system: [SYSTEM]

user: 3. 接入流程 节点申请接入可信中继网络时，为了达到上文所提出对身份的证明，首先TTP对节点u使用量子身份认证来完成对节点身份信息的确认。为了满足对完整性的度量，然后将节点u的各个信任属性按照TNC规范进行采集后用量子态进行传输。由于节点的各个信任属性具有主观性，变化性，抽象性，所以此处引入直觉模糊集来对各个信任属性进行描述，完成对影响信任度的各个属性的定量描述。最后根据综合评判信任模型对信任度进行计算来完成节点接入可信中继网络的过程。具体流程如图3所示。 3.1. 量子身份认证 在进行量子身份认证的过程中将使用单粒子来完成整个认证流程。过程中认为信道为理想状态。认证过程中共使用两组测量基，分别为X基和Z基。当粒子旋转偏振状态是右旋和左旋时用 | + 〉 和 | − 〉 表示，当粒子线性偏振状态是水平和垂直时用 | 0 〉 和 | 1 〉 表示 [ 7 ] 。在节点u和TTP行量子身份认证之前，双方通过量子秘密共享 [ 8 ] [ 9 ] 相互获得对方的二进制身份信息，然后通过对双方的二进制身份信息进行按位异或操作(位数不同则在后补零)产生认证二进制串ID。TTP根据二进制认证串ID制备一串光子序列S。其中当 图2. 可信中继网络 图3. 流程图 ID的第i位为0时，生成第i个光子 | 0 〉 或 | 1 〉 ；当ID的第i位为1时，生成第i个光子 | + 〉 或 | − 〉 。再根据上述规则制备若干位诱惑光子序列S’并插入到光子序列S中。双方约定根据ID的第i位信息来对测量基进行选取。其中当ID的第i位为0时，选取Z基；其中当ID的第i位为1时，选取X基。节点u在收到TTP发送的光子序列S后，TTP向节点u公布光子序列S中诱惑粒子的位置。根据TTP公布的诱惑粒子位置，节点u将S’提取出来，然后根据相互约定的规则选取测量基对诱惑光子序列S’和光子序列S按顺序进行测量。最后将测量结果进行公布。如果诱惑粒子的测量结果没有超过窃听检测的阈值范围，TTP根据光子序列S的测量结果来完成对节点u的身份认证。根据上述规则，TTP对节点u的认证过程如图4所示。 3.2. 基于可信中继网络的节点信任评估 当节点身份认证成功之后，就可以对节点进行信任评估了。量子通信网络中信任的评估具有主观性，变化性，抽象性等特点，因此无法准确的对信任进行描述和刻画 [ 10 ] 。此处借助直觉模糊集理论对量子通信网络中的信任问题进行建模，在文献 [ 10 ] 的研究基础上结合可信中继网络实现对接入网络的节点的信任评估，然后利用量子隐形传态对节点的信任属性值进行安全传递。 在量子通信中，量子态可以用 | ψ 〉 = α | 0 〉 + β | 1 〉 来表示。其中 | α | 2 + | β | 2 = 1 。考虑到量子通信网络中，信任具有随机性、多样性和模糊性等不确定性因素，因此拟借助于直觉模糊集中的隶属度和非隶属度，来对节点隶属于某个属性的程度(隶属度)进行刻画。此处可以将节点的信任值的各个属性用量子态来进行表示： | ψ 〉 u i = cos θ j | 0 〉 + sin θ j | 1 〉 。其中 u i 表示第i个节点， cos 2 θ j 是 u i 对第j个属性的隶属度， sin 2 θ j 是 u i 对第j个属性的非隶属度，且满足关系 cos 2 θ j + sin 2 θ j = 1 。由此来实现将节点的信任度用量子态的形式进行表示。同时借助于量子隐形传态来实现信任值的传递。 TTP与用户 u i ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ) 之间共享一对Bell粒子，将其中粒子1归节点 u i ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ) 所有，粒子2归TTP，所有四种Bell态表示如下： 图4. 节点U与TTP进行量子身份认证过程 | ϕ + 〉 12 = 1 2 ( | 00 〉 + | 11 〉 ) 12 ; | ϕ − 〉 12 = 1 2 ( | 00 〉 − | 11 〉 ) 12 ; | ψ + 〉 12 = 1 2 ( | 01 〉 + | 10 〉 ) 12 ; | ψ − 〉 12 = 1 2 ( | 01 〉 − | 10 〉 ) 12 u i 将自身的信任属性制备成量子态 | α 〉 U = cos θ | 0 〉 + sin θ | 1 〉 (即要隐形传态的量子态)，借助于量子信道隐形传态给TTP。具体过程如下： 1) 对量子态 | α 〉 U 和Bell态进行直积操作。 具体做法是： u i 将其制备成的量子态 | α 〉 U = cos θ | 0 〉 + sin θ | 1 〉 ，与他们共享的处于纠缠态中的量子态 | ϕ + 〉 12 = 1 2 ( | 00 〉 + | 11 〉 ) 12 的粒子1和粒子2进行“ ⊗ ”运算，得到一个三粒子态 | φ 〉 U 。过程如下。 | φ 〉 U = | α 〉 u ⊗ | ϕ + 〉 12 = ( cos θ | 0 〉 + sin θ | 1 〉 ) ⊗ 1 2 ( | 00 〉 + | 11 〉 ) 12 2) u i 对粒子1和量子态 进行测量。判断其结果处于四种Bell态中的哪一种。此处对量子信息进行编码。用经典信息二进制00、01、10和11分别代表 u i 的测量结果 | ϕ + 〉 U 1 、 | ϕ − 〉 U 1 、 | ψ + 〉 U 1 、 | ψ − 〉 U 1 四个状态，并将结果(经典信息)发送给TTP。此处将 | φ 〉 U 按对应的四个Bell态展开得到： | φ 〉 U = 1 / 2 [ | ϕ + 〉 U 1 ( cos θ | 0 〉 2 + sin θ | 1 〉 2 ) + | ϕ − 〉 U 1 ( cos θ | 0 〉 2 − sin θ | 1 〉 2 )                       + | ψ + 〉 U 1 ( cos θ | 1 〉 2 + sin θ | 0 〉 2 ) + | ψ − 〉 U 1 ( cos θ | 1 〉 2 − sin θ | 0 〉 2 ) ] 3) TTP根据收到的测量结果，对他拥有的粒子2做对应的操作，即可恢复出 u i 信任值的原始量子态 | α 〉 U = cos θ | 0 〉 + sin θ | 1 〉 。并规定当TTP收到 u i 发送的经典信息00、01、10、11时，做相对应酉变换，即可得到 u i 信任值的原始量子态 | α 〉 U ，对应关系如表1所示。 4) TTP根据恢复出的 | α 〉 U = cos θ | 0 〉 + sin θ | 1 〉 ，计算出 u i 的信任值，并根据计算出的信任值评判是否信任 u i ，同时将 u i 的信任值保存(更新)在TTP所属的本地数据库中。 3.3. 模糊综合评判信任模型 本节将利用模糊综合评判信任模型对接入节点的信任值进行判断，确认其信任值是否符合接入标准。首先对评判模型中所需要的语意集进行定义。属性集 X = { x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x m } ，其中每个子集 x i 代表节点信任类型的各个属性。评价集 D = { d 1 ， d 2 ， ⋯ ， d n } ，其中每个子集 代表节点每个属性的不同评价等级。根据属性集和评价集获得评判矩阵 R = ( r i j ) m × n 。最后根据对节点不同属性的权重构建权重集合 W = { w 1 ， w 2 ， ⋯ ， w m } 。 Table 1 The unitary transformation of classical informatio U公布的经典信息 粒子2的状态 TTP做对应的酉变换 00 cos θ | 0 〉 + sin θ | 1 〉 [ 1 0 0 1 ] 01 cos θ | 0 〉 − sin θ | 1 〉 [ 1 0 0 − 1 ] 10 cos θ | 1 〉 + sin θ | 0 〉 [ 0 1 1 0 ] 11 cos θ | 1 〉 − sin θ | 0 〉 [ 0 1 − 1 0 ] 表1. 经典信息对应的酉变换 通过上文按照TNC规范采集并通过隐形传态传递到TTP的属性信任值，对节点属性集进行定义。例如历史通信成功率，病毒库完整性，授权软件应用版本，身份归属，安全策略等对信任值进行影响的属性。分别对这五个属性定义属性集 X = { x 1 ， x 2 ， x 3 ， x 4 ， x 5 } ，并设定权重集合分别为0.5，0.2，0.1，0.1，0.1。确定评价集分别为1，0.9，0.8，0.7对应“完全符合”，“很符合”，“一般符合”，“不符合”。其中属性集，权重集，评价集可根据实际网络的要求而进行设定，以符合具体的需求。此处将节点u的各个属性集相对应的评价集通过上文所介绍的量子态发送给TTP。节点各个属性所对应的评价集如表2所示。 由节点u各属性集对应的评价集经计算可获得评价矩阵R如下： ( 0.3 0.7 0 0 0.4 0.5 0.1 0 0.5 0.5 0 0 0.2 0.3 0.45 0.05 0.3 0.3 0.25 0.15 ) TTP通过对算子的选取来计算出评价向量 I = W ⋅ R = ( 0.33 ， 0.56 ， 0.09 ， 0.02 ) 。最后通过评价集与评价向量进行量化，将节点u的信任值计算出。 D ⋅ I T = 0.92 。TTP根据自身的接入标准设置一个阈值用来判断节点是否接入。假设该阈值为0.90，则节点u接入成功。