This paper considers two challenges faced by practical quantum networks: the bootstrapping of seedless Quantum Random Number Generators (QRNGs) and the resilient combination of Post-Quantum Cryptography (PQC) and Quantum Key Distribution (QKD) keys. These issues are addressed using universal hash functions as strong seeded extractors, with security foundations provided by the Quantum Leftover Hash Lemma (QLHL). First, the 'randomness loop' in QRNGs -- the requirement of an initial random seed to generate further randomness -- is resolved by proposing a bootstrapping method using raw data from two independent sources of entropy, given by seedless QRNG sources. Second, it is argued that strong seeded extractors are an alternative to XOR-based key combining that presents different characteristics. Unlike XORing, our method ensures that if the combined output and one initial key are compromised, the remaining key material retains quantifiable min-entropy and remains secure in exchange of longer keys. Furthermore, the proposed method allows to bind transcript information with key material in a natural way, providing a tool to replace computationally based combiners to extend ITS security of the initial key material to the final combined output. By modeling PQC keys as having HILL (Hastad, Impagliazzo, Levin and Luby) entropy, the framework is extended to hybrid PQC-QKD systems. This unified approach provides a mathematically rigorous and future-proof mechanism for both randomness generation and secure key management against quantum adversaries.


翻译:本文探讨了实用量子网络面临的两大挑战:无种子量子随机数生成器(QRNG)的引导启动问题,以及后量子密码(PQC)与量子密钥分发(QKD)密钥的弹性组合问题。针对上述问题,本文采用通用哈希函数作为强种子提取器进行解决,其安全性基础由量子剩余哈希引理(QLHL)提供。首先,针对QRNG中的"随机性循环"——即生成更多随机性需要初始随机种子的问题——我们提出了一种引导方法,该方法利用两个独立熵源(由无种子QRNG源提供)的原始数据。其次,本文论证了强种子提取器可作为基于异或(XOR)的密钥组合方案的替代方案,且具有不同特性。与异或操作不同,我们的方法确保:若组合输出和初始密钥之一被攻破,剩余密钥材料仍保有可量化的最小熵,并在增加密钥长度的前提下保持安全性。此外,所提方法能以自然方式将会话信息与密钥材料绑定,从而提供一种替代基于计算的组合器的工具,将初始密钥材料的信息论安全性(ITS)扩展至最终组合输出。通过将PQC密钥建模为具有HILL(Hastad、Impagliazzo、Levin与Luby)熵,该方法框架进一步扩展至混合PQC-QKD系统。这一统一方案为随机数生成及针对量子敌手的密钥安全管理提供了数学上严谨且面向未来的机制。

0
下载
关闭预览

相关内容

生成器是一次生成一个值的特殊类型函数。可以将其视为可恢复函数。调用该函数将返回一个可用于生成连续 x 值的生成【Generator】,简单的说就是在函数的执行过程中,yield语句会把你需要的值返回给调用生成器的地方,然后退出函数,下一次调用生成器函数的时候又从上次中断的地方开始执行,而生成器内的所有变量参数都会被保存下来供下一次使用。
《量子机器学习》最新综述
专知会员服务
40+阅读 · 2023年8月24日
专知会员服务
32+阅读 · 2021年10月12日
专知会员服务
37+阅读 · 2021年9月12日
专知会员服务
25+阅读 · 2020年9月14日
论文浅尝 | 利用 RNN 和 CNN 构建基于 FreeBase 的问答系统
开放知识图谱
11+阅读 · 2018年4月25日
用PyTorch实现各种GANs(附论文和代码地址)
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
综述 | 3D场景图:开放挑战与未来方向
专知会员服务
4+阅读 · 6月22日
21世纪的无人机战争
专知会员服务
4+阅读 · 6月22日
《量子技术的军事任务技术适配与利用》
专知会员服务
4+阅读 · 6月22日
美国从乌克兰无人机战争中学习经验
专知会员服务
7+阅读 · 6月21日
ICML 2026 | 面向视觉语言模型的语义鲁棒性认证
专知会员服务
5+阅读 · 6月21日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员