양자 생성 난수로 새로운 정확도 표준 설정

• 과학자들은 양자 역학을 사용하여 절대 난수를 생성합니다. 
• 이 기술에는 빛의 입자, 광자로 디지털 비트를 생성하는 것이 포함됩니다.
• 결국에는 암호화 및 보안 시스템을 개선할 수 있습니다. 

NIST(국립표준기술연구소)의 과학자들은 양자 역학을 사용하여 보다 귀중한 난수를 생성하는 새로운 기술을 구축했습니다. 이제 난수의 예측 불가능성은 이전에 사용된 모든 방법을 능가하여 암호화 및 보안 시스템을 향상시킵니다.

기존 시스템의 문제점이 무엇인지 물으셨나요? 글쎄, 그들은 절대적인 의미에서 난수를 생성하지 않습니다. 기계 또는 소프트웨어 공식에 의해 무작위로 생성된 숫자는 예측 가능한 소음 원인을 포함한 다양한 요인에 의해 약화될 수 있습니다. 통계 테스트를 실행할 수는 있지만 결과에 대한 테스트만으로는 결과를 예측할 수 없었다고 보장할 수 없습니다.

난수는 전자 네트워크에서 개인 정보를 암호화하기 위해 매일 수십억 번 사용됩니다. 그러나 기존 소스가 실제로 예측 불가능하다고 누구도 보장할 수 없기 때문에 보안 시스템의 강도가 제한됩니다. 이는 동전을 던지는 것과 같습니다. 무작위로 보이지만 동전이 굴러가는 경로를 따라가면 결과를 알 수 있습니다.

그러나 새로운 방법은 양자 소스와 프로토콜에 의존합니다. 그리고 연구자들은 누구도 양자 기반 결과를 예측할 수 없다고 확신합니다. 오직 양자 머신만이 출력과 측정 선택 사이의 통계적 상관관계를 생성할 수 있습니다.

어떻게 작동하나요?

새로운 기술에는 빛의 입자인 광자로 디지털 비트(0과 1)를 생성하는 것이 포함됩니다. 이는 양자역학의 핵심 예측을 강력하게 뒷받침하는 이전 NIST 실험 "원거리에서 으스스한 행동이 현실이다"를 기반으로 합니다. 그러나 새로운 작업은 훨씬 더 실제적인 무작위 비트 문자열을 생성합니다.

보다 구체적으로, 무작위성 생성은 실험적 시도 중 공간과 같은 분리 및 측정 스테이션의 감지 효율성을 특징으로 하는 '허점 없는' 벨 테스트를 사용합니다.

벨 부등식 

다음으로 이해해야 할 것은 벨 테스트입니다. 이 테스트에서는 두 개의 별도 측정 스테이션에 배치된 모듈을 사용하여 얽힌 시스템에서 측정이 이루어집니다. 각 스테이션에서 선택이 이루어집니다(두 가지 측정 유형 중 하나).

여러 번 시도한 후 측정 데이터가 '벨 부등식'이라는 특정 시나리오를 위반하는 경우 약한 가정 하에서 데이터가 무작위성을 갖는 것으로 인증됩니다.

두 가지 핵심 사항을 가정하면 모든 비트를 예측할 수 없습니다 –

1. 측정 설정은 기기 및 기존 기존 데이터와 무관합니다.
2. 각 실험 실험에서 각 스테이션의 측정 출력은 다른 스테이션의 구성과 독립적입니다.

첫 번째는 테스트할 수 없지만 측정 설정을 독립적으로 선택할 수 있기 때문에 여러 물리 법칙과 과학 실험의 해석이 필요한 경우가 많습니다. 두 번째 점은 신호가 빛의 속도보다 빠르게 전송될 수 있는 경우에만 위반될 수 있습니다.

참고:자연 | doi:10.1038/s41586-018-0019-0 | NIST

난수 생성 중 

난수 생성 과정은 긴 문자열 생성과 추출의 두 단계로 나눌 수 있습니다.

첫째, 연구원들은 벨 테스트를 통해 긴 비트 문자열을 생성하기 위해 으스스한 행동 실험을 사용했습니다. 그들은 광자 쌍의 특성 간의 상관 관계를 계산했습니다. 타이밍 요소는 기존 시나리오나 빛의 속도보다 느린 데이터 교환과 같은 기존 프로세스로는 상관관계를 입증할 수 없도록 보장합니다.

양자역학은 통계 테스트를 통해 검증되었으며, 이러한 정보를 통해 과학자들은 긴 문자열의 무작위성을 정량화할 수 있었습니다.

이미지 출처: Shalm/NIST

실험 설정에서 볼 수 있듯이 레이저 빔은 독특한 결정에 부딪혀 얽힌 광자 쌍으로 변환됩니다. 광자는 추가로 계산되어 절대 난수 문자열을 생성합니다. 

그러나 무작위성이 문자열 전체에 제대로 퍼지지 못했습니다. 예를 들어, 거의 모든 비트가 1이고 0이 아닌 비트가 없거나 거의 없을 수 있습니다. 실제 임의성을 지닌 균일하고 작은 문자열(모든 비트가 1 또는 0이 될 확률이 0.5임)을 얻기 위해 연구자는 두 번째 단계인 추출을 수행합니다.

그들은 Bell 테스트 데이터를 더 작고 균일한 문자열로 변환하는 특수 소프트웨어를 설계했습니다.

전반적인 방법에는 Bell 테스트를 위한 측정 구성을 선택하고 초기 데이터에서 무작위성을 추출하는 소프트웨어에 공급하기 위해 2개의 독립적인 문자열(기존 방법을 통해 생성된 무작위 비트 포함)이 필요합니다.

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그들은 총 5개의 데이터세트를 수집했는데, 가장 좋은 데이터세트는 10-12 범위 내에서 균일하게 분포된 1,024개의 무작위 비트, 즉 1%의 1조분의 1을 생성했습니다.

현재까지 이것은 무작위성을 물리적으로 생성하여 보안과 광범위한 응용 프로그램을 강화하는 가장 좋은 방법입니다.