We introduce the pseudorandom quantum authentication scheme (PQAS), an efficient method for encrypting quantum states that relies solely on the existence of pseudorandom unitaries (PRUs). The scheme guarantees that for any eavesdropper with quantum polynomial-time (QPT) computational power, the encrypted states are indistinguishable from the maximally mixed state. Furthermore, the receiver can verify that the state has not been tampered with and recover the original state with asymptotically unit fidelity. Our scheme is cost-effective, requiring only polylogarithmic circuit depth and a single shared key to encrypt a polynomial number of states. Notably, the PQAS can potentially exist even without quantum-secure one-way functions, requiring fundamentally weaker computational assumptions than semantic classical cryptography. Additionally, PQAS is secure against attacks that plague protocols based on QPT indistinguishability from Haar random states, such as chosen-plaintext attacks (CPAs) and attacks that reveal meta-information such as quantum resources. We relate the amount of meta-information that is leaked to quantum pseudoresources, giving the concept a practical meaning. As an application, we construct important cryptographic primitives, such as verifiable pseudorandom density matrices (VPRDMs), which are QPT-indistinguishable from random mixed states while being efficiently verifiable via a secret key, as well as verifiable noise-robust EFI pairs and one-way state generators (OWSGs). Our results establish a new paradigm of quantum information processing with weaker computational assumptions.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
22+阅读 · 2021年6月26日
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
147+阅读 · 2020年7月6日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月18日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
31+阅读 · 2019年10月17日
ExBert — 可视化分析Transformer学到的表示
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月16日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
177+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
学习自然语言处理路线图
专知会员服务
139+阅读 · 2019年9月24日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 1月2日
Arxiv
0+阅读 · 2024年12月26日
Arxiv
16+阅读 · 2022年5月17日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
22+阅读 · 2021年6月26日
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
147+阅读 · 2020年7月6日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月18日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
31+阅读 · 2019年10月17日
ExBert — 可视化分析Transformer学到的表示
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月16日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
177+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
学习自然语言处理路线图
专知会员服务
139+阅读 · 2019年9月24日
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员