Engineering Resilient Quantum Randomness

· LinkÃķping Studies in Science and Technology. Dissertations āŠŠāŦāŠļāŦāŠĪāŠ• 2468 · LinkÃķping University Electronic Press
āŠ‡-āŠŠāŦāŠļāŦāŠĪāŠ•
154
āŠŠāŦ‡āМ
āŠ°āŦ‡āПāŠŋāŠ‚āŠ— āŠ…āŠĻāŦ‡ āŠ°āŠŋāŠĩāŦāŠŊāŦ‚ āŠšāŠ•āŠūāŠļāŦ‡āŠēāŠū āŠĻāŠĨāŦ€Â āŠĩāŠ§āŦ āŠœāŠūāŠĢāŦ‹

āŠ† āŠ‡-āŠŠāŦāŠļāŦāŠĪāŠ• āŠĩāŠŋāŠķāŦ‡

Random numbers are a necessary resource in many fields of computer science and natural sciences. They are used in a wide range of applications, including simulations, statistical sampling, gaming, and cryptography. Traditional randomness in computing is often generated by pseudo-random number generators (PRNGs), which are software algorithms that produce sequences of numbers that appear random but are actually deterministic. If enough of the internal state of the PRNG is known, any future output can be predicted. This is particularly problematic in cryptographic applications, where the security of the system relies on the unpredictability on randomly generated passwords and keys. In cryptography, it is also important that the random numbers are private, meaning that they must not be known by a possible attacker. The concept of privacy is best illustrated by an attack scenario where an adversary has pre-programmed the random number generator to generate a (for the adversary) known sequence. The sequence can then appear to be random, even though it is not private, as information about the sequence exists both with the legitimate user and with the attacker.

Quantum mechanics provides a fundamentally different approach to randomness generation, as it allows us to generate truly random numbers based on the inherent uncertainty when measuring quantum states. Quantum random number generators (QRNGs) exploit the probabilistic nature of quantum mechanics to produce random numbers that are not predictable, regardless of how much knowledge one has about the generator. The theoretical frameworks within quantum mechanics also offer the possibility to implement modern protocols that can certify the generated numbers to be private, ensuring that the QRNGs are secure against potential adversaries.

In this thesis, we present contributions to the field of photonic quantum random number generation, focusing on alternative implementations of measurement-device-independent (MDI) protocols. These protocols aim to eliminate potential vulnerabilities associated with the measurement devices used in QRNGs. We show that fiber-optic interferometers are a suitable platform for preparing quantum states for MDI-QRNGs, and we demonstrate the use of Sagnac interferometers as state preparation devices. We also explore novel platforms such as perovskite light-emitting diodes for quantum information processing tasks.

By combining experimental innovation with modern theoretical frameworks, this thesis presents a series of advancements that push the boundaries of quantum random number generation. It demonstrates that high-quality, certifiable, and private randomness can be generated using accessible and scalable technologies, paving the way for secure crypto-graphic hardware that is resilient to both classical and quantum adversaries.

Slumptal ÃĪr en nÃķdvÃĪndig resurs fÃķr mÃĨnga omrÃĨden inom datavetenskapen och naturvetenskapen. De anvÃĪnds fÃķr en mÃĪngd olika ÃĪndamÃĨl, sÃĨsom simuleringar, statistiska urval, spel och kryptografi. Traditionellt genereras slump i datorer ofta av pseudo-slumptalsgeneratorer (PRNG) vilka ÃĪr mjukvarualgoritmer som producerar sekvenser av tal som verkar slump-mÃĪssiga men som i sjÃĪlva verket ÃĪr deterministiska. Om tillrÃĪckligt mycket av det interna tillstÃĨndet i PRNG:n ÃĪr kÃĪnt kan framtida utdata fÃķrutsÃĪgas. Detta ÃĪr sÃĪrskilt problematiskt i kryptografiska tillÃĪmpningar, dÃĪr systemets sÃĪkerhet ÃĪr beroende av ofÃķrutsÃĪgbarheten hos slumpmÃĪssigt genererade lÃķsenord och nycklar. Inom kryptografi ÃĪr det ocksÃĨ viktigt att de slumpmÃĪssiga talen ÃĪr privata, vilket innebÃĪr att de inte fÃĨr vara kÃĪnda av en eventuell angripare. Konceptet privathet illustreras bÃĪst av ett attackscenario dÃĪr en angripare har fÃķrprogrammerat slumptalsgeneratorn att generera en (fÃķr angriparen) kÃĪnd sekvens. Sekvensen kan dÃĨ verka slumpmÃĪssig, ÃĪven om den inte ÃĪr privat, eftersom information om sekvensen finns bÃĨde hos den legitima anvÃĪndaren och hos angriparen.

Kvantmekaniken mÃķjliggÃķr ett fundamentalt annorlunda tillvÃĪgagÃĨngssÃĪtt fÃķr generering av slumpmÃĪssiga tal, eftersom det baserat pÃĨ den inneboende osÃĪkerheten i kvantmekaniska mÃĪtningar gÃĨr att generera ÃĪkta slumptal. Kvantslumptalsgeneratorer (QRNG) utnyttjar den probabilistiska naturen hos kvantmekanik fÃķr att producera slumpmÃĪssiga tal som inte ÃĪr fÃķrutsÃĪgbara, oavsett hur mycket vetskap man har om generatorn. De teoretiska ramverken inom kvantmekaniken ger ocksÃĨ mÃķjligheten att implementera moderna protokoll som kan certifiera att de genererade talen ÃĪr privata, vilket sÃĪkerstÃĪller att QRNG:n ÃĪr sÃĪker mot potentiella angripare.

I denna avhandling presenterar vi bidrag till omrÃĨdet fotoniska kvantslumptalsgeneratorer, med fokus pÃĨ alternativa implementeringar av measurement-device-independent-protokoll (MDI-protokoll). Dessa protokoll syftar till att eliminera potentiella sÃĨrbarheter som ÃĪr fÃķrknippade med mÃĪtapparaten som anvÃĪnds i QRNG:n. Vi visar att fiberoptiska interferometrar ÃĪr en lÃĪmplig plattform fÃķr att bereda kvanttillstÃĨnd fÃķr MDI-QRNG:er, och vi demonstrerar anvÃĪndandet av Sagnac-interferometrar som tillstÃĨndsberedningsenheter. Vi utforskar ocksÃĨ nya plattformar sÃĨsom perovskitlysdioder fÃķr att utfÃķra behandling av kvantinformation.

Genom att kombinera experimentell innovation med moderna teoretiska metoder presenterar denna avhandling en serie framsteg som utmanar grÃĪnserna fÃķr kvantslumptalsgenerering. Avhandlingen visar att hÃķgkvalitativ, certifierbar och privat slump kan genereras med hjÃĪlp av tillgÃĪnglig och skalbar teknik, vilket banar vÃĪg fÃķr sÃĪker kryptografisk hÃĨrdvara som ÃĪr motstÃĨndskraftig mot sÃĨvÃĪl klassiska angrepp som kvantangripare.

āŠ† āŠ‡-āŠŠāŦāŠļāŦāŠĪāŠ•āŠĻāŦ‡ āŠ°āŦ‡āПāŠŋāŠ‚āŠ— āŠ†āŠŠāŦ‹

āŠĪāŠŪāŦ‡ āŠķāŦāŠ‚ āŠĩāŠŋāŠšāŠūāŠ°āŦ‹ āŠ›āŦ‹ āŠ…āŠŪāŠĻāŦ‡ āŠœāŠĢāŠūāŠĩāŦ‹.

āŠŪāŠūāŠđāŠŋāŠĪāŦ€ āŠĩāŠūāŠ‚āŠšāŠĩāŦ€

āŠļāŦāŠŪāŠūāŠ°āŦāПāŠŦāŦ‹āŠĻ āŠ…āŠĻāŦ‡ āŠŸāŦ…āŠŽāŦāŠēāŦ‡āП
Android āŠ…āŠĻāŦ‡ iPad/iPhone āŠŪāŠūāŠŸāŦ‡ Google Play Books āŠāŠŠ āŠ‡āŠĻāŦāŠļāŦāПāŦ‰āŠē āŠ•āŠ°āŦ‹. āŠĪāŦ‡ āŠĪāŠŪāŠūāŠ°āŠū āŠāŠ•āŠūāŠ‰āŠĻāŦāП āŠļāŠūāŠĨāŦ‡ āŠ‘āŠŸāŦ‹āŠŪāŦ…āПāŠŋāŠ• āŠ°āŦ€āŠĪāŦ‡ āŠļāŠŋāŠ‚āŠ• āŠĨāŠūāŠŊ āŠ›āŦ‡ āŠ…āŠĻāŦ‡ āŠĪāŠŪāŠĻāŦ‡ āŠœāŦāŠŊāŠūāŠ‚ āŠŠāŠĢ āŠđāŦ‹ āŠĪāŦāŠŊāŠūāŠ‚ āŠĪāŠŪāŠĻāŦ‡ āŠ‘āŠĻāŠēāŠūāŠ‡āŠĻ āŠ…āŠĨāŠĩāŠū āŠ‘āŠŦāŠēāŠūāŠ‡āŠĻ āŠĩāŠūāŠ‚āŠšāŠĩāŠūāŠĻāŦ€ āŠŪāŠ‚āŠœāŦ‚āаāŦ€ āŠ†āŠŠāŦ‡ āŠ›āŦ‡.
āŠēāŦ…āŠŠāŠŸāŦ‰āŠŠ āŠ…āŠĻāŦ‡ āŠ•āŠŪāŦāŠŠāŦāŠŊāŦāŠŸāŠ°
Google Play āŠŠāŠ° āŠ–āŠ°āŦ€āŠĶāŦ‡āŠē āŠ‘āŠĄāŠŋāŠ“āŠŽāŦāŠ•āŠĻāŦ‡ āŠĪāŠŪāŦ‡ āŠĪāŠŪāŠūāŠ°āŠū āŠ•āŠŪāŦāŠŠāŦāŠŊāŦāŠŸāŠ°āŠĻāŠū āŠĩāŦ‡āŠŽ āŠŽāŦāаāŠūāŠ‰āŠāŠ°āŠĻāŦ‹ āŠ‰āŠŠāŠŊāŦ‹āŠ— āŠ•āŠ°āŦ€āŠĻāŦ‡ āŠļāŠūāŠ‚āŠ­āŠģāŦ€ āŠķāŠ•āŦ‹ āŠ›āŦ‹.
eReaders āŠ…āŠĻāŦ‡ āŠ…āŠĻāŦāŠŊ āŠĄāŠŋāŠĩāŠūāŠ‡āŠļ
Kobo āŠ‡-āŠ°āŦ€āŠĄāŠ° āŠœāŦ‡āŠĩāŠū āŠ‡-āŠ‡āŠ‚āŠ• āŠĄāŠŋāŠĩāŠūāŠ‡āŠļ āŠŠāŠ° āŠĩāŠūāŠ‚āŠšāŠĩāŠū āŠŪāŠūāŠŸāŦ‡, āŠĪāŠŪāŠūāŠ°āŦ‡ āŠŦāŠūāŠ‡āŠēāŠĻāŦ‡ āŠĄāŠūāŠ‰āŠĻāŠēāŦ‹āŠĄ āŠ•āŠ°āŦ€āŠĻāŦ‡ āŠĪāŠŪāŠūāŠ°āŠū āŠĄāŠŋāŠĩāŠūāŠ‡āŠļ āŠŠāŠ° āŠŸāŦāаāŠūāŠĻāŦāŠļāŠŦāŠ° āŠ•āŠ°āŠĩāŠūāŠĻāŦ€ āŠœāŠ°āŦ‚āа āŠŠāŠĄāŠķāŦ‡. āŠļāŠŠāŦ‹āаāŦāПāŦ‡āŠĄ āŠ‡-āŠ°āŦ€āŠĄāŠ° āŠŠāŠ° āŠŦāŠūāŠ‡āŠēāŦ‹ āŠŸāŦāаāŠūāŠĻāŦāŠļāŦāŠŦāŠ° āŠ•āŠ°āŠĩāŠū āŠŪāŠūāŠŸāŦ‡ āŠļāŠđāŠūāŠŊāŠĪāŠū āŠ•āŦ‡āŠĻāŦāŠĶāŦāаāŠĻāŦ€ āŠĩāŠŋāŠ—āŠĪāŠĩāŠūāŠ° āŠļāŦ‚āКāŠĻāŠūāŠ“ āŠ…āŠĻāŦāŠļāŠ°āŦ‹.