研究者らが暗号化量子クローニングを可能にする抜け穴を発見

科学者らが、ワンタイム復号鍵で量子情報を暗号化することで複数のコピーを作成する方法を特定し、ノークローニング定理を回避した。この手法は、ウォータールー大学のAchim Kempf氏と同僚らが開発し、IBMの量子プロセッサでテストされた。この技術は、量子コンピューティングおよびストレージシステムの冗長性を向上させる可能性がある。

ノークローニング定理は1980年代に確立され、量子状態はそれらの性質を破壊せずに複製できないというものであり、量子暗号化およびセキュリティプロトコルの基礎原理である。  nnカナダのウォータールー大学のAchim Kempf氏とチームは、回避策を実証した:情報を暗号化し、1回限りの復号鍵とペアリングすることで量子システムをクローニングする。「多くのコピーを作成してこの方法で冗長性を生成できますが、コピーを暗号化しなければならず、復号鍵は1回しか使用できません」とKempf氏は説明した。これにより、定理との互換性が確保され、一度に1つの復号化された読み取り可能なコピーしか存在しない。  nnこのアイデアは、量子Wi-Fiまたは無線システムの研究から生まれた。そこで複数の受信機が同一の量子データを取得することで定理に違反するのを避けるためである。チームは、量子ノイズが情報を効果的に暗号化することを発見し、これを意図的に活用し反転させる。理論的証明の後、彼らはIBM Heron 156量子ビットプロセッサでプロトコルを実装し、数百の暗号化された量子ビットクローンを生成した。「実際、IBMプロセッサのスペースが尽きました。それは156量子ビットしか持たず、[エラー]が止める前に1000以上の暗号化クローンが可能だと推定しました」とKempf氏は述べた。この方法は、現在の量子ハードウェアで一般的なノイズとエラーに耐性があることを示す。  nn潜在的な応用には、Dropboxのような古典システムに似た量子クラウドストレージが含まれる。これは信頼性のためデータを複数のサイトに複製する。「Dropboxにファイルを送信すると、データを地理的に離れた3台以上の異なるコンピューターに少なくとも3回保存します。1台が火災に遭っても、もう1台が洪水に遭っても、3台目が生き残る可能性が高いです」とKempf氏。「量子情報ではクローニングできないのでできないと思われていましたが、我々が示したのは可能です。」  nnオックスフォード大学のAleks Kissinger氏は、これを「量子通信の冗長性に有用な興味深い量子暗号プロトコル」と評した。彼は「クローニングというより、[量子]状態を多くの他の当事者に広げるようなものであり、そのいずれかの当事者が後で回復できるようにした」と明確にした。Kempf氏は同意:「クローニングではありません。暗号化クローニングです。ノークローニング定理の洗練に過ぎません。」  nn結果はPhysical Review Letters (DOI: 10.1103/y4y1-1ll6)およびarXiv (arXiv:2602.10695)に掲載されている。

関連記事

Physicist Pan Jianwei and his team have demonstrated device-independent quantum key distribution over 100 kilometers using single atoms, helping to close the gap between lab experiments and real-world applications. The breakthrough enhances security through the quantum-mechanical behavior of entangled atoms, protecting quantum communication systems from real-world vulnerabilities even if devices are flawed or tampered with.

AIによるレポート

研究者らは量子重ね合わせを利用して量子ビットを基本的な量子限界に違反させ、情報を5倍長く保持できるようにした。この画期的な成果は、時間的に極端な相関を示す3量子ビットシステムを含む。この発見は量子コンピューティングと計測学の応用を強化する可能性がある。

カイザースラウテルン=ランダウのRPTU大学研究者らが超低温原子を用いてジョセフソン接合をシミュレートし、従来超伝導体で隠れていた重要な量子効果を明らかにした。移動するレーザー障壁でボース=アインシュタイン凝縮を分離し、シャピロ・ステップを観測、現象の普遍性を確認。Scienceに掲載された成果は、原子系と電子系の量子システムを橋渡しする。

AIによるレポート

研究者らは、量子ニューラルネットワークがアクセスしにくい量子オブジェクトの特性を測定するのに役立ち、ハイゼンベルクの不確定性原理を潜在的に回避できることを数学的に示した。ネットワークにランダム性を注入することで、科学者らは互換性のない複数の特性をより精密に決定できるかもしれない。この手法は量子コンピューティングや化学の応用を加速させる可能性がある。

 

 

 

このウェブサイトはCookieを使用します

サイトを改善するための分析にCookieを使用します。詳細については、プライバシーポリシーをお読みください。
拒否