涉及知识点 单调栈 题目 给你一个长度为 n 的正整数数组 nums 和一个整数 k 。 一开始,你的分数为 1 。你可以进行以下操作至多 k 次,目标是使你的分数最大: 选择一个之前没有选过的 非…...

uniapp 添加分包页面,配置分包预下载

为什么要分包 ? 分包即将小程序代码分成多个部分打包,可以减少小程序的加载时间,提升用户体验 添加分包页面 比较便捷的方法是使用vscode插件 uni-create-view 新建分包文件夹 以在我的页面,添加分包的设置页面为例,新建文件夹 s…...

成功案例分享:物业管理小程序如何助力打造智慧社区

随着科技的进步和互联网的普及,数字化转型已经渗透到各个行业,包括物业管理。借助小程序这一轻量级应用,物业管理可以实现线上线下服务的无缝对接,提升服务质量,优化用户体验。本文将详细介绍如何通过乔拓云网设计小程…...

Electron执行本地cmd命令

javascript执行本地cmd命令,javascript代码怎么执行_js调用本机cmd-CSDN博客 使用 Node.js 打开本地应用_nodejs启动应用-CSDN博客 笔记:nodejs脚本唤醒本地应用程序或者调用命令-CSDN博客 electron调起本地应用_electron 调用本地程序-CSDN博客 命令行打开vscode 你可以使用…...

VB.net复制Ntag213卡写入UID

本示例使用的发卡器:https://item.taobao.com/item.htm?ftt&id615391857885 一、读取旧Ntag卡的UID和数据 Private Sub Button15_Click(sender As Object, e As EventArgs) Handles Button15.Click轻松读卡技术支持:网站:Dim i, j As IntegerDim cardidhex, …...

大型活动交通拥堵治理的视觉算法应用

大型活动下智慧交通的视觉分析应用 一、背景与挑战 大型活动(如演唱会、马拉松赛事、高考中考等)期间,城市交通面临瞬时人流车流激增、传统摄像头模糊、交通拥堵识别滞后等问题。以演唱会为例,暖城商圈曾因观众集中离场导致周边…...

基于服务器使用 apt 安装、配置 Nginx

🧾 一、查看可安装的 Nginx 版本 首先,你可以运行以下命令查看可用版本: apt-cache madison nginx-core输出示例: nginx-core | 1.18.0-6ubuntu14.6 | http://archive.ubuntu.com/ubuntu focal-updates/main amd64 Packages ng…...

全球首个30米分辨率湿地数据集(2000—2022)

数据简介 今天我们分享的数据是全球30米分辨率湿地数据集,包含8种湿地亚类,该数据以0.5X0.5的瓦片存储,我们整理了所有属于中国的瓦片名称与其对应省份,方便大家研究使用。 该数据集作为全球首个30米分辨率、覆盖2000–2022年时间…...

【CSS position 属性】static、relative、fixed、absolute 、sticky详细介绍,多层嵌套定位示例

文章目录 ★ position 的五种类型及基本用法 ★ 一、position 属性概述 二、position 的五种类型详解(初学者版) 1. static(默认值) 2. relative(相对定位) 3. absolute(绝对定位) 4. fixed(固定定位) 5. sticky(粘性定位) 三、定位元素的层级关系(z-i…...

【ROS】Nav2源码之nav2_behavior_tree-行为树节点列表

1、行为树节点分类 在 Nav2(Navigation2)的行为树框架中,行为树节点插件按照功能分为 Action(动作节点)、Condition(条件节点)、Control(控制节点) 和 Decorator(装饰节点) 四类。 1.1 动作节点 Action 执行具体的机器人操作或任务,直接与硬件、传感器或外部系统…...

cf2117E

原题链接&#xff1a;https://codeforces.com/contest/2117/problem/E 题目背景&#xff1a; 给定两个数组a,b&#xff0c;可以执行多次以下操作&#xff1a;选择 i (1 < i < n - 1)&#xff0c;并设置 或&#xff0c;也可以在执行上述操作前执行一次删除任意 和 。求…...

AI病理诊断七剑下天山,医疗未来触手可及

一、病理诊断困局&#xff1a;刀尖上的医学艺术 1.1 金标准背后的隐痛 病理诊断被誉为"诊断的诊断"&#xff0c;医生需通过显微镜观察组织切片&#xff0c;在细胞迷宫中捕捉癌变信号。某省病理质控报告显示&#xff0c;基层医院误诊率达12%-15%&#xff0c;专家会诊…...

基于IDIG-GAN的小样本电机轴承故障诊断

目录 🔍 核心问题 一、IDIG-GAN模型原理 1. 整体架构 2. 核心创新点 (1) ​梯度归一化(Gradient Normalization)​​ (2) ​判别器梯度间隙正则化(Discriminator Gradient Gap Regularization)​​ (3) ​自注意力机制(Self-Attention)​​ 3. 完整损失函数 二…...

在Mathematica中实现Newton-Raphson迭代的收敛时间算法(一般三次多项式)

考察一般的三次多项式&#xff0c;以r为参数&#xff1a; p[z_, r_] : z^3 (r - 1) z - r; roots[r_] : z /. Solve[p[z, r] 0, z]&#xff1b; 此多项式的根为&#xff1a; 尽管看起来这个多项式是特殊的&#xff0c;其实一般的三次多项式都是可以通过线性变换化为这个形式…...