Engineering Resilient Quantum Randomness

¡ LinkÃļping Studies in Science and Technology. Dissertations āļ´āˇœāļ­ 2468 ¡ LinkÃļping University Electronic Press
āļ‰-āļ´āˇœāļ­
154
āļ´āˇ’āļ§āˇ”
āļ‡āļœāļē⎓āļ¸āˇŠ āˇƒāˇ„ ⎃āļ¸āˇāļŊāˇāļ āļą āˇƒāļ­āˇŠâ€āļēāˇāļ´āļąāļē āļšāļģ āļąāˇāļ­Â āˇ€āˇāļŠāˇ’āļ¯āˇ”āļģ āļ¯āˇāļą āļœāļąāˇŠāļą

āļ¸āˇ™āļ¸ āļ‰-āļ´āˇœāļ­ āļœāˇāļą

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 är en nÃļdvändig resurs fÃļr mÃĨnga omrÃĨden inom datavetenskapen och naturvetenskapen. De används fÃļr en mängd olika ändamÃĨl, sÃĨsom simuleringar, statistiska urval, spel och kryptografi. Traditionellt genereras slump i datorer ofta av pseudo-slumptalsgeneratorer (PRNG) vilka är mjukvarualgoritmer som producerar sekvenser av tal som verkar slump-mässiga men som i själva verket är deterministiska. Om tillräckligt mycket av det interna tillstÃĨndet i PRNG:n är känt kan framtida utdata fÃļrutsägas. Detta är särskilt problematiskt i kryptografiska tillämpningar, där systemets säkerhet är beroende av ofÃļrutsägbarheten hos slumpmässigt genererade lÃļsenord och nycklar. Inom kryptografi är det ocksÃĨ viktigt att de slumpmässiga talen är privata, vilket innebär att de inte fÃĨr vara kända av en eventuell angripare. Konceptet privathet illustreras bäst av ett attackscenario där en angripare har fÃļrprogrammerat slumptalsgeneratorn att generera en (fÃļr angriparen) känd sekvens. Sekvensen kan dÃĨ verka slumpmässig, även om den inte är privat, eftersom information om sekvensen finns bÃĨde hos den legitima användaren och hos angriparen.

Kvantmekaniken mÃļjliggÃļr ett fundamentalt annorlunda tillvägagÃĨngssätt fÃļr generering av slumpmässiga tal, eftersom det baserat pÃĨ den inneboende osäkerheten i kvantmekaniska mätningar gÃĨr att generera äkta slumptal. Kvantslumptalsgeneratorer (QRNG) utnyttjar den probabilistiska naturen hos kvantmekanik fÃļr att producera slumpmässiga tal som inte är fÃļrutsägbara, oavsett hur mycket vetskap man har om generatorn. De teoretiska ramverken inom kvantmekaniken ger ocksÃĨ mÃļjligheten att implementera moderna protokoll som kan certifiera att de genererade talen är privata, vilket säkerställer att QRNG:n är säker 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 är fÃļrknippade med mätapparaten som används i QRNG:n. Vi visar att fiberoptiska interferometrar är en lämplig plattform fÃļr att bereda kvanttillstÃĨnd fÃļr MDI-QRNG:er, och vi demonstrerar användandet av Sagnac-interferometrar som tillstÃĨndsberedningsenheter. Vi utforskar ocksÃĨ nya plattformar sÃĨsom perovskitlysdioder fÃļr att utfÃļra behandling av kvantinformation.

Genom att kombinera experimentell innovation med moderna teoretiska metoder presenterar denna avhandling en serie framsteg som utmanar gränserna fÃļr kvantslumptalsgenerering. Avhandlingen visar att hÃļgkvalitativ, certifierbar och privat slump kan genereras med hjälp av tillgänglig och skalbar teknik, vilket banar väg fÃļr säker kryptografisk hÃĨrdvara som är motstÃĨndskraftig mot sÃĨväl klassiska angrepp som kvantangripare.

āļ¸āˇ™āļ¸ āļ‰-āļ´āˇœāļ­ āļ…āļœāļēāļąāˇŠāļą

āļ”āļļ āˇƒāˇ’āļ­āļą āļ¯āˇ™āļē āļ…āļ´āļ§ āļšāˇ’āļēāļąāˇŠāļą.

āļšāˇ’āļē⎀⎓āļ¸āˇš āļ­āˇœāļģāļ­āˇ”āļģ⎔

⎃⎊āļ¸āˇāļģ⎊āļ§āˇŠ āļ¯āˇ”āļģāļšāļŽāļą āˇƒāˇ„ āļ§āˇāļļ⎊āļŊāļ§āˇŠ
Android āˇƒāˇ„ iPad/iPhone ⎃āļŗāˇ„āˇ Google Play āļ´āˇœāļ­āˇŠ āļē⎙āļ¯āˇ”āļ¸ āˇƒāˇŠāļŽāˇāļ´āļąāļē āļšāļģāļąāˇŠāļą. āļ‘āļē āļ”āļļ⎚ āļœāˇ’āļĢ⎔āļ¸ āˇƒāļ¸āļŸ āˇƒāˇŠāˇ€āļēāļ‚āļšāˇŠâ€āļģ⎓āļē⎀ ⎃āļ¸āļ¸āˇ”⎄⎔āļģ⎊āļ­ āļšāļģāļą āļ…āļ­āļģ āļ”āļļāļ§ āļ•āļąāˇ‘āļ¸ āļ­āˇāļąāļš āˇƒāˇ’āļ§ āˇƒāļļ⎐āļŗāˇ’⎀ āˇ„āˇ āļąāˇœāļļ⎐āļŗāˇ’⎀ āļšāˇ’āļē⎀⎓āļ¸āļ§ āļ‰āļŠ āˇƒāļŊ⎃āļē⎒.
āļŊ⎐āļ´āˇŠāļ§āˇœāļ´āˇŠ āˇƒāˇ„ āļ´āļģ⎒āļœāļĢāļš
āļ”āļļāļ§ āļ”āļļ⎚ āļ´āļģ⎒āļœāļĢāļšāļē⎚ ⎀⎙āļļ⎊ āļļāˇŠâ€āļģāˇ€āˇŠāˇƒāļģāļē āļˇāˇāˇ€āˇ’āļ­āļē⎙āļąāˇŠ Google Play āļ¸āļ­ āļ¸āˇ’āļŊāļ¯āˇ“ āļœāļ­āˇŠ āˇāˇŠâ€āļģāˇ€āˇŠâ€āļēāļ´āˇœāļ­āˇŠāˇ€āļŊāļ§ āˇƒāˇ€āļąāˇŠ āļ¯āˇ’āļē ⎄⎐āļš.
eReaders āˇƒāˇ„ ⎀⎙āļąāļ­āˇŠ āļ‹āļ´āˇāļ‚āļœ
Kobo eReaders ⎀⎐āļąāˇ’ e-ink āļ‹āļ´āˇāļ‚āļœ āļ´āˇ’⎅⎒āļļāļŗ āļšāˇ’āļē⎀⎓āļ¸āļ§, āļ”āļļ āˇ€āˇ’āˇƒāˇ’āļąāˇŠ āļœāˇœāļąāˇ”⎀āļšāˇŠ āļļāˇāļœāˇ™āļą āļ”āļļ⎚ āļ‹āļ´āˇāļ‚āļœāļēāļ§ āļ‘āļē āļ¸āˇāļģ⎔ āļšāˇ’āļģ⎓āļ¸ āˇƒāˇ’āļ¯āˇ” āļšāˇ… āļē⎔āļ­āˇ” āˇ€āˇš. āļ†āļ°āˇāļģāļšāļģ⎔ āļ‰-āļšāˇ’āļē⎀āļąāļēāļ§ āļœāˇœāļąāˇ” āļ¸āˇāļģ⎔ āļšāˇ’āļģ⎓āļ¸āļ§ āˇ€āˇ’āˇƒāˇŠāļ­āļģāˇāļ­āˇŠāļ¸āļš āļ‹āļ¯āˇ€āˇ” āļ¸āļ°āˇŠâ€āļē⎃⎊āļŽāˇāļą āļ‹āļ´āļ¯āˇ™āˇƒāˇŠ āļ…āļąāˇ”āļœāļ¸āļąāļē āļšāļģāļąāˇŠāļą.