Чжо Тинтин (Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого )
| |
В данной статье представлены результаты исследования эффективности применения технологии квантового распределения ключей (КРК) в сочетании с методами машинного обучения (МО) для повышения безопасности современных коммуникационных систем. Анализ релевантных публикаций последних лет выявил растущий интерес научного сообщества к потенциалу квантовой криптографии и искусственного интеллекта в сфере защиты информации. Целью данного исследования являлась эмпирическая оценка эффективности гибридных КРК-МО протоколов в сравнении с традиционными криптографическими методами. Для достижения поставленной цели были применены методы имитационного моделирования, статистического анализа и машинного обучения на выборке из 1000 смоделированных атак на коммуникационные каналы. Полученные результаты продемонстрировали, что использование КРК-МО протоколов позволяет повысить устойчивость системы к взлому на 56,7% (p<0.01) и сократить время реагирования на угрозы на 41,2% (p<0.05) по сравнению с классическими алгоритмами. Кроме того, применение методов МО для динамической оптимизации параметров квантовых каналов обеспечило повышение скорости генерации и распределения ключей на 23,8% (p<0.05). Теоретическая значимость исследования заключается в развитии концептуальных основ применения квантово-информационных технологий в сфере кибербезопасности. Практическая ценность полученных результатов связана с возможностью их использования для разработки высокозащищенных коммуникационных систем нового поколения. В качестве перспектив дальнейших исследований можно выделить изучение возможностей масштабирования КРК-МО решений для глобальных многоузловых сетей.
Ключевые слова:квантовое распределение ключей, машинное обучение, кибербезопасность, коммуникационные системы, квантовая криптография.
|
|
| |
|
Читать полный текст статьи …
|
Ссылка для цитирования:
Чжо Т. ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ КВАНТОВОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ КЛЮЧЕЙ В ЗАЩИЩЕННЫХ КОММУНИКАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и Технические Науки. -2025. -№02. -С. 159-163 DOI 10.37882/2223-2966.2025.02.38 |
|
|
ПРАВОВАЯ
ИНФОРМАЦИЯ:
