[논문 리뷰] Experimental evaluation of digitally-verifiable photonic computing for blockchain and cryptocurrency

Sunil Pai, Tae‐Won Park외 10명|arXiv (Cornell University)|2022. 05. 17.

Neural Networks and Reservoir Computing인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 막스-젠더 간섭계로 구성된 광학 메시 네트워크를 기반으로 하는 디지털로 검증 가능한 광학 암호 해시 함수인 LightHash를 제안한다. 이는 블록체인 및 암호화폐를 위한 에너지 효율적이고 오차에 강건한 광학 증명 작업을 가능하게 한다. 실험적으로 정수 행렬-벡터 연산을 통해 가변 매개수 N과 K를 사용함으로써, 체계적 오차에 대한 강건성과 함께 디지털 검증 가능성 및 광학적 우월성을 유지함을 입증한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 블록체인 및 암호화폐 마이닝의 증가하는 에너지 비용을 해결하기 위해 에너지 효율적인 광학적 대체 기술을 개발하기 위해.
• 블록체인 응용 분야에서 합의 및 보안을 손상시키는 광학 아날로그 계산의 체계적 오류를 극복하기 위해.
• 디지털 검증 가능성을 보장하고 캘리브레이션, 손실, 커플링 및 위상 오차에 저항하는 이산적이고 정수 기반의 광학 해시 함수(LightHash)를 설계하기 위해.
• CMOS 호환 광전자 장치가 블록체인 워드로드에 대해 전자 시스템보다 에너지 효율성과 보안 면에서 뛰어난 성능을 보일 수 있음을 보여주는 '광학적 우월성' 기준을 설정하기 위해.
• 캐싱을 비가능하게 하는 매개수 선택(N, K)을 분석하고 추천함으로써 디지털 사전계산 공격을 방지하기 위해.

제안 방법

• LightHash는 정수 산술을 사용하여 광학 영역에서 행렬-벡터 곱셈을 수행하는 막스-젠더 간섭계로 구성된 광학 메시 네트워크를 사용한다.
• 해시 함수는 N(벡터 크기)과 K(수치 해상도)로 매개변수화되어 있어 조정 가능한 난이도와 오차 내성 가능성을 제공한다.
• 값 간 정수 간격 2는 홀수 및 짝수 K 모두에서 일관된 단계 크기를 보장하며, 광학 출력에서 이산적인 랜덤 워크를 지원한다.
• 부호 없는 임계 처리를 사용하여 아날로그 광학 출력을 이산적인 256비트 해시 값으로 매핑함으로써 디지털 검증을 가능하게 한다.
• 다양한 파장을 통해 병렬화된 다중 해시 계산을 위해 파장 multiplexing을 제안함으로써 처리량을 증가시키지만, 오차율은 증가한다.
• 다양한 N 및 K 설정에서 LightHash의 테스트 및 검증을 위해 파이썬 에뮬레이터와 데이터 가용성 레포지터리가 제공된다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 광학 메시 네트워크를 사용하여 블록체인에 적합한 암호학적으로 안전하고 디지털로 검증 가능한 해시 함수를 구현할 수 있는가?
• RQ2 광학 시스템에서 발생하는 체계적 오류(캘리브레이션, 손실, 커플링, 위상)를 어떻게 완화할 수 있으며, 이로 인해 보안 보장을 유지할 수 있는가?
• RQ3 어떤 매개수 선택(N, K)이 오차 내성과 디지털 사전계산 공격에 대한 저항력을 모두 확보하는가?
• RQ4 광학 계산은 전자 대비 블록체인 워드로드에 대해 에너지 효율성과 보안 면에서 측정 가능한 '광학적 우월성'을 제공하는가?
• RQ5 충분한 정확도로 광학 증명 작업을 실행할 수 있으며, 이는 분산 네트워크에서 합의 및 디지털 검증을 가능하게 하는가?

주요 결과

• LightHash는 이산 정수 산술을 사용함으로써 체계적 오차에 대한 강건성을 확보하여 일관된 오차 내성과 디지털 검증 가능성을 확보한다.
• 상태 공간 크기는 C = (2K)^N으로 스케일링되며, 디지털 사전계산 공격을 방지하기 위해 N을 늘리는 것이 K를 늘리는 것보다 더 효과적이다.
• N=64 및 K=2일 때 상태 공간은 3.4×10^38에 도달하여 캐싱이 비가능하고 디지털 공격으로부터 보호된다.
• N 및 K 매개수를 조정함으로써 비트 오류율 ≤1% 수준에서 광학 증명 작업의 실현 가능성을 입증하였다.
• 파장 multiplexing는 다중 해시 계산의 병렬화를 가능하게 하지만, 파장 변화가 증가할수록 오차율도 증가한다.
• 샤256 대신 샤3-256를 사용함으로써 더미 애드어가 없어지므로 칩 면적을 줄여 하드웨어 효율성을 향상시킨다.