CN107817967B - 基于sfp收发一体的量子随机数发生器 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于SFP收发一体的量子随机数发生器,包括:SFP,具有发射光信号的出射端,接收光信号的入射端以及输出数字信号的输出端;干涉装置,用于接收SFP出射端的光信号,经干涉后发送至SFP入射端,将激光相位的随机性转换为强度的随机性;FPGA,用于对SFP输出端的数字信号进行数字采集和后处理,最终生成量子随机数。本发明中,将现有技术中的光源部分以及经干涉后的探测部分进行了整合,采用一体化结构的SFP,利用SFP内置的DFB激光器光源发射光信号,经干涉后利用SFP的入射端接收,并在SFP内部进行相应的光电转换以及模数转换处理,再经由输出端将数字信号发送给FPGA;整体上简化了产品结构,有利于提高集成度、减小体积。
Description
技术领域
本发明涉及量子通信技术领域,尤其涉及一种基于SFP收发一体的量子随机数发生器。
背景技术
随机数在现代社会的很多领域具有重要应用,在身份认证、科学计算、密码***等一系列重要领域,高质量的随机数是不可或缺的。现有的主流随机数生成方案基于计算机软件,其在种子文件(一组随机数)的基础上通过数学函数来生成一系列新的随机数数。此类随机数一般被称为赝随机数,因为本质上其不具有任何随机性。赝随机数的广泛应用得益于其几乎为零的成本以及相关程序可以简单应用到各实际应用场景中。但是正由于其本质的非随机性,在任何安全相关的领域内应用赝随机数将面临巨大的风险,尤其在当今计算机运算能力飞速跃进的时代。因此在安全领域内应用真随机数将极大提高***的安全性。传统上,除去上述赝随机数亦可通过测量经典物理噪声源来获取随机数,例如电路热噪声。但是经典物理学理论中并不存在任何随机性,经典物理噪声源的随机性源于***的复杂性而非其本征具有任何随机性,因此基于此的随机数不能被称为真随机数。而且此类物理源随机数生成速率偏慢,统计特性不佳,因而从未被大规模使用。
在物理学中,量子力学理论是本征包含随机性的,因此通过测量量子物理学现象将可以得到真随机数,这也是目前得到真随机数的唯一途径。一般将基于量子物理学现象的随机数发生器称为量子随机数发生器,而自被提出以来,量子随机数发生器也在不断地发展。基于激光相位随机涨落的量子随机数发生器被认为是最接近于市场化的量子随机数方案。其方案简洁,采用的器件皆为通用光学器件因而成本经济,同时生成随机数的速率可以高达几十Gbps且***稳定可靠。
基于安全性的考虑,赝随机数被量子随机数取代将是一个必然的趋势。参见图1,现有技术中基于激光相位随机涨落的量子随机数发生器的工作过程为:
1.外置的DFB激光器发出连续激光。
2.激光进入干涉装置进行干涉。
3.利用光电探测模块对干涉后的激光进行测量。
4.FPGA的数据采集模块对测量得到的电信号进行数字采样以得到原始的随机数。
5.原始随机数通过后处理模块得到量子随机数。
6.生成的量子随机数通过端口输出到相应随机数使用设备。
量子随机数发生器是量子信息领域的重要的基本器件,由于该技术为新兴领域,因此现有主要研发以及关注方向是量子随机数发生器工作的稳定性以及量子随机数的生成速率,但在结构简化、降低成本、以及小型化方面缺少相关研究,这阻碍了量子随机数发生器的进一步推广及应用。
发明内容
本发明提供一种结构简化,体积更小的量子随机数发生器。
一种基于SFP收发一体的量子随机数发生器,其特征在于,包括:
SFP,具有发射光信号的出射端,接收光信号的入射端以及输出数字信号的输出端;
干涉装置,用于接收SFP出射端的光信号,经干涉后发送至SFP入射端,将激光相位的随机性转换为强度的随机性;
FPGA,用于对SFP输出端的数字信号进行数字采集和后处理,最终生成量子随机数。
本发明中,将现有技术中的光源部分以及经干涉后的探测部分进行了整合,采用一体化结构的SFP,利用SFP内置的DFB激光器光源发射光信号,经干涉后利用SFP的入射端接收,并在SFP内部进行相应的光电转换以及模数转换处理,再经由输出端将数字信号发送给FPGA;整体上简化了产品结构,有利于提高集成度、减小体积、降低设备成本。
作为优选,所述SFP包括光发射装置,以及光接收和处理装置;
所述光发射装置采用DFB激光器;光接收和处理装置包括对信号依次处理的光测量装置、跨阻放大器和限幅放大器,其中光测量装置基于PIN光电二极管形式或基于APD光电二极管形式。
作为优选,还设有与所述FPGA连接以输出量子随机数的端口输出模块。
端口输出模块例如可以采用网口、USB接口、光口等形式。
就SFP以及FPGA本身而言,可以采用现有技术,在本发明随机数发生器中为了适应SFP的结构特点,针对干涉装置进行了改进,作为优选,所述干涉装置为分束器,该分束器包括两入射端以及相应的两出射端,其中:
第一入射端通过第一光纤与SFP出射端相连;
第一出射端通过第二光纤与第二入射端相连;
第二出射端与SFP入射端相连,来自第一入射端和第二入射端的光信号经干涉后由该第二出射端输出至SFP入射端;
在所述第一光纤和第二光纤中的至少一者配置有延时光纤。
可选的,所述第一出射端为与第一入射端相应的反射光输出端,所述第二出射端为与第一入射端相应的透射光输出端。
本方案中,仅仅采用一个分束器就可以完成与SFP之间的光信号传递以及干涉,产品结构进一步精简。
在其他干涉装置的方案中,作为优选,所述干涉装置包括两个分束器,其中SFP出射端输出的光信号经由第一分束器分为两路,其中一路经延时后与另一路均输入第二分束器并发生干涉,干涉后至SFP入射端。
在其他干涉装置的方案中,作为优选,所述干涉装置包括环形器、分束器以及两个法拉第旋转镜,其中:
环形器第一端口连接SFP出射端;
环形器第二端口输出的光信号经分束器分为两路,分别进入对应的一个法拉第旋转镜,且其中至少一路配置有延时光纤;
各法拉第旋转镜反射后的光信号沿原光路返回经所述分束器合束干涉,再依次经由环形器第二端口、环形器第三端口输出至SFP入射端。
作为优选,干涉装置中的分束器均为保偏分束器,干涉装置中使用的光纤均为保偏光纤。
本发明技术效果为:
1.利用SFP自身的DFB激光器作为光源,从而无需外置DFB激光器,精简了结构,节约了成本。
2.SFP体积小,本身技术成熟,有利于进一步减小量子随机数发生器的体积,同时提高***稳定性。
附图说明
图1为现有技术中量子随机数发生器的结构示意图;
图2本发明量子随机数发生器的结构示意图;
图3为SFP的结构示意图;
图4为实施例1中随机数发生器的结构示意图;
图5为实施例2中随机数发生器的结构示意图;
图6为实施例3中随机数发生器的结构示意图。
具体实施方式
参见图2,本发明实施例中量子随机数发生器包括:
SFP,具有发射光信号的出射端,接收光信号的入射端以及输出数字信号的输出端;其兼具光源/探测功能。
干涉装置,用于接收SFP出射端的光信号,经干涉后发送至SFP入射端;
FPGA,用于接收SFP输出端的数字信号并生成量子随机数。FPGA内部可分为数据采集模块以及后处理模块;
端口输出模块,与后处理模块相连,后处理模块产生的量子随机数经由端口输出模块(如网口、USB接口、光口等)输入后续的随机数使用设备。
参见图3,SFP主要由两大部分构成:光发射装置,以及光接收和处理装置。
光发射装置包含相应的光源和驱动电路;光接收和处理装置主要包括光测量装置(光电转换)、跨阻放大器(放大电信号)和限幅放大器(模数转换)。
光发射装置优选为DFB激光器(分布反馈式激光器),DFB激光器是进行干涉的理想光源;光测量装置优选基于PIN光电二极管或APD光电二极管(雪崩式光电二极管)形式。
实施例1
参见图4,本实施例中的量子随机数发生器在图1的原理基础上进一步细化了干涉装置,其中干涉装置采用具有四个端口的分束器,分束器优选采用保偏分束器且方案中的所需的光纤选用保偏光纤。
以下结合工作过程进一步叙述干涉装置具体构造以及连接关系。
量子随机数发生器工作时,包括:
1.给SFP的Tx端口加一个固定的电平,使SFP内置的DFB激光器经其出射端发出稳定的连续激光。
2.DFB激光进入分束器的入射端(端口1)。
3.分束器的另一个入射端(端口2)和端口1对应的反射端(端口3)用光纤延时线连接。
4.干涉后的激光经分束器的端口4出射,随后进入SFP的入射端进行光电探测。
5.SFP内置的测量模块将光信号转换为电信号,随后对电信号进行放大和单比特的模数转换。
6.SFP的输出信号进入FPGA,FPGA内部的高速时钟对输入信号进行数字采集得到原始的随机数数据。
为了确定合适的压缩率,此步骤需要先采集大量原始随机数数据进行随机性分析(见下述的效果测试部分)。
亦可以采用多重异或的处理方式对原始数据进行处理。
7.预先编写入FPGA的Toeplitz-hashing程序对原始数据进行压缩和提取,得到最终的量子随机数。
8.量子随机数通过各种端口输出(如网口、USB接口、光口等),随后输入相应的随机数使用设备。
实施例2
参见图5,本实施例中的量子随机数发生器在图1的原理基础上进一步细化了干涉装置,其中干涉装置采用两个分束器,各分束器优选采用保偏分束器且方案中的所需的光纤选用保偏光纤。
以下结合工作过程进一步叙述干涉装置具体构造以及连接关系。
量子随机数发生器工作时,包括:
1.给SFP的Tx端口加一个固定的电平,使SFP内置的DFB激光器经其出射端发出稳定的连续激光。
1.激光经由第一平衡分束分束器(BS1)分成相同的两束激光。
2.两束激光分别经由光纤传输后进入第二平衡分束器(BS2)进行干涉。两路光纤的长度不同因而使得不同时刻的两束激光发生干涉。上述两个平衡分束器和光纤构成了常见的MZI干涉仪。
3.干涉后的激光进入SFP的入射端进行测量。
本实施例的后续步骤和实施例1相同,可参见实施例1中的步骤5~8。
实施例3
参见图6,本实施例中的量子随机数发生器在图1的原理基础上进一步细化了干涉装置,其中干涉装置采用环形器、分束器以及两个法拉第旋转镜,分束器优选采用保偏分束器且方案中的所需的光纤选用保偏光纤。
以下结合工作过程进一步叙述干涉装置具体构造以及连接关系。
量子随机数发生器工作时,包括:
1.给SFP的Tx端口加一个固定的电平,使SFP内置的DFB激光器经其出射端发出稳定的连续激光。
2.激光进入三端口光纤环形器的端口1,随后从端口2出射。
3.激光经由第一平衡分束分束器(BS)分成相同的两束激光。
4.两束激光分别经由光纤传输(其中一路经延时),随后分别经由对应的第一和第二法拉第旋转镜(FM1和FM2)反射后延光纤返回到BS进行干涉。由于两段光纤的长度不同,因此不同时刻的激光发生干涉。使用法拉第旋转镜可以自动补偿激光在光纤中传输时产生的偏振偏移。
5.干涉后的激光依次经三端口光纤环形器的端口2、端口3进入SFP的入射端进行测量。
本实施例的后续步骤和实施例1相同,可参见实施例1中的步骤5~8。
量子随机数发生器原理
基于激光相位随机性的量子随机数发生器,其基本原理为自发辐射。对于连续激光的电场可以用以下公式来描述
其中A为振幅,ω为频率而为相位的涨落。经过光纤延时线固定的τ时间的延迟后
将延时后和未经延时的两束激光进行干涉,其干涉后的广场强度为
此处忽略了常数项,通过干涉从而将相位的涨落转化为光强的涨落,而光强的涨落则可以通过广电探测器进行简单测量。真正的随机性源于这一项包含了由经典噪声引起的经典涨落和由自发辐射导致的量子涨落(量子涨落将服从高斯分布)两部分。通过让DFB激光器工作在阈值附近让量子涨落在相位涨落中占主导地位,但同时由于不可避免的经典涨落的影响生成的随机数之间存在一定的关联,无法通过常规的随机性测试,因此需要通过进一步的后处理过程来提取真随机数。
上述干涉公式用于描述实施例2和实施例3中的干涉方案,而对于实施例1,其结构相对简单但干涉过程较前者复杂,但随机性的本质和上述方案是一样的,故不再详述。
采用最小熵来评估原始数据的随机性,其计算公式为
n表示样本的取值,即将数据以n比特为单位进行划分。根据最小熵的计算结果给以给出最小熵率,计算公式为l=H∞(X)/n,表明从每个原始比特中提可以提取的量子随机比特的上限。
效果测试
为表明方案的可靠性,对每个实施例都进行了具体的实验并对数据进行了相应的分析。主要通过以下三方面的数据来对方案进行分析:1.原始数据的最小熵;2.后处理后数据的最小熵;3.统计测试的结果。
对于实施例1,其原始数据的最小熵如下表所示
n | 最小熵率(原始数据) | 最小熵率(后处理数据) |
1 | 0.837680193 | 0.999968147 |
2 | 0.681031144 | 0.999936964 |
3 | 0.664931504 | 0.999904251 |
4 | 0.630478646 | 0.999812051 |
5 | 0.657811791 | 0.999834876 |
6 | 0.674639878 | 0.999745208 |
7 | 0.684794855 | 0.999632498 |
8 | 0.655774098 | 0.999582662 |
9 | 0.675624979 | 0.999216714 |
10 | 0.677261662 | 0.998911089 |
表.1
上述数据取得的参数条件是:SFP的带宽为1.25Gb/s,FPGA的采样频率为500Mbps,测试数据的大小为1.5Gb。对于样本比特数目的不同(n),最小熵的数据有所波动,但都在0.6以上(为表明测试数据大小的合理性,进一步提升测试数据到8Gb,最小熵的计算结果仅有细微变化)。因此在后续利用Toeplitz-Hashing的后处理过程中,对原始数据进行60%的压缩处理(输出数据为原始数据的60%),处理后得到的数据如表.1所示,不同样本比特数的最小熵率均非常接近1,表明后处理得到的数据已经将经典关联去除得到完全随机的量子随机数。在实验中进一步分析了FPGA采样频率对数据的影响,提升采样频率至1.25GHz后,原始数据的最小熵明显下降,表明存在过采样,因此500MHz的采样率是合理的选择。同时对SFP的带宽分析表明,采用2.5Gb/s带宽的SFP对原始数据的影响不明显,因此从成本的角度看1.25Gb/s带宽的SFP是方案的更佳选择。
为进一步验证后处理之后数据的随机性,采用当前通用的随机数统计测试程序来对后处理后的数据进行严格的随机性测试。采用的测试程序有两种:
1.美国国家标准局提供的随机数测试程序,简称NIST测试;
2.Alphabit Battery Test,是目前唯一一种专门为硬件随机数发生器设计的随机性测试软件。
测试结果表明后处理后的数据能顺利通过上述测试,测试结果见下表
子测试项目 | P值 | 比例 |
Frequency | 0.406499 | 990/1000 |
Block Frequency | 0.020548 | 984/1000 |
Cumulative Sums* | 0.419021 | 991/1000 |
Runs | 0.304126 | 987/1000 |
Longest Run | 0.719747 | 992/1000 |
Rank | 0.492436 | 986/1000 |
FFT | 0.861264 | 987/1000 |
Nonoverlapping Template* | 0.000850 | 984/1000 |
Overlapping Template | 0.101311 | 990/1000 |
Universal | 0.282626 | 989/1000 |
Approximate Entropy | 0.186566 | 988/1000 |
Random Excursions* | 0.111669 | 604/615 |
Random Excursions Variant* | 0.036137 | 609/615 |
Serial* | 0.371941 | 991/1000 |
Linear Complexity | 0.715679 | 990/1000 |
表.2
表.2给出了NIST测试的具体结果(测试数据大小为1Gb),带*的子测试项目会给出多个P值,在表中只给出了其中最差的一组值。要通过NIST测试需要满足两个条件:1.所有子测试的P值不小于0.0001;2.通过的比例要不低于预定值。表.2中1000组测试通过的组数不低于980组,而615组测试通过的比例不低于601组。表.2的结果表明后处理后的数据顺利的通过了NIST测试。
表.3
表.3给出了Alphabit Battery Test的测试结果(测试数据大小为1Gb),带*号的子测试项目会给出多个P值但在表中只给出其中最差的值。要通过测试,每个子测试的P值必须在区间[0.001,0.999]内,因此表.3表明后处理后的数据顺利通过测试。
下面给出实施例2的实验测试数据,表.4展示了后处理前后数据的最小熵对比,所有参数和上述相同。
n | 最小熵率(原始数据) | 最小熵率(后处理数据) |
1 | 0.994981456 | 0.999951123 |
2 | 0.746511952 | 0.999942123 |
3 | 0.717614325 | 0.999898204 |
4 | 0.651577131 | 0.999865107 |
5 | 0.673336656 | 0.9997986 |
6 | 0.652173162 | 0.999721117 |
7 | 0.65620207 | 0.99950246 |
8 | 0.608201799 | 0.999241837 |
9 | 0.648742092 | 0.998990979 |
10 | 0.640978523 | 0.998390052 |
表.4
表.5给出了NIST测试的结果
表.5
表.5中599组的测试需通过585组,其余和上述相同,且测试文件大小也为1Gb。表.5给出的数据表明后处理后的数据顺利通过NIST测试。
表.6给出了Alphabit Battery测试的结果
子测试项目 | P值 |
Multinomial Bits Over(L=2)* | 0.99 |
Multinomial Bits Over(L=4)* | 0.06 |
Multinomial Bits Over(L=8)* | 0.98 |
Multinomial Bits Over(L=16)* | 0.90 |
Hamming Indep(L=16) | 0.68 |
Hamming Indep(L=32) | 0.13 |
Hamming Corr | 0.40 |
RandomWalk1 H(L=64) | 0.23 |
RandomWalk1 M(L=64) | 0.47 |
RandomWalk1 J(L=64) | 0.58 |
RandomWalk1 R(L=64) | 0.59 |
RandomWalk1 C(L=64) | 0.91 |
RandomWalk1 H(L=320) | 0.32 |
RandomWalk1 M(L=320) | 0.25 |
RandomWalk1 J(L=320) | 0.25 |
RandomWalk1 R(L=320) | 0.82 |
RandomWalk1 C(L=320) | 0.04 |
表.6
数据表明后处理后的数据可以顺利通过测试。
由于实施例3方案本质上和实施例2基本相同,故不再赘述。
以上公开的仅为本发明的实施例,但是本发明并非局限于此,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。显然这些改动和变型均应属于本发明要求的保护范围保护内。此外,尽管本说明书中使用了一些特定的术语,但这些术语只是为了方便说明,并不对本发明构成任何特殊限制。
Claims (6)
1.一种基于SFP收发一体的量子随机数发生器,其特征在于,包括:
SFP,具有发射光信号的出射端,接收光信号的入射端以及输出数字信号的输出端;
干涉装置,用于接收SFP出射端的光信号,经干涉后发送至SFP入射端,将激光相位的随机性转换为强度的随机性;所述干涉装置为分束器,该分束器包括两入射端以及相应的两出射端,其中第一入射端通过第一光纤与SFP出射端相连;第一出射端通过第二光纤与第二入射端相连;第二出射端与SFP入射端相连,来自第一入射端和第二入射端的光信号经干涉后由该第二出射端输出至SFP入射端;在所述第一光纤和第二光纤中的至少一者配置有延时光纤;
FPGA,用于对SFP输出端的数字信号进行数字采集和后处理,最终生成量子随机数;所述SFP包括光发射装置,以及光接收和处理装置;
所述光发射装置采用DFB激光器;光接收和处理装置包括对信号依次处理的光测量装置、跨阻放大器和限幅放大器,其中光测量装置基于PIN光电二极管形式或基于APD光电二极管形式。
2.如权利要求1所述的基于SFP收发一体的量子随机数发生器,其特征在于,还设有与所述FPGA连接以输出量子随机数的端口输出模块。
3.如权利要求1所述的基于SFP收发一体的量子随机数发生器,其特征在于,所述第一出射端为与第一入射端相应的反射光输出端,所述第二出射端为与第一入射端相应的透射光输出端。
4.如权利要求1所述的基于SFP收发一体的量子随机数发生器,其特征在于,所述干涉装置包括两个分束器,其中SFP出射端输出的光信号经由第一分束器分为两路,其中一路经延时后与另一路均输入第二分束器并发生干涉,干涉后至SFP入射端。
5.如权利要求1所述的基于SFP收发一体的量子随机数发生器,其特征在于,所述干涉装置包括环形器、分束器以及两个法拉第旋转镜,其中:
环形器第一端口连接SFP出射端;
环形器第二端口输出的光信号经分束器分为两路,分别进入对应的一个法拉第旋转镜,且其中至少一路配置有延时光纤;
各法拉第旋转镜反射后的光信号沿原光路返回经所述分束器合束干涉,再依次经由环形器第二端口、环形器第三端口输出至SFP入射端。
6.如权利要求1、4或5所述的基于SFP收发一体的量子随机数发生器,其特征在于,干涉装置中的分束器均为保偏分束器,干涉装置中使用的光纤均为保偏光纤。
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