論文の概要: Harnessing physical entropy noise in structurally metastable 1T' molybdenum ditelluride for true random number generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16271v3
• Date: Mon, 21 Oct 2024 15:39:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 17:01:59.504928
• Title: Harnessing physical entropy noise in structurally metastable 1T' molybdenum ditelluride for true random number generation
• Title（参考訳）: 真の乱数生成のための構造準安定1T'モリブデンジテルリドの高調波物理エントロピーノイズ
• 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: 構造準安定な1T'モリブデンジテルリド(MoTe2)の導電性ノイズを利用する このノイズは低温でも低温でも頑丈な物理的エントロピーノイズとして証明される。 ニューラルネットワークにおける生体情報保護のためのマスクとして乱数を用いた生体情報保護手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.100766820461034
• License:
• Abstract: True random numbers are essential in various research and engineering problems. Their generation depends upon a robust physical entropy noise. Here, we present true random number generation by harnessing the conductance noise probed in structurally metastable 1T' molybdenum ditelluride (MoTe2). The noise, well-fitting a Poisson process, is proved a robust physical entropy noise at low and even cryogenic temperatures. Noise characteristic analysis suggests the noise may originate from the polarization variations of the underlying ferroelectric dipoles in 1T' MoTe2. We demonstrate the noise allows for true random number generation, enabling their use as seed for generating high-throughput secure random numbers exceeding 1 Mbit/s, appealing for practical applications in, for instance, cryptography where data security is now a severe issue. As an example, we show biometric information safeguarding in neural networks by using the random numbers as mask, proving a promising data security measure in big data and artificial intelligence.
• Abstract（参考訳）: 真のランダム数は、様々な研究や工学的な問題に不可欠である。 その生成は、堅牢な物理的エントロピーノイズに依存する。 ここでは, 構造準安定な1T'モリブデンジテルリド (MoTe2) で探るコンダクタンスノイズを利用して, 真の乱数生成を行う。 このノイズはポアソン過程によく適合しており、低温でも低温でも頑丈な物理的エントロピーノイズであることが証明されている。 1T'MoTe2における下層の強誘電体双極子の偏極変化からノイズが生じる可能性が示唆された。 ノイズが真の乱数生成を可能にすることを実証し、1Mbit/sを超える高スループットセキュアな乱数を生成するためのシードとしての使用を可能にし、例えば、データセキュリティが深刻な問題となっている暗号の実践的応用にアピールする。 一例として、ニューラルネットワークにおける生体情報保護を、乱数をマスクとして使用し、ビッグデータと人工知能において有望なデータセキュリティ対策を示す。

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