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AutorenbildMartin Döhring

Kryptographie




Das E91-Protokoll, entwickelt von Artur Ekert im Jahr 1991, nutzt die Quantenverschränkung zur sicheren Schlüsselverteilung. Hier ist ein einfaches Beispiel, wie man eine Simulation des E91-Protokolls in Python implementieren könnte:

import numpy as np

def generate_entangled_pairs(length):
    return np.random.randint(2, size=(length, 2))

def measure_qubits(pairs, bases):
    measurements = []
    for pair, base in zip(pairs, bases):
        if base == 0:  # Rectilinear basis
            measurements.append(pair[0])
        else:  # Diagonal basis
            measurements.append(pair[1])
    return np.array(measurements)

def e91_protocol(length):
    # Alice's steps
    entangled_pairs = generate_entangled_pairs(length)
    alice_bases = np.random.randint(2, size=length)
    alice_measurements = measure_qubits(entangled_pairs, alice_bases)

    # Bob's steps
    bob_bases = np.random.randint(2, size=length)
    bob_measurements = measure_qubits(entangled_pairs, bob_bases)

    # Key sifting
    key = []
    for a_base, b_base, a_measurement, b_measurement in zip(alice_bases, bob_bases, alice_measurements, bob_measurements):
        if a_base == b_base:
            key.append(a_measurement)
    
    return np.array(key)

# Beispielverwendung
key_length = 10
key = e91_protocol(key_length)
print("Generierter Schlüssel:", key)

In diesem Skript:

  • generate_entangled_pairs(length) erzeugt verschränkte Quantenpaare.

  • measure_qubits(pairs, bases) misst die Qubits basierend auf den gewählten Basen (rectilinear oder diagonal).

  • e91_protocol(length) führt das E91-Protokoll durch, um einen sicheren Schlüssel zu generieren.


 

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8 comentários


Martin Döhring
Martin Döhring
18 de ago.

Um das Skript auf andere Datensätze anzuwenden, musst du einige Anpassungen vornehmen, insbesondere beim Laden und Vorbereiten der Daten sowie bei der Struktur des neuronalen Netzes. Hier sind die Schritte, die du befolgen kannst:


### 1. Daten laden und vorbereiten

Ersetze den Teil, der den MNIST-Datensatz lädt, durch den Code, der deinen spezifischen Datensatz lädt und vorbereitet. Zum Beispiel, wenn du den CIFAR-10-Datensatz verwenden möchtest:


```python

from tensorflow.keras.datasets import cifar10


# Laden des CIFAR-10-Datensatzes

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data()

x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

```


### 2. Modell anpassen

Passe die Eingabeschicht und die Struktur des neuronalen Netzes an die Form und die Anforderungen deines neuen Datensatzes an. Für CIFAR-10 (32x32x3 Bilder) könnte das Modell…


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Martin Döhring
Martin Döhring
18 de ago.

Um Schlüssel aus einem neuronalen Netz zu gewinnen, können wir ein einfaches Beispielskript erstellen, das zeigt, wie man ein neuronales Netz trainiert und dann die wichtigsten Merkmale (Schlüssel) extrahiert. Hier ist ein Beispiel in Python unter Verwendung von TensorFlow und Keras:


### Beispielskript: Schlüsselgewinnung aus einem neuronalen Netz


```python

import tensorflow as tf

from tensorflow.keras.models import Sequential

from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten

from tensorflow.keras.datasets import mnist

from tensorflow.keras import backend as K


# Laden des MNIST-Datensatzes

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0


# Erstellen des neuronalen Netzes

model = Sequential([

Flatten(input_shape=(28, 28)),

Dense(128, activation='relu'),

Dense(10, activation='softmax')

])


# Kompilieren des Modells

model.compile(optimizer='adam',

loss='sparse_categorical_crossentropy',

metrics=['accuracy'])


# Trainieren des Modells

model.fit(x_train, y_train, epochs=5)


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Martin Döhring
Martin Döhring
17 de ago.

Der Shor-Algorithmus ist ein Quantenalgorithmus, der die Primfaktorzerlegung großer Zahlen effizient durchführen kann. Dies stellt eine Bedrohung für viele aktuelle kryptografische Systeme dar, insbesondere für solche, die auf der Schwierigkeit der Faktorisierung großer Zahlen basieren, wie RSA³⁴.


### Verteidigung gegen den Shor-Algorithmus


Um die Sicherheit gegen Angriffe durch den Shor-Algorithmus zu gewährleisten, werden verschiedene Ansätze verfolgt:


1. **Post-Quanten-Kryptografie (PQC)**: Dies umfasst die Entwicklung und Implementierung von kryptografischen Algorithmen, die auch gegen Quantenangriffe sicher sind. Beispiele sind gitterbasierte, codebasierte und hashbasierte Algorithmen¹².


2. **Quantenfehlerkorrektur**: In der Praxis sind Quantencomputer anfällig für Fehler. Quantenfehlerkorrekturverfahren sind notwendig, um die Zuverlässigkeit von Quantenberechnungen zu gewährleisten. Diese Verfahren erhöhen jedoch die Komplexität und den Ressourcenbedarf eines Quantencomputers⁵.


3. **Hybride Systeme**: Einige Systeme kombinieren klassische und…


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Martin Döhring
Martin Döhring
18 de jul.


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Martin Döhring
Martin Döhring
09 de jul.


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