Использование машинного обучения (ML) помогает улучшить безопасность и производительность систем квантового распределения ключей (QKD), минимизируя влияние внешних факторов и ошибок оборудования. ML применяется для оптимизации параметров, обнаружения атак, выбора протоколов, прогнозирования ключевых показателей и управления квантовыми сетями. Однако остаются вызовы в масштабируемости и вычислительных требованиях. arXiv: 2603.07384 Обзоры | Квантовая физика
Методы машинного обучения для улучшения распределения квантовых ключей
Использование машинного обучения (ML) помогает улучшить безопасность и производительность систем квантового распределения ключей (QKD), минимизируя влияние внешних факторов и ошибок оборудования. ML применяется для оптимизации параметров, обнаружения атак, выбора протоколов, прогнозирования ключевых показателей и управления квантовыми сетями. Однако остаются вызовы в масштабируемости и вычислительных требованиях.
arXiv: 2603.07384
