물리적 난수 생성의 다중화 및 보존된 총 엔트로피 함량

Scientific Reports 13권, 기사 번호: 7892(2023) 이 기사 인용

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측정항목 세부정보

현재 기사에서는 무작위 라만 분산 피드백 레이저를 기반으로 하는 무작위 초연속체를 사용하여 병렬 채널에서 넓은 초연속체 스펙트럼을 스펙트럼적으로 역다중화하여 난수 생성을 조사합니다. 두 개의 독립 채널 간의 스펙트럼 분리를 조정함으로써 특히 후처리 단계를 사용한 후에 채널 간에 필요한 최소 스펙트럼 분리를 식별하기 위해 가장 일반적으로 사용되는 통계 테스트의 기능을 테스트합니다. 조사된 모든 테스트 중에서 원시 데이터를 사용한 채널 간 상호 상관 관계가 가장 강력한 것으로 보입니다. 또한 최하위 비트 추출 또는 배타적 OR 연산과 같은 사후 처리 단계를 사용하면 이러한 테스트가 기존 상관 관계를 감지하는 기능을 방해한다는 것을 보여줍니다. 따라서 종종 문헌에 보고된 후처리 데이터에 대해 이러한 테스트를 수행하는 것만으로는 두 병렬 채널의 독립성을 적절하게 설정하기에는 충분하지 않습니다. 따라서 우리는 병렬 난수 생성 방식의 진정한 무작위성을 확인하는 데 사용할 수 있는 방법론을 제시합니다. 마지막으로 우리는 단일 채널의 대역폭을 조정하면 잠재적인 무작위성 출력을 수정할 수 있지만 사용 가능한 채널 수도 영향을 미쳐 총 난수 생성 비트 전송률이 보존된다는 것을 보여줍니다.

난수 생성(RNG)은 몬테카를로 시뮬레이션1, 기계 학습 알고리즘2 및 보안 통신3과 같은 다양한 애플리케이션에 대한 수요가 점점 늘어나고 있습니다. 이전에는 알고리즘 계산을 기반으로 한 의사 난수 생성기로 충분했지만 매우 많은 양의 난수가 필요한 특정 애플리케이션에서는 한계가 드러나기 시작했습니다. 이처럼 결정론적 알고리즘과 달리 물리적 프로세스에 의해 생성된 실제 난수는 최근 몇 년간 관심이 크게 높아졌습니다. 실제로, 이는 실제 물리적 무작위 시스템을 기반으로 하기 때문에 최고의 의사 RNG 시스템에서도 나타나는 동일한 재현성 및 주기성 문제를 겪지 않습니다. 그러나 생성된 숫자가 실제로 무작위인지 확인하려면 무작위성의 출처를 올바르게 식별하고 그 잠재력을 정량화하는 것이 중요합니다. 양자 프로세스 기반 RNG는 시스템의 실제 무작위성에 대한 절대적인 확실성을 제공합니다. 무작위성은 고유한 양자 확률에서 비롯되기 때문입니다. 그러나 이러한 시스템에서 달성할 수 있는 비트 전송률은 일반적으로 Mbps에서 낮은 Gbps 속도4로 상대적으로 낮습니다. 이는 엄청나게 빠른 속도로 임의의 비트를 소비하는 앞서 설명한 애플리케이션에는 충분하지 않습니다. 따라서 현재 양자 프로세스로 달성할 수 있는 것보다 더 높은 속도로 무작위 비트를 생성하기 위해 새로운 무작위성의 소스가 조사되었습니다.

현재 기술 상태는 캐비티에 대한 외부 피드백으로 인해 혼란스럽게 작동하는 반도체 레이저에 의해 생성된 엔트로피에 의존합니다. 혼돈 레이저의 넓은 대역폭으로 인해 수백 Gbps의 RNG 속도가 시연되었으며5 최근 연구에서는 포토다이오드와 같은 전자 부품의 제한된 대역폭을 극복할 수 있는 전광 양자화를 사용하여 무작위로 생성된 비트를 추출하는 방법을 보여주었습니다. 아날로그-디지털 변환기6. 그러나 이러한 혼돈 시스템에서 임의성의 원인은 양자 시스템의 경우만큼 명확하지 않으며 가능한 가장 큰 RNG 속도를 달성하기 위한 경쟁에서 많은 지름길을 택했습니다. 문헌에서 가장 널리 퍼진 것 중 하나는 복잡한 후처리 단계를 사용하여 통계 테스트7,8,9,10,11를 통과할 만큼 충분히 무작위적이지 않은 비트 시퀀스의 기존 상관 관계를 숨기는 것입니다. 일반적인 후처리 단계는 원본 비트 스트림과 시간 지연 버전 간의 배타적 OR(XOR) 연산 적용에 의존합니다7,8,9. 연속적인 수치 도함수 사용과 같은 훨씬 더 복잡한 후처리 작업은 원래 사용된 디지털화보다 측정당 더 많은 무작위 비트를 생성할 수 있다는 가능성을 제공하며, 이는 생성된 비트 시퀀스의 실제 무작위성에 대한 우려를 다시 불러일으킵니다10. 11. 2017년에 Hart et al. 물리적 RNG 시스템의 엔트로피 함량 평가를 위한 몇 가지 권장 사항을 발표했습니다. 그들의 기사에서 그들은 연구원들이 진정한 RNG 생성을 목적으로 최소한의 후처리 데이터에만 의존해야 하며, 통계 테스트를 통과하기 위해 복잡한 후처리를 사용해야 하는 모든 비트 시퀀스는 단지 고품질 의사 무작위 비트 시퀀스. 더욱이 그들은 통계적 테스트에만 의존하기보다는 엔트로피의 물리적 기원을 조사하고 이론적으로 계산해야 한다고 주장합니다.