ASE噪声量子随机数产生方案的随机性量化模型及方法

摘要

本发明公开了一种ASE噪声量子随机数产生方案的随机性量化模型及方法，所述方法包括步骤：S1，计算ASE光源模式数M；S2，计算ASE光信号每个模式下的平均光子数；S3，计算采样电压v与光子数n的综合响应系数c；S4，计算采样电压中量子信号对应的概率分布和最小熵。本发明能够评估初始序列中经典电噪声占比，量化评估纯粹由量子过程产生的随机性，从而提升了输出随机序列安全性。

说明书

技术领域

本发明涉及随机数产生方案领域，更为具体的，涉及一种ASE噪声量子随机数产生方案的随机性量化模型及方法。

背景技术

随机数在博彩、统计抽样、计算仿真、密码学、信息安全、量子保密通信等领域都起到重要作用。怎样安全而可靠地产生高速、高质量的真随机数是密钥安全保护的关键，是密码学乃至信息安全的重要研究方向。

依据产生手段，当前随机数发生器产生方案主要分为两种：伪随机数发生器和物理随机数发生器。伪随机数发生器利用确定性的计算机算法产生，已广泛用于现代数字电子信息系统中。但是，由于算法具有确定性和可预测性，伪随机数不适合要求真正随机性的应用，例如，密码和信息安全系统。物理随机数发生器通过对非确定性的物理过程进行观测得到随机序列，目前物理随机数发生器分为两大类：基于经典噪声的随机数发生器和基于量子噪声的随机数发生器。基于经典噪声的随机数发生器所采用的噪声源可用经典物理学完整描述：如电子元器件的热噪声、振荡器的抖动及时钟漂移等，该类随机数发生器难以建立严格的数学模型来证明其安全性，且随机数产生速率较低。相对的，量子随机数发生器（QRNG）具有如下优势：1、随机性好，QRNG通过观测量子噪声产生高质量的随机序列，具备理论严格可证明的安全性，理论上能产生无穷长、非周期、独立同分布的真随机序列；2、产生速率高，QRNG的随机数产生速率可达100Gbps量级，远超基于经典噪声的随机数发生器。

在过去数十年里，已经提出并证明了若干种QRNG方案，包括探测光子路径，光子到达时间，光子数量分布，真空涨落，量子相位波动和放大自发辐射（ASE）噪声等。在已构建的QRNG方法中，ASE噪声方案因为结构简单且速率高，得到广泛的关注和研究。一方面，自发辐射是典型的量子随机现象，而ASE噪声是具有随机强度的自发辐射噪声信号的放大结果，可以通过光电探测器（PD）直接测量，无需复杂干涉光路和反馈控制，实用性好。另一方面，采用光纤放大器或超亮发光二极管（SLED）可以很容易地产生ASE噪声。此外，ASE噪声通常在很宽的频率范围内具备平坦频谱，因此可结合高速探测和采集系统来生成高速随机数。

基于ASE噪声的量子随机数产生方案的原理如图1所示，ASE光源产生放大自发辐射噪声光信号、高速光电探测器PD对ASE噪声光信号进行光电转换产生随机电信号、高速模数转换器ADC对随机电信号进行采样以获取原始随机序列、高速后处理模块对原始随机序列进行数据后处理以获取最终随机序列。其中，常用的数据后处理方法如截位异或、Toeplitz等均是直接基于初始序列最小熵计算进而得到最终输出的随机序列长度。在实际探测过程中，PD探测输出结果不仅包含噪声光信号引起的变化，而且还包含系统本底电噪声。因此，在计算初始序列最小熵过程中包含经典电噪声的影响，则最终随机序列仍然包含经典电噪声成分。原理上，窃听者可通过控制系统经典电噪声信息来获取最终随机序列部分信息，则系统存在安全隐患。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种ASE噪声量子随机数产生方案的随机性量化模型及方法，能够评估初始序列中经典电噪声占比，量化评估纯粹由量子过程产生的随机性，从而提升了输出随机序列安全性。

本发明的目的是通过以下方案实现的：

一种ASE噪声量子随机数产生方案的随机性量化模型，包括：

ASE噪声信号产生装置，在ASE噪声信号产生装置中设有ASE光源，在每个时间窗口

探测装置，在探测装置设有光电探测器，光电探测器探测ASE光源的光子并产生光 电流

采样装置，在采样装置中设有模数转换器ADC，模数转换器ADC采样光电探测器的 光电流并获得对应输出电压

一种适用ASE噪声量子随机数产生方案的随机性量化方法，基于如上方案中ASE噪声量子随机数产生方案的随机性量化模型，且包括如下步骤：

S1，测量ASE光信号谱宽

S2，测量ASE光信号输出功率

S3，测量不同光功率下对应的平均采样电压值

S4，计算采样电压中量子信号对应的概率分布

进一步地，在步骤S1中，包括子步骤：按照如下公式计算ASE光源模式数

对于光谱形状服从高斯型的ASE光信号，其模式数

进一步地，在步骤S2中，包括子步骤：

S21，按照如下公式计算ASE光信号每个模式下的平均光子数

对于包含

其中

设ASE光源每种模式都具有相等的平均光子数，则通过光功率计测得进入光电探 测器前的光功率

其中

S22，将

进一步地，在步骤S3中，包括子步骤：

S31，将在每个时间窗口中探测到的光子数

其中

S32，采用功率稳定的单频激光器在不同光功率下进行实验；按照如下公式计算不 同光功率下的每个时间窗口的平均光子数

测量不同光功率下对应的平均采样电压

进一步地，在步骤S4中，包括子步骤：

S41，按照如下公式计算分辨率：

S42，在探测采样输出结果中，量子信号对应的实测电压概率分布表征为：

S43，计算采样结果中，量子部分观测结果的最小熵

本发明的有益效果包括：

本发明实施例针对ASE噪声量子随机数产生方案，提出可描述ASE噪声信号产生、探测和采样过程的物理模型，基于该物理模型，提出了一种新型的适用于ASE噪声量子随机数产生方案的随机性量化方法。该随机性量化模型及方法能够评估初始序列中经典电噪声占比，量化评估纯粹由量子过程产生的随机性，从而提升了输出随机序列安全性。

本发明提出的物理模型和随机性量化方法可行性和普适性强，适用于随机性来源于探测任意分布光子数量子态的QRNG系统。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为基于ASE噪声量子随机数产生方案的原理框图；

图2为本发明实施例ASE光信号产生、探测、采样的物理模型；

图3为QRNG系统分辨率为

具体实施方式

本说明书中所有实施例公开的所有特征，或隐含公开的所有方法或过程中的步骤，除了互相排斥的特征和/或步骤以外，均可以以任何方式组合和/或扩展、替换。

实施例1

如图2所示，一种ASE噪声量子随机数产生方案的随机性量化模型，包括：

ASE噪声信号产生装置，在ASE噪声信号产生装置中设有ASE光源，在每个时间窗口

探测装置，在探测装置设有光电探测器，光电探测器探测ASE光源的光子并产生光 电流

采样装置，在采样装置中设有模数转换器ADC，模数转换器ADC采样光电探测器的 光电流并获得对应输出电压

实施例2

需要说明的是，在本实施例中，如图1所示，一种适用ASE噪声量子随机数产生方案的随机性量化方法，基于所述ASE噪声量子随机数产生方案的随机性量化模型，且包括如下步骤：

S1，测量ASE光信号谱宽

S2，测量ASE光信号输出功率

S3，测量不同光功率下对应的平均采样电压值

S4，计算采样电压中量子信号对应的概率分布

实施例3

基于实施例2，需要说明的是，在本实施例中，在步骤S1中，包括子步骤：按照如下公式计算ASE光源模式数

对于光谱形状服从高斯型的ASE光信号，其模式数

实施例4

基于实施例2，需要说明的是，在本实施例中，在步骤S2中，包括子步骤：

S21，按照如下公式计算ASE光信号每个模式下的平均光子数

对于包含

其中

设ASE光源每种模式都具有相等的平均光子数，则通过光功率计测得进入光电探 测器前的光功率

其中

S22，将

实施例5

基于实施例2，需要说明的是，在本实施例中，在步骤S3中，包括子步骤：

S31，将在每个时间窗口中探测到的光子数

其中

S32，采用功率稳定的单频激光器在不同光功率下进行实验；按照如下公式计算不 同光功率下的每个时间窗口的平均光子数

测量不同光功率下对应的平均采样电压值

实施例6

基于实施例2，需要说明的是，在本实施例中，在步骤S4中，包括子步骤：

S41，按照如下公式计算分辨率：

S42，在探测采样输出结果中，量子信号对应的实测电压概率分布表征为：

S43，计算采样结果中，量子部分观测结果的最小熵

本发明的方案设计的技术构思原理、具体工作过程、技术效果等，进一步详细说明如下：针对ASE噪声量子随机数产生方案，本发明实施例提出可描述ASE噪声信号产生、探测和采样过程的物理模型，同时基于该物理模型，提出了一种适用于ASE噪声量子随机数产生方案的随机性量化方法，量化了初始序列中纯粹由量子过程产生的随机性，评估了经典电噪声占比，以此为基础来进行数据后处理，改进了此类QRNG系统输出序列安全性。

基于ASE噪声的量子随机数产生方案的核心步骤是：ASE噪声信号的产生、探测、采样，其物理模型如图2所示。从时域上来看，在PD的每个探测时间窗口（探测时间窗口等于PD探测带宽的倒数）内，ASE光源产生包含一定数目光子的光信号，同时PD对光信号探测并输出与光子数成正比的光电流，最后ADC对光电流进行采样并得到与光电流大小成正比的电压信号。采样电压与对应时间内的光子数目成正比，二者具有一致的统计特性，因此不同时间窗口内的采样电压序列服从独立同分布，可以用于产生随机数，在本发明实施例中具体的模型构建如下：

（1）首先，在每个时间窗口

（2）然后，PD探测光子并产生光电流

（3）最后，ADC采样光电流并获得对应输出电压

基于上述物理模型，本发明实施例提出了一种适用于ASE噪声量子随机数产生方案的随机性量化方法，具体步骤如下：

步骤1：测量ASE光信号谱宽

；对于光谱形状服从高斯型的ASE光信号，其模式数

步骤2：测量ASE光信号输出功率

对于包含

其中

假设ASE光源每种模式都具有相等的平均光子数，则通过光功率计测得进入PD前 的光功率

其中

将

步骤3：测量不同光功率下对应的平均采样电压值

由于ASE光信号的光子数理论统计分布

考虑

其中

采用功率稳定的单频激光器在不同光功率下进行实验。一方面计算不同光功率下 的每个时间窗口的平均光子数

另一方面，测量不同光功率下对应的平均采样电压

步骤4：计算采样电压中量子信号对应的概率分布

由于在实际探测过程中，PD不能满足解析每个光子数，假设采集的电压值发生变化所需的最小探测光子数增量为

由于采样电压正比于每个时间窗口中探测到的光子数，且单个光子导致的预期增 量为

其中，

因此，在探测采样输出结果中量子信号对应的实测电压概率分布可表征为

最后，计算采样结果中量子部分观测结果的最小熵，作为后处理输入参数来提取出量子真随机序列。其中，最小熵计算公式如下：

本发明未涉及部分均与现有技术相同或可采用现有技术加以实现。

上述技术方案只是本发明的一种实施方式，对于本领域内的技术人员而言，在本发明公开了应用方法和原理的基础上，很容易做出各种类型的改进或变形，而不仅限于本发明上述具体实施方式所描述的方法，因此前面描述的方式只是优选的，而并不具有限制性的意义。

除以上实例以外，本领域技术人员根据上述公开内容获得启示或利用相关领域的知识或技术进行改动获得其他实施例，各个实施例的特征可以互换或替换，本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。