Neural network for excess noise estimation in continuous-variable quantum key distribution under composable finite-size security
Diese Arbeit präsentiert eine komponierbare endliche Sicherheitsanalyse, die zeigt, dass neuronale Netze zuverlässig für die Parameterschätzung in der kontinuierlich-variablen Quantenschlüsselverteilung eingesetzt werden können, um engere Konfidenzintervalle und signifikant höhere Geheimschlüsselraten unter kollektiven Gaußschen Angriffen zu erzielen.