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彭家寅 《计算机科学与探索》2019,(11):1958-1964
提出一个以多粒子纠缠图态为量子信道的任意单量子态的多方分层远程态制备(MHRSP)的新协议。在该方案中,利用前馈测量策略,发送者将一个秘密量子态不对称地分配给两级代理,其中两级代理的人数原则上是可以任意的,并且不同级别的代理具有恢复发送者秘密的不同权限。进一步地,将上述MHRSP协议进行了推广,得到一个多方分层联合远程态制备(MHJRSP)方案。所提出的两个方案不涉及非局域操作,它们是安全而不被窃听的,期望能在现实世界中得到有效的应用。 相似文献
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为了解决多方量子通信问题,首先提出一种构造十粒子纠缠态的方法,并籍此构造出一个3◢n◣+1粒子纠缠态。其次,以十粒子纠缠态为量子信道,提出一个三方受控循环远程制备协议。该协议在监察者David的控制下,Alice能为Bob远程制备一个任意单粒子态,Bob能够在Charlie处远程制备一个任意单粒子态,Charlie也能为Alice远程制备任意单粒子态。进一步,借助3◢n◣+1粒子纠缠态,将此循环协议推广到任意◢n◣方受控循环远程态制备情形。在远程态制备过程中,每个发送者充分利用各自掌握的信息和前馈策略来构造恰当的测量基,通过经典通信和局域操作,就能成功实现任意单粒子态的远程制备。 相似文献
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为达到n位量子态秘密共享的目的,建立四粒子Cluster态和五粒子Cluster态的量子信道,提出两个量子秘密共享方案。Cluster态与其它纠缠态(W态和GHZ态)不同,相比最大纠缠态,其在某些方面具有很好的稳定性,且实验容易制备。两个方案均只用两次bell测量。第一个方案中,重构者只需对所持有的粒子进行相应的幺正变换即可;第二个方案引入一个辅助粒子最后实施CNOT操作就可恢复原始秘密。对于任意量子态的共享方案,都可以根据需要将最终量子态通过相应的量子线路得到所需要恢复的初始量子态。在安全性方面,分析外部攻击和内部攻击,得到所提出的方案是安全的。 相似文献
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采用4个EPR(Einstein-Podolsky-Rosen)对作为量子信道,提出一种新的全概率联合远程制备任意四粒子Cluster类态方案。在这个新的方案中,一个制备者执行四粒子投影测量,另一个制备者对手中的粒子执行二粒子投影测量。然后,接收者对手中二粒子进行某种幺正操作,并分别对两个辅助粒子进行受控非门操作,从而最终得到需要制备的Cluster类态。与其他制备任意四粒子Cluster类态的全概率制备方案相比,所提协议效率较高,而且在实验上更经济可行。 相似文献
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彭家寅 《计算机工程与应用》2017,53(17):1-5
研究了真六量子比特纠缠态在双向量子受控远程态制备中的一个新应用。在协议中,远程的两方在遥远的第三方控制下,能够同时地、确定地交换他们的量子态。如果没有控制者的允许,这种交换是不能成功的,而作为原始的非局域量子资源的一个真六量子比特纠缠态是预先被三方共享的。 相似文献
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针对流量自适应混合MAC协议的不足,提出一种广播机制改进方案.在基于CSMA和TDMA流量自适应混合MAC协议基础上引入广播机制,节点被提前通知只在发送或接受数据时处于活动状态,其他时刻则处于休眠状态,从而能最大限度地避免串音,空闲侦听和数据冲突.NS2仿真表明,改进的协议能进一步减少系统能量消耗,维持较高的吞吐率. 相似文献
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提出一个n方量子秘密共享协议。该协议使用Bell态粒子,通过参与者陆续进行Pauli操作和H操作完成秘密的共享。在通信方面,该协议利用量子信道完成秘密的直接共享,而经典信道则负责完成安全检验,确保共享过程的安全。在安全性方面,该协议可以抵抗中间人攻击以及内部不诚实参与者攻击。 相似文献
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面对入侵检测系统(IDS)产生的海量警报,提出了一种基于协议解析和传输控制协议(TCP)有限状态机的伪警报去除方法。对于无连接的请求/应答协议,同时分析请求数据包的攻击特征和应答数据包的返回状态码来去除伪警报;对于TCP,在协议分析的基础上建立TCP数据包的有限状态机的模型,通过判断系列数据包是否为同一TCP连接、是否包含攻击序列来去除伪警报。在DARPA2000的数据集上的实验结果表明,此方法的误警率平均降低了59.47%,对TCP和请求/应答协议的警报的识别率达到76.67%。该方法简单又有效,依赖IDS的攻击特征库,可以插件的形式在线实现。 相似文献
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目的 遥感图像处理技术在农作物规划、植被检测以及农用地监测等方面具有重要的作用。然而农作物遥感图像上存在类别不平衡的问题,部分样本中农作物类间相似度高、类内差异性大,使得农作物遥感图像的语义分割更具挑战性。为了解决这些问题,提出一种融合不同尺度类别关系的农作物遥感图像语义分割网络CRNet(class relation network)。方法 该网络将ResNet-34作为编码器的主干网络提取图像特征,并采用特征金字塔结构融合高阶语义特征和低阶空间信息,增强网络对图像细节的处理能力。引入类别关系模块获取不同尺度的类别关系,利用一种新的类别特征加强注意力机制(class feature enhancement, CFE)结合通道注意力和加强位置信息的空间注意力,使得农作物类间的语义差异和农作物类内的相关性增大。在解码器中,将不同尺度的类别关系融合,增强了网络对不同尺度农作物特征的识别能力,从而提高了对农作物边界分割的精度。通过数据预处理、数据增强和类别平衡损失函数(class-balanced loss, CB loss)进一步缓解了农作物遥感图像中类别不平衡的问题。结果 在Barley... 相似文献