Подписаться в Telegram В Новгородском государственном университете разработали нейросетевой алгоритм, который оптимизирует работу квантовых систем шифрования за счёт динамической настройки кода исправления ошибок. В пресс-службе вуза уточнили, что модель анализирует четыре ключевых параметра квантового канала и подбирает значения для следующих пакетов данных, что помогает формировать более длинные и устойчивые секретные ключи. Речь идёт о параметрах E_mu_Z, R, s и p. Показатель E_mu_Z оценивает уровень ошибок сигнальных состояний, R отражает скорость кода, а параметры s и p отвечают за настройку кода под текущий уровень шума при фиксированном размере кадра. Алгоритм обновляет эти параметры каждые несколько микросекунд, что позволяет системе быстрее реагировать на изменения в канале — например, на рост шумов детекторов или колебания характеристик оптоволокна. В университете отметили, что использование нейросетевой модели позволяет лучше различать реальные технические помехи и возможные признаки злоумышленного вмешательства. Это повышает надёжность генерируемых квантовых ключей и общую устойчивость сети. В дальнейшем команда планирует развивать подход: подключать к анализу больше показателей состояния канала и оборудования, тестировать разные схемы настройки и оптимизировать скорость работы программы. Обзор разработки был подготовлен при грантовой поддержке Минобрнауки России в рамках Десятилетия науки и технологий, сообщает ТАСС. Source: https://togliatti24.ru/dzen/view/v-rf-sozdali-nejroset-povysausuu-skorost-i-nadeznost-kvantovogo-sifrovania