This paper presents a new algorithm called Quantum-behaved Electromagnetism-like Mechanism Algorithm which is used to solve economic load dispatch of power system. Electromagnetism-like mechanism algorithm simulates attraction and repulsion mechanism for particles in the electromagnetic field. Every solution is a charged particle, and it move to optimum solution according to certain criteria. Quantum-behaved electromagnetism-like mechanism algorithm merges quantum computing theory with electromagnetism-like mechanism algorithm. Superposition characteristic of quantum methodology can make a single particle present several states, and the characteristic potentially increases population diversity. Probability representation of quantum methodology is to make particle state be presented according to a certain probability. And the quantum rotation gates are used to realize update operation of particles. The algorithm is tested for 13-generator system and 40-generator system, which validates it can effectively solve economic load dispatch problem. Through performance comparison, it is obvious the solution is superior to other optimization algorithm.
With the rapid evolution of quantum computing, digital quantum simulations are essential for quantum algorithm verification, quantum error analysis, and new quantum applications. However, the exponential increase in memory overhead and operation time is challenging issues that have not been solved for years. We propose a novel approach that provides more qubits and faster quantum operations with smaller memory than before. Our method selectively tracks realized quantum states using a reduced quantum state representation scheme instead of loading the entire quantum states into memory. This method dramatically reduces memory space ensuring fast quantum computations without compromising the global quantum states. Furthermore, our empirical evaluation reveals that our proposed idea outperforms traditional methods for various algorithms. We verified that the Grover algorithm supports up to 55 qubits and the surface code algorithm supports up to 85 qubits in 512 GB memory on a single computational node, which is against the previous studies that support only between 35 qubits and 49 qubits.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권6호
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pp.1674-1688
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2023
The remarkable advancement of quantum steganography offers enhanced security for quantum communications. However, there is a significant concern regarding the potential misuse of this technology. Moreover, the current research on identifying malicious quantum steganography is insufficient. To address this gap in steganalysis research, this paper proposes a specialized quantum steganalysis algorithm. This algorithm utilizes quantum machine learning techniques to detect steganography in general quantum secure communication schemes that are based on pure states. The algorithm presented in this paper consists of two main steps: data preprocessing and automatic discrimination. The data preprocessing step involves extracting and amplifying abnormal signals, followed by the automatic detection of suspicious quantum carriers through training on steganographic and non-steganographic data. The numerical results demonstrate that a larger disparity between the probability distributions of steganographic and non-steganographic data leads to a higher steganographic detection indicator, making the presence of steganography easier to detect. By selecting an appropriate threshold value, the steganography detection rate can exceed 90%.
고성능 양자 컴퓨터의 개발이 기대됨에 따라 잠재적인 양자 컴퓨터의 공격으로부터 안전한 양자 후 보안 시스템 구축을 위한 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 대표적인 양자 알고리즘 중 하나인 Grover 알고리즘이 대칭키 암호의 키 검색에 사용될 경우, 암호의 보안 강도가 제곱근으로 감소되는 안전성의 문제가 발생할 수 있다. NIST는 암호 알고리즘의 공격에 필요로 하는 Grover 알고리즘의 비용을 기준으로 추정한 양자 후 보안 강도를 대칭키 암호에 대한 양자 후 보안 요구사항으로 제시하고 있다. 대칭키 암호의 공격에 대한 Grover 알고리즘의 추정 비용은 해당하는 암호화 알고리즘의 양자 회로 복잡도에 의해 결정된다. 본 논문에서는 NIST의 경량암호 공모전 최종 후보에 오른 SPARKLE의 AEAD군인 SCHWAEMM 알고리즘의 양자 회로를 효율적으로 구현하고, Grover 알고리즘을 적용하기 위한 양자 비용에 대해 분석한다. 이때, 암호화 순열 과정 중에 사용되는 덧셈기와 관련하여 CDKM ripple-carry 덧셈기와 Unbounded Fan-Out 덧셈기에 따른 비용을 같이 비교한다. 마지막으로, 분석한 비용과 NIST의 양자 후 보안 요구사항을 기반으로 경량암호 SPARKLE SCHWAEMM 알고리즘에 대한 양자 후 보안 강도를 평가한다. 양자 회로 구현 및 비용 분석에는 양자 프로그래밍 툴인 ProjectQ가 사용되었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권2호
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pp.564-582
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2015
This paper proposes a novel swarm intelligence optimization method which integrates bacterial foraging optimization (BFO) with quantum computing, called quantum bacterial foraging optimization (QBFO) algorithm. In QBFO, a multi-qubit which can represent a linear superposition of states in search space probabilistically is used to represent a bacterium, so that the quantum bacteria representation has a better characteristic of population diversity. A quantum rotation gate is designed to simulate the chemotactic step for the sake of driving the bacteria toward better solutions. Several tests are conducted based on benchmark functions including multi-peak function to evaluate optimization performance of the proposed algorithm. Numerical results show that the proposed QBFO has more powerful properties in terms of convergence rate, stability and the ability of searching for the global optimal solution than the original BFO and quantum genetic algorithm. Furthermore, we examine the employment of our proposed QBFO for cognitive radio spectrum allocation. The results indicate that the proposed QBFO based spectrum allocation scheme achieves high efficiency of spectrum usage and improves the transmission performance of secondary users, as compared to color sensitive graph coloring algorithm and quantum genetic algorithm.
양자 컴퓨터의 시대가 점점 현실로 다가오고 있다. 이에 대비해 미국 국립 표준 기술 연구소에서는 양자 알고리즘으로부터 내성이 있는 양자 내성 암호의 표준을 정하기 위해 후보군을 모집했다. 제출된 암호들은 양자 알고리즘으로부터 안전할 것으로 예상이 되지만 알고리즘이 실제 양자 컴퓨터상에서 작동이 되었을 때에도 양자 알고리즘의 공격으로부터 안전한지 검증을 할 필요가 있다. 이에 본 논문에서는 부호 기반 양자 내성 암호의 이진 필드 상에서의 곱셈 연산을 양자 컴퓨터에서 작동될 수 있게 양자 회로로 구현하였고 해당 회로를 최적화 하는 방안에 대하여 설명한다. 구현은 대표적인 부호 기반 암호인 Classic McEliece에서 제시하는 2개의 필드 다항식과 ROLLO에서 제시하는 3개의 필드 다항식에 대하여 일반 곱셈 알고리즘과 카라추바 곱셈 알고리즘으로 구현하였다.
최근에는 양자 컴퓨터의 빠른 연산의 장점이 알려지면서 큐비트를 활용한 양자회로에 대한 관심이 높아지고 있다. 그루버 알고리즘은 n-bit의 보안 레벨의 대칭키 암호와 해시 함수를 n/2-bit 보안 레벨까지 낮출 수 있는 양자 알고리즘이다. 그루버 알고리즘은 양자 컴퓨터상에서 동작하기 때문에 적용 대상이 되는 대칭키 암호와 해시함수는 양자 회로로 구현되어야 한다. 이러한 연구 동기로, 최근 들어 대칭키 암호 또는 해시 함수를 양자 회로로 구현하는 연구들이 활발히 수행되고 있다. 하지만 현재는 큐비트의 수가 제한적인 상황으로 최소한의 큐비트 개수로 구현하는 것에 관심을 가지고 효율적인 구현을 목표로 하고 있다. 본 논문에서는 국산 해시함수 LSH 구현에 큐빗 재활용, 사전 연산을 통해 사용 큐빗 수를 줄였다. 또한, Mix, Final 함수와 같은 핵심 연산들을 IBM에서 제공하는 양자 프로그래밍 툴인 ProjectQ를 사용하여 양자회로로 효율적으로 구현하였고 이에 필요한 양자 자원들을 평가하였다.
Recent advances in computer technology have made it possible to solve numerous challenges but require faster hardware development. However, the size of the classical computer has reached its physical limit, and researchers' interest in quantum computers is growing, and it is being used in various engineering fields. However, research using quantum computing in structural engineering is very insufficient. Therefore, in this paper, the characteristics of qubits, the minimum unit of quantum information processing, were grafted with the crow search algorithm to propose QCSA (quantum crow search algorithm) and compare the convergence performance according to parameter changes. In addition, by performing the optimal design of the example truss structure, it was confirmed that quantum computing can be used in the architectural field.
양자 알고리즘과 양자 컴퓨터는 우리가 현재 사용하고 있는 많은 암호들의 안전성을 깨뜨릴 수 있다. 그루버 알고리즘을 n-bit 보안레벨을 가지는 대칭키 암호에 적용한다면 보안레벨을 (n/2)-bit 까지 낮출 수 있다. 그루버 알고리즘을 적용하기 위해서는 오라클 함수에 대칭키 암호가 양자 회로로 구현되어야 하기 때문에 대상 암호를 양자 회로로 최적화하는 것이 가장 중요하다. 이에 AES 또는 경량 블록암호를 양자 회로로 구현하는 연구들이 최근 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 국산 경량 블록암호 LEA를 양자 회로로 최적화하여 구현 하였다. 기존의 LEA 양자회로 구현과 비교하여 양자 게이트는 더 많이 사용하였지만, 큐빗을 획기적으로 줄일 수 있었으며 이러한 트레이드오프 문제에 대한 성능 평가를 수행하였다. 마지막으로 제안하는 LEA 양자 회로에 그루버 알고리즘을 적용하기 위한 양자 자원들을 평가하였다.
특징 선택은 패턴 인식의 성능을 향상시키기 위해 부분집합을 구성하는 중요한 문제다. 특징 선택에는 순차 탐색 알고리즘으로부터 확률 기반의 유전 알고리즘까지 다양한 접근 방법이 적용 되었다. 본 연구에서는 특징 선택을 위해 양자 비트, 상태의 중첩 등 양자 컴퓨터 개념을 기반으로 하는 양자 기반 유전 알고리즘(QGA: Quantum-inspired Genetic Algorithm)을 적용하였다. QGA 성능은 전통적인 유전 알고리즘(CGA: Conventional Genetic Algorithm)을 적용한 특징 선택 방법과 분류율 및 평균 특징 개수의 비교를 통해 이루어졌으며, UCI 데이터를 이용한 실험 결과 QGA를 적용한 특징 선택 방법이 CGA를 적용한 경우에 비해 전반적으로 좋은 성능을 보임을 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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