熵在物理中表示的是微观态的个数。系统的微观态的个数越多,代表系统的混乱度越高。信息论中熵表示每条消息中包含的信息的平均量。信息源越随机,熵越大。如果要获得更加具有随机性的随机数,就要提高信息的熵。

科学已经证明量子力学中的一些现象是随机性的。这为我们的加密技术带来了希望。量子随机数发生器也获得了较大的发展。

上一篇我们提到了量子随机数发生器的三个种类:实用QRNG、自测QRNG、和半自测QRNG。由于模型选择的不同,设备对最终随机数的影响也不同。但得到随机比特的熵源都差不多。


QRNG的熵源分类

光电特性测量

量子比特状态

量子比特是量子信息的基本单位。基本的量子比特有|0>|1>两个状态。一个量子比特的状态同时处在|0>|1>,可以看作是一种随机状态。最简单的可以由斯特恩-盖拉赫实验得到,电子的上偏还是下偏视作电子同时处于|0>|1>的状态。将量子比特的状态作为熵源的理论较为简单,来源明确。但这样产生的随机数的速率较慢,无法实现高速的量子密钥分配。


光子到达位置

与电子一样光子在一些情况下也可以表现出量子特性。通过检测系统光子的空间位置来生成随机比特。但这里有一个问题,随机数的分布与光强度和探测器的空间分布有一定的关系这需要许多探测器。探测器排列过于紧密时,各个随机位可能会产生相关性。


光子到达时间

光子在光电探测器上的到达时间可以作为量子随机变量。具有泊松统计光源的连续光子的间隔被分成单独的时间段。泊松过程的等待时间呈指数分布。通过测量时间间隔可以生成随机比特。


混沌激光

混沌激光具有类噪声和宽频谱特性,可以作为高速随机数产生的物理熵源。从宽带混沌激光提取高速随机数需要经过高速模数转换。利用高速模数转换直接提取的随机序列往往会存在偏差,即随机序列输出的01不是等概率分布,因此,后续还需利用异或、差分等方法对随机序列的随机特性进行优化处理。按照高速模数转换及后续的随机特性优化处理,基于宽带混沌激光产生高速随机数。具体实现有四种方案:两路异或方案、延迟异或方案、单路差分方案及全光模数转换方案。


超辐射发光二极管(SLED)

SLED是一种介于发光二极管和激光器之间的半导体器件。SLED随机产生的自发辐射耦合到波导进行放大,得到输出光场,其随机性体现为光场的强度噪声。SLED的输出光强本质上来自于原子的自发辐射。当SLED中大量的原子以一定概率在不同的能级之间进行自发辐射时就会产生大量光子,光子通过波导耦合效应进入到介质中,经由介质的增益进行放大,最终在介质的端面上输出ASE光噪声信号。输出的ASE光信号由自发辐射和光增益共同决定。光增益是由介质决定的一个相对固定的过程,而自发辐射则是一个量子随机过程——不同原子发生自发辐射效应的概率是完全随机的。从原理上讲,SLED端面输出的ASE瞬时光功率也是随机的, 因此SLED被认为是一种良好的物理噪声源。


其他量子特性测量

真空噪音波动

基于量子真空态的零差检测能够作为量子随机数发生器的熵源。真空状态是最低能量纯量子态并且独立于任何外部物理量。它不能被关联或控制,因此可以通过测量真空状态的正交幅度来产生随机数。




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