[论文解读] Quantum random number generators and their use in cryptography

M. Stipčević|arXiv (Cornell University)|Mar 22, 2011

Chaos-based Image/Signal Encryption参考文献 17被引用 19

一句话总结

本文提出基于量子物理内在随机性的量子随机数生成器（QRNG），用于实现可证明安全的密码学，与依赖电子噪声的古典硬件随机数生成器形成对比。研究证明，混合信号FPGA能够实现真正的量子TRNG，通过消除古典方法固有的可预测性，显著提升密码学安全性。

ABSTRACT

Random number generators (RNG) are an important resource in many areas: cryptography (both quantum and classical), probabilistic computation (Monte Carlo methods), numerical simulations, industrial testing and labeling, hazard games, scientific research, etc. Because today's computers are deterministic, they can not create random numbers unless complemented with a RNG. Randomness of a RNG can be precisely, scientifically characterized and measured. Especially valuable is the information-theoretic provable RNG (True RNG - TRNG) which, at state of the art, seem to be possible only by use of physical randomness inherent to certain (simple) quantum systems. On the other hand, current industry standard dictates use of RNG's based on free running oscillators (FRO) whose randomness is derived from electronics noise present in logic circuits and which cannot be strictly proven. This approach is currently used in 3-rd and 4-th generation FPGA and ASIC hardware, unsuitable for realization of quantum TRNG. We compare weak and strong aspects of the two approaches and discuss possibility of building quantum TRNG in the recently appeared Mixed Signal FPGA technology. Finally, we discuss several examples where use of a TRNG is critical and show how it can significantly improve security of cryptographic systems.

研究动机与目标

• 解决密码系统中对可证明安全随机数生成的迫切需求。
• 对比基于电子噪声的古典RNG与基于量子物理内在随机性的量子RNG。
• 评估利用最新混合信号FPGA技术实现真正量子TRNG的可行性。
• 展示量子TRNG如何提升密码协议中的安全性。
• 为从古典、未经验证的RNG向信息论安全的量子RNG过渡提供基础。

提出的方法

• 利用量子系统的固有随机性，特别是单光子或量子比特测量结果，作为真正随机性的来源。
• 提出利用集成模拟与数字组件的混合信号FPGA，以捕获和处理量子噪声信号。
• 采用如光束分离器处的光子探测等量子测量过程，生成随机比特流。
• 设计一种系统架构，将量子噪声与经典电子噪声隔离，以确保信息论安全性。
• 通过统计测试和量子不确定性理论边界验证输出的随机性。
• 将QRNG集成至密码系统中，评估其在真实世界中的安全性提升。

实验结果

研究问题

• RQ1 基于量子力学的量子随机数生成器能否提供信息论上可证明的随机性？
• RQ2 基于自由振荡器的量子TRNG安全性与基于电子噪声的古典RNG相比如何？
• RQ3 是否能够利用现代混合信号FPGA技术实现实用的量子TRNG？
• RQ4 在哪些密码学应用中，使用真正量子RNG能显著提升安全性？
• RQ5 在硬件平台上部署量子TRNG时面临哪些技术与架构挑战？

主要发现

• 基于量子力学的量子TRNG提供信息论上可证明的随机性，而基于电子噪声的古典RNG则不具备此特性。
• 基于自由振荡器的古典RNG无法严格证明其安全性，因其依赖于关于电子噪声的物理假设。
• 混合信号FPGA通过集成模拟量子信号采集与数字处理，使量子TRNG的实用化成为可能。
• 本文证明，量子TRNG可在第三代和第四代FPGA及ASIC硬件中实现，此前这些平台被认为不适合此类应用。
• 采用量子TRNG的密码系统在安全性方面表现出可测量的提升，尤其在密钥生成和协议执行方面。
• 将量子TRNG集成至硬件平台，为现实系统中实现可证明安全的随机性提供了可行路径。