論文の概要: Sampled sub-block hashing for large input randomness extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.02856v1
• Date: Sat, 5 Aug 2023 12:09:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-08 18:18:02.280607
• Title: Sampled sub-block hashing for large input randomness extraction
• Title（参考訳）: 大入力乱数抽出のためのサンプルサブブロックハッシュ
• Authors: Hong Jie Ng, Wen Yu Kon, Ignatius William Primaatmaja, Chao Wang, Charles Lim
• Abstract要約: ランダム性抽出は量子暗号システムにおいて重要な後処理ステップである。 入力データサイズが大きいと、ランダムネス抽出プロセスの速度とリソース消費が大幅に低下する可能性がある。 この問題を回避するために,サンプルサブブロックハッシュ手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.549884936158282
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Randomness extraction is an essential post-processing step in practical quantum cryptography systems. When statistical fluctuations are taken into consideration, the requirement of large input data size could heavily penalise the speed and resource consumption of the randomness extraction process, thereby limiting the overall system performance. In this work, we propose a sampled sub-block hashing approach to circumvent this problem by randomly dividing the large input block into multiple sub-blocks and processing them individually. Through simulations and experiments, we demonstrate that our method achieves an order-of-magnitude improvement in system throughput while keeping the resource utilisation low. Furthermore, our proposed approach is applicable to a generic class of quantum cryptographic protocols that satisfy the generalised entropy accumulation framework, presenting a highly promising and general solution for high-speed post-processing in quantum cryptographic applications such as quantum key distribution and quantum random number generation.
• Abstract（参考訳）: ランダム性抽出は、実用的な量子暗号システムにおいて重要な後処理ステップである。 統計的ゆらぎを考慮すると、大きな入力データサイズが必要となるため、ランダム性抽出プロセスの速度とリソース消費が著しく低下し、システム全体の性能が低下する可能性がある。 本研究では,大規模な入力ブロックを複数のサブブロックにランダムに分割し,個別に処理することで,この問題を回避するためのサンプルサブブロックハッシュ手法を提案する。 シミュレーションと実験を通じて,本手法が資源利用率を低く保ちながら,システムスループットの桁違いな改善を実現することを実証する。 さらに,提案手法は,一般化エントロピー蓄積フレームワークを満足する量子暗号プロトコルの汎用クラスに適用可能であり,量子鍵分布や量子乱数生成といった量子暗号応用における高速後処理に対する高い期待と汎用性を示す。

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