О мультиплексировании при генерации физических случайных чисел и сохранении полной энтропии

Научные отчеты, том 13, Номер статьи: 7892 (2023) Цитировать эту статью

232 доступа

Подробности о метриках

В данной статье мы используем случайный суперконтинуум на основе случайного рамановского лазера с распределенной обратной связью для исследования генерации случайных чисел путем спектрального демультиплексирования широкого спектра суперконтинуума в параллельных каналах. Настраивая спектральное разделение между двумя независимыми каналами, мы проверяем возможности наиболее часто используемых статистических тестов для определения требуемого минимального спектрального разделения между каналами, особенно после использования этапов постобработки. Из всех исследованных тестов взаимная корреляция между каналами с использованием необработанных данных оказалась наиболее надежной. Мы также демонстрируем, что использование этапов постобработки, либо извлечения наименее значимых битов, либо операций исключающего ИЛИ, препятствует способности этих тестов обнаруживать существующие корреляции. Таким образом, выполнение этих тестов на данных постобработки, о которых часто сообщается в литературе, недостаточно для правильного установления независимости двух параллельных каналов. Поэтому мы представляем методологию, которая может быть использована для подтверждения истинной случайности параллельных схем генерации случайных чисел. Наконец, мы демонстрируем, что хотя настройка полосы пропускания одного канала может изменить его потенциальную случайность, она также влияет на количество доступных каналов, так что общая скорость генерации случайных чисел сохраняется.

Генерация случайных чисел (ГСЧ) становится все более востребованной во многих приложениях, таких как моделирование Монте-Карло1, алгоритмы машинного обучения2 и защищенные коммуникации3. Хотя раньше для этой цели было достаточно генераторов псевдослучайных чисел, основанных на алгоритмических вычислениях, некоторые приложения, требующие очень большого количества случайных чисел, начинают обнаруживать свои ограничения. Таким образом, в последние годы значительно возрос интерес к истинным случайным числам, генерируемым физическими процессами, в отличие от детерминированных алгоритмов. Действительно, поскольку они основаны на настоящих физических случайных системах, они не страдают от тех же проблем воспроизводимости и периодичности, которые проявляют даже лучшие системы псевдо-ГСЧ. Однако, чтобы гарантировать, что генерируемые числа действительно случайны, важно правильно определить источник случайности и количественно оценить ее потенциал. ГСЧ, основанный на квантовых процессах, обеспечивает абсолютную уверенность в истинной случайности системы, поскольку случайность возникает из присущих ей квантовых вероятностей. Однако скорость передачи данных, которую можно достичь с помощью этих систем, относительно низкая, обычно от Мбит/с до низкого Гбит/с4. Этого недостаточно для описанных ранее приложений, которые обрабатывают случайные биты с ошеломляюще высокой скоростью. Поэтому были исследованы новые источники случайности для генерации случайных битов с более высокой скоростью, чем это в настоящее время достижимо с помощью квантовых процессов.

Современный уровень техники основан на энтропии, генерируемой полупроводниковыми лазерами, работающими хаотично из-за внешней обратной связи с резонатором. Благодаря большой полосе пропускания хаотических лазеров были продемонстрированы скорости ГСЧ в сотни Гбит/с5, а недавняя работа продемонстрировала, как эти случайно сгенерированные биты могут быть извлечены с использованием полностью оптического квантования, что позволяет преодолеть ограниченную пропускную способность электронных компонентов, таких как фотодиоды и аналого-цифровые преобразователи6. Однако источник случайности в этих хаотических системах не так очевиден, как в случае с квантовыми системами, и в гонке за достижение максимально возможной частоты ГСЧ было принято много сокращений. Одним из наиболее распространенных в литературе является использование сложных этапов постобработки для сокрытия существующих корреляций в битовых последовательностях, которые недостаточно случайны, чтобы пройти статистическое тестирование7,8,9,10,11. Обычный этап постобработки основан на применении операции исключающее ИЛИ (XOR) между исходным битовым потоком и его версией с задержкой по времени7,8,9. Даже более сложные операции постобработки, такие как использование последовательных числовых производных, обещают генерировать больше случайных битов за одно измерение, чем использованная исходная оцифровка, что снова должно вызвать некоторые опасения по поводу истинной случайности генерируемых таким образом битовых последовательностей10. 11. В 2017 году Харт и др. выпустил некоторые рекомендации по оценке содержания энтропии физических систем ГСЧ12. В своей статье они рекомендуют исследователям полагаться исключительно на данные с минимальной постобработкой с целью генерации истинного ГСЧ, а любую последовательность битов, которая требует использования сложной постобработки для прохождения статистических тестов, следует рассматривать как не что иное, как высококачественная псевдослучайная битовая последовательность. Более того, они утверждают, что физическое происхождение энтропии следует исследовать и теоретически вычислить, а не полагаться исключительно на статистические испытания.