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1 sujet IPhT

Dernière mise à jour : 30-11-2020


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• Physique théorique

 

Apprentissage automatique de l'implémentation d'une distribution de clés quantiques indépendante des détails du dispositif

SL-DRF-21-0401

Domaine de recherche : Physique théorique
Laboratoire d'accueil :

Service de Physique Théorique

Saclay

Contact :

Nicolas Sangouard

Date souhaitée pour le début de la thèse :

Contact :

Nicolas Sangouard
CEA - DRF/IPhT


Directeur de thèse :

Nicolas Sangouard
CEA - DRF/IPhT


La cryptographie quantique offre la possibilité d'une communication avec des garanties de sécurité qui ne peuvent être obtenues à l'aide de technologies classiques. Cependant, cette sécurité repose sur l'hypothèse que les dispositifs utilisés pour produire une clé cryptographique secrète sont fiables -- c'est-à-dire qu'ils effectuent précisément les opérations prévues par le protocole. Cette hypothèse est difficile à respecter dans la pratique, et lorsque ce n'est pas le cas les garanties de sécurité peuvent être altérées comme l'ont démontré récemment des expériences de piratage. L'objectif de la distribution de clés quantiques indépendantes des détails du dispositif (DIQKD en anglais) est de surmonter ce problème -- la sécurité du protocole est alors garantie même lorsque les dispositifs sont largement non caractérisés et traités comme des boîtes noires.



Un défi majeur des science de l'information quantique est de poser les bases théoriques nécessaires à la réalisation de la première démonstration de principe de DIQKD. Très récemment, nous avons dérivé de nouvelles preuves de sécurité dans lesquelles le taux de clé est obtenu directement à partir des statistiques des résultats de mesure [1,2]. L'objectif de ce sujet de thèse est de trouver l'expérience optique menant aux statistiques les plus favorables à une telle démonstration au moyen de l'apprentissage machine.

[1] M. Ho, P. Sekatski, E.Y.-Z. Tan, R. Renner, J.-D. Bancal and N. Sangouard, Phys. Rev. Lett. 124, 230502 (2020)

[2] P. Sekatski, J.-D. Bancal, X. Valcarce, E.Y.-Z. Tan, R. Renner and N. Sangouard, arXiv:2009.01784 (2020)

 

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