論文の概要: True random number generation using 1T' molybdenum ditelluride
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16271v2
- Date: Mon, 29 Jul 2024 15:57:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-30 23:18:12.423025
- Title: True random number generation using 1T' molybdenum ditelluride
- Title(参考訳): 1T'モリブデンジテルリドを用いた真ランダム数生成
- Authors: Yang Liu, Pengyu Liu, Yingyi Wen, Zihan Liang, Songwei Liu, Lekai Song, Jingfang Pei, Xiaoyue Fan, Teng Ma, Gang Wang, Shuo Gao, Kong-Pang Pun, Xiaolong Chen, Guohua Hu,
- Abstract要約: 構造メタスタブルな1T' MoTe2から探るコンダクタンスノイズを用いた真の乱数生成について述べる。
このノイズは、15Kでも安定に維持できる頑丈なエントロピー源である。
乱数を用いたニューラルネットワークにおける生体情報保護を実証する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 11.100766820461034
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: True random numbers are essential for scientific research and various engineering problems. Their generation, however, depends on a reliable entropy source. Here, we present true random number generation using the conductance noise probed from structurally metastable 1T' MoTe2 prepared via electrochemical exfoliation. The noise, fitting a Poisson process, is a robust entropy source capable of remaining stable even at 15 K. Noise spectral density and statistical time-lag suggest the noise originates from the random polarization of the ferroelectric dipoles in 1T' MoTe2. Using a simple circuit, the noise allows true random number generation, enabling their use as the seed for high-throughput secure random number generation over 1 Mbit/s, appealing for applications such as cryptography where secure data protection has now become severe. Particularly, we demonstrate safeguarding key biometric information in neural networks using the random numbers, proving a critical data privacy measure in big data and artificial intelligence.
- Abstract(参考訳): 真のランダム数は、科学研究や様々な工学的な問題に不可欠である。
しかし、それらの生成は信頼できるエントロピー源に依存している。
本稿では,電気化学的剥離法を用いて作製した構造準安定1T'MoTe2から探るコンダクタンスノイズを用いた真の乱数生成について述べる。
ノイズスペクトル密度と統計的時間ラグは、1T' MoTe2における強誘電体双極子のランダムな分極に由来することを示唆している。
単純な回路を用いることで、ノイズは真の乱数生成を可能にし、1Mbit/sを超える高スループットなセキュアな乱数生成のシードとしての使用を可能にし、セキュアなデータ保護が深刻になった暗号などのアプリケーションにアピールする。
特に、乱数を用いてニューラルネットワークの重要な生体情報を保護することを実証し、ビッグデータと人工知能において重要なデータプライバシー対策を示す。
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