양자 생성 난수, 새로운 정확도 표준 수립

과학자들이 양자역학을 이용해 절대적인 난수를 생성했습니다. 이 기술은 빛의 입자인 광자(photon)로 디지털 비트를 생성하는 과정을 포함합니다. 궁극적으로 암호화 및 보안 시스템을 개선할 수 있습니다.

작동 원리

기존 시스템의 문제점이 뭐냐고요? 절대적 의미에서 난수를 생성하지 못합니다. 기계나 소프트웨어 공식으로 무작위 생성된 숫자는 예측 가능한 잡음 소스 등 수많은 요인에 의해 훼손될 수 있습니다. 통계적 테스트를 실행할 수 있지만, 결과만으로는 결과가 예측 불가능했음을 보장할 수 없습니다.

난수는 전자 네트워크에서 사적 정보 암호화를 위해 매일 수십억 번 사용됩니다. 하지만 기존 소스가 정말 예측 불가능한지 아무도 보장할 수 없으므로 보안 시스템의 강도가 제한됩니다. 동전 던지기 같은 겁니다: 무작위 같아 보이지만, 동전 경로를 추적하면 결과를 알 수 있습니다.

하지만 새 방법은 양자 소스와 프로토콜에 의존합니다. 연구자들은 양자 기반 결과를 아무도 예측할 수 없다고 확신합니다. 오직 양자 기계만이 출력과 측정 선택 간 통계적 상관관계를 생성할 수 있습니다.

작동 방식

새 기술은 빛의 입자인 광자(photon)로 디지털 비트(0과 1)를 생성하는 과정을 포함합니다. 이는 이전 NIST 실험 "먼 거리에서의 유령 같은 작용은 진짜다(spooky action at a distance is real)"에 기반하며, 양자역학의 핵심 예측을 강력히 지지했습니다. 새 연구는 훨씬 더 진짜에 가까운 난수 비트 문자열을 생성합니다.

구체적으로, 난수 생성은 "루프홀 프리(loophole-free)" 벨 테스트(Bell test)를 사용하며, 실험 시도 중 측정 스테이션의 공간적 분리(space-like separation)와 검출 효율로 특징지어집니다.

벨 부등식(Bell Inequalities)

이해해야 할 다음은 벨 테스트입니다. 두 개의 분리된 측정 스테이션에 배치된 모듈로 얽힌 시스템에 측정을 수행합니다. 각 스테이션에서 선택이 이루어집니다(두 측정 유형 중 하나).

여러 시도 후 측정 데이터가 '벨 부등식'이라 불리는 특정 시나리오들을 위반하면, 데이터는 약한 가정 하에서 난수를 가짐이 인증됩니다.

두 가지 핵심 포인트를 가정하면 모든 비트는 예측 불가능합니다:

1. 측정 설정이 장치들과 그에 대한 기존 고전적 데이터와 독립적임.
2. 각 실험 시도에서 각 스테이션의 측정 출력이 다른 스테이션의 구성과 독립적임.

첫 번째는 검증 불가능하지만, 측정 설정을 독립적으로 선택할 수 있으므로 여러 물리 법칙과 과학 실험의 해석에서 종종 인용됩니다. 두 번째는 신호가 빛보다 빠르게 전송될 수 있는 경우에만 위반될 수 있습니다.

참조: Nature | doi:10.1038/s41586-018-0019-0 | NIST

난수 생성

난수 생성 과정은 두 단계로 나눌 수 있습니다 — 긴 문자열 생성, 그리고 추출.

첫째, 연구진은 유령 같은 작용 실험으로 벨 테스트를 통해 긴 비트 문자열을 생성했습니다. 광자 쌍의 속성 간 상관관계를 계산했습니다. 타이밍 요소는 상관관계가 기존 프로세스(기존 시나리오나 빛보다 느린 데이터 교환)로 설명될 수 없음을 보장합니다.

통계적 테스트로 양자역학을 검증했고, 이 정보로 과학자들은 긴 문자열의 난수도를 정량화할 수 있었습니다.

이미지 출처: Shalm / NIST

실험 설정에서 볼 수 있듯, 레이저 빔이 특수 결정에 부딪혀 얽힌 광자 쌍으로 변환됩니다. 광자들이 추가 계산돼 절대적 난수 문자열을 생성합니다.

하지만 난수가 문자열 전체에 고르게 퍼지지 않을 수 있습니다. 예를 들어 거의 모든 비트가 1이고 0은 없거나 극소수일 수 있습니다. 모든 비트가 0.5 확률로 1이나 0이 되는 균일하고 작은 진짜 난수 문자열을 얻기 위해 연구진은 두 번째 단계인 추출을 수행합니다.

벨 테스트 데이터를 더 작고 균일한 문자열로 변환하는 특수 소프트웨어를 설계했습니다.

전체 방법은 2개의 독립적 문자열(전통적 방법으로 생성된 난수 비트 포함)을 필요로 합니다 — 벨 테스트용 측정 설정 선택과 초기 데이터에서 난수를 추출하는 소프트웨어 공급용.

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총 5개 데이터셋을 수집했으며, 최고 데이터셋은 10^-12, 즉 1조 분의 1% 내에서 균일하게 분포된 1,024개의 난수 비트를 산출했습니다.

지금까지 이는 물리적으로 난수를 생성하는 최고의 방법으로, 보안과 광범위한 응용을 강화합니다.