[論文レビュー] Experimental evaluation of digitally-verifiable photonic computing for blockchain and cryptocurrency

Sunil Pai, Tae‐Won Park+10 more|arXiv (Cornell University)|May 17, 2022

Neural Networks and Reservoir Computing被引用数 5

ひとこと要約

本論文は、マハーチャンドラ干渉計の光ファイバー・メッシュネットワークに基づくデジタルに検証可能な光デジタルハッシュ関数であるLightHashを提案する。この手法により、ブロックチェーンおよび暗号通貨におけるエネルギー効率が高く、誤差に強い光的プルーフ・オブ・ワークが実現される。実験的に、可変パラメータNおよびKを用いた整数行列・ベクトル演算により、LightHashは体系的誤差に対して強固でありながら、デジタル検証可能性と光的優位性を維持していることが示された。

ABSTRACT

As blockchain technology and cryptocurrency become increasingly mainstream, ever-increasing energy costs required to maintain the computational power running these decentralized platforms create a market for more energy-efficient hardware. Photonic cryptographic hash functions, which use photonic integrated circuits to accelerate computation, promise energy efficiency for verifying transactions and mining in a cryptonetwork. Like many analog computing approaches, however, current proposals for photonic cryptographic hash functions that promise similar security guarantees as Bitcoin are susceptible to systematic error, so multiple devices may not reach a consensus on computation despite high numerical precision (associated with low photodetector noise). In this paper, we theoretically and experimentally demonstrate that a more general family of robust discrete analog cryptographic hash functions, which we introduce as LightHash, leverages integer matrix-vector operations on photonic mesh networks of interferometers. The difficulty of LightHash can be adjusted to be sufficiently tolerant to systematic error (calibration error, loss error, coupling error, and phase error) and preserve inherent security guarantees present in the Bitcoin protocol. Finally, going beyond our proof-of-concept, we define a ``photonic advantage'' criterion and justify how recent developments in CMOS optoelectronics (including analog-digital conversion) provably achieve such advantage for robust and digitally-verifiable photonic computing and ultimately generate a new market for decentralized photonic technology.

研究の動機と目的

• ブロックチェーンおよび暗号通貨マイニングの増大するエネルギー消費を軽減するため、エネルギー効率の高い光デバイス代替技術を開発すること。
• ブロックチェーン応用における合意形成とセキュリティを損なうアナログ光デバイスにおける体系的誤差を克服すること。
• デジタル検証可能性とキャリブレーション、損失、結合、位相誤差に対する耐性を保証する、離散的かつ整数ベースの光ハッシュ関数（LightHash）を設計すること。
• CMOS互換性を持つ光エレクトロニクスが、ブロックチェーンワークロードにおいて電子システムを上回るエネルギー効率とセキュリティを実現するという「光的優位性」の基準を確立すること。
• 状態空間のサイズを分析し、パラメータ選定（N, K）を提案することで、デジタル事前計算攻撃を防止すること。

提案手法

• LightHashは、マハーチャンドラ干渉計の光ファイバー・メッシュネットワークを用いて、整数算術を用いて光ドメインでの行列・ベクトル乗算を実行する。
• ハッシュ関数はN（ベクトルサイズ）およびK（数値解像度）というパラメータで定義され、調整可能な難易度と誤差耐性を実現する。
• 値間の整数間隔が2であることにより、奇数および偶数のKの両方で一貫したステップサイズが保証され、光出力における離散的ランダムウォークが可能になる。
• 符号なししきい値処理を用いてアナログ光出力を離散的な256ビットハッシュ値にマッピングし、デジタル検証を可能にする。
• 波長多重を提案することで、異なる波長を用いて複数のハッシュ計算を並列化し、スループットを向上させるが、誤差率が上昇する。
• Pythonエミュレータとデータ利用可能性リポジトリを提供し、さまざまなNおよびK設定下でのLightHashのテストと検証が可能になる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 光ファイバー・メッシュネットワークを用いて、ブロックチェーンに適した暗号的に安全で、デジタルに検証可能なハッシュ関数を実装できるか？
• RQ2 光デバイスにおける体系的誤差（キャリブレーション、損失、結合、位相）を、セキュリティ保証を損なわずにどのように軽減できるか？
• RQ3 どのパラメータ選定（N, K）が、誤差耐性とデジタル事前計算攻撃に対する耐性を両立させるか？
• RQ4 光デバイス計算は、ブロックチェーンワークロードにおいて電子的代替手段に比べて測定可能な「光的優位性」を示すか？
• RQ5 十分な精度で光的プルーフ・オブ・ワークを実装できるか。これにより分散ネットワークにおける合意形成とデジタル検証が可能になるか？

主な発見

• 整数算術を用いることで、LightHashは体系的誤差に対して強固であり、一貫した誤差耐性とデジタル検証可能性を実現する。
• 状態空間のサイズはC = (2K)^Nとスケーリングされ、デジタル事前計算攻撃を防止するにはNを大きくすることが、Kを大きくするのよりも効果的である。
• N=64およびK=2の設定では、状態空間が3.4×10^38に達し、キャッシュが非現実的になるため、デジタル攻撃から安全である。
• NおよびKパラメータによる調整により、ビット誤り率≤1%の範囲で、光的プルーフ・オブ・ワークの実現可能性が実証された。
• 波長多重により、複数のハッシュ計算が並列化可能であるが、波長のばらつきに伴い誤差率が上昇する。
• SHA256ではなくSHA3-256を用いることで、アダーの不要なためチップ面積が削減され、ハードウェア効率が向上する。