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QRNG 中的 Q 是什么？
此来源可以基于经典物理学或量子物理学描述的过程。经典物理学是物理学家数百年前开发的一套理论，用于描述宏观系统，例如下落的硬币。量子物理学是物理学家在 20 世纪上半叶阐述的一套理论，用于描述微观系统，例如原子或基本粒子。在简要讨论偏差之后，下面将介绍基于这些理论的生成器的一些示例及其优点。
有多少个 QRNG 芯片？
基于算法的 PRNG 和基于经典物理的 TRNG 都存在漏洞。由于它们本质上是确定性的，因此可预测，因此 PRNG 无法提供完全的加密安全性。使用经典 TRNG，人们永远无法确定产生了多少真正的随机性。通常，在后处理级别使用健康监测和健全性检查来检测任何问题。这可能足以解决已知问题，但最终缺乏控制和底层物理过程的复杂性使其难以涵盖所有潜在场景。因此，经典 RNG 的弹性高度依赖于后处理，必须使用统计测试等各种实用工具进行评估。
QUANTIS QRNG PCIE-40M＆PCIE-240M
QUANTIS PCIE-40M和PCIE-240M嵌入IDQ20MC1芯片，ID Quantique的最新QRNG技术，从CMOS图像传感器捕获的光源的射击噪声中产生随机性。他们可以直接从熵源（熵数据模式）或符合NIST符合NIST的后处理（RNG数据模式）生成随机位。在芯片级别执行的实时状态验证和熵源健康监控确保PCIE卡始终提供最高的熵，并检测到任何故障或攻击。
高级解决方案的快速可扩展的基于PIC的QRNG
IST-SET-SET-198-RSY在国防和安全方面的量子技术，2023年10月3日至4日©Quside 2022，机密信息。不是用于分发。
使用混合深度学习模型预测伪随机和量子随机数序列
随机数生成是许多应用程序的关键组成部分，包括加密，安全通信系统，模拟和概率算法。伪随机数生成器（PRNGS）和量子随机数生成器（QRNG）是两种主要类型的随机数生成器，QRNG由于其固有的不可预测性提供了更好的安全性[1]。但是，预测PRNG和QRNG序列仍然是评估其安全性和可靠性的重要任务。深度学习技术，例如卷积神经网络（CNN），长期记忆（LSTM）网络和RNN，已在各种时间序列预测任务中广泛使用[2]。在本文中提出了一个混合深度学习模型，该模型结合了CNN，LSTMS和RNN来预测PRNG和QRNG序列。该模型在包含PRNG和QRNG序列的数据集上进行了训练和评估。
实现非局部分散取消保护的无关量子量子随机数发生器
摘要。量子随机数发生器（QRNG）可以通过利用量子力学的固有概率性质来提供真正的随机性，量子力学在许多应用中起着重要作用。但是，真正的随机性获取可能会受到所涉及的不受信任设备的攻击，或者它们与现实生活实施中理论建模的偏差。我们提出并在实验上演示了独立于源设备的QRNG，该QRNG使人们能够使用不信任的源设备访问真实的随机位。随机位是通过测量时间的任何一个光子的到达时间 - 通过自发参数下调产生的能量纠缠的光子对的到达时间，在此通过观察非局部分散剂取消来证明纠缠。在实验中，我们通过改进的熵不确定性关系提取4 Mbps的生成速率，可以通过使用高级单光子检测器将其改进到每秒千兆位。我们的方法为QRNG提供了有前途的候选人，而实际上没有表征或容易出错的源设备。
基于光纤萨格纳克干涉仪的可调量子随机数发生器
摘要 量子随机数生成器 (QRNG) 基于对单个量子系统执行的自然随机测量结果。在这里，我们展示了使用具有可调分光比的 Sagnac 干涉仪实现的分支路径光子 QRNG。分光比的微调使我们能够最大化生成的随机数序列的熵，并有效地补偿组件中的公差。通过从衰减的电信激光脉冲产生单光子，并使用市售组件，我们能够直接从原始测量数据生成超过 2 GB 的随机数序列，平均熵为 7.99 位/字节。此外，我们的序列通过了 NIST 和 Dieharder 统计测试套件的随机性测试，从而证明了其随机性。我们的方案展示了一种基于动态调整生成的随机序列均匀性的 QRNG 替代设计，这对于依赖于独立实时测试其性能的现代生成器的构建至关重要。
估计量子随机数的隐私性
随机数具有广泛的应用 [1]，从彩票和赌博的蒙特卡洛模拟 [2] 到经典和量子密码协议 [3-6]。对于大多数这些任务，生成数字的隐私起着至关重要的作用，即随机数既不能被任何模型预测，也不能被攻击者获得至少可以部分预测它们的信息。量子随机数生成器 (QNRG) 至少在理论上提供了创建这种不可预测的随机数的可能性 [7,8]，这是由于其生成过程的物理性质和量子理论固有的不确定性。QRNG 实现的典型示例是分束器上的光子 [9]、真空的同相测量 [10] 或激光相位噪声 [11]。然而，现实生活中的 QRNG 实现通常存在缺陷，这为攻击者获取有关生成数字的至少部分信息打开了大门。在本文中，我们针对这种非理想 QRNG 采用了基本的两量子比特模型，以确定攻击者通过利用 QRNG 的缺陷最多可以获得多少信息。为了通过实验实现我们的模型，必须满足两个条件：(i) 两个量子比特系统的控制和纠缠，以及 (ii) 对两个量子比特进行断层扫描。幸运的是，这两个要求都可以轻松实现。在过去的几年中，已经实现了大量控制和测量两量子比特系统的实验，范围从超导量子比特 [ 12 ]、捕获离子 [ 13 , 14 ] 和里德堡原子 [ 15 ]，到纠缠光子 [ 16 ]。还展示了不同系统的断层扫描 [ 17 , 18 ]。
新闻稿
Elmos和ID Notique之间的合作伙伴关系结合了Elmos在高质量的半导体开发和生产方面的专业知识与ID Quontique在量子技术方面的领导。一起，他们正在开发一个2 mm x 2 mm QRNG模块，使其成为世界上最小的量子随机数发生器。早期原型确认IC提供了具有超低功耗和极短的启动时间的出色成本表现比。此QRNG技术允许可扩展的关键率，并将作为独立IC或知识产权（IP）许可提供，以扩大其在各个行业和CMOS技术的应用。这项合作强调了Elmos和ID Quontique在网络安全领域对创新的承诺。凭借他们的解决方案，双方都为建立安全的数字基础设施做出了重要的贡献，用于汽车，通信和物联网行业，以确保量子时代的长期安全。