論文の概要: Statistical Invisibility of a Physical Attack on QRNGs After Randomness Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.21498v2
• Date: Mon, 01 Sep 2025 14:01:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-03 12:29:36.820186
• Title: Statistical Invisibility of a Physical Attack on QRNGs After Randomness Extraction
• Title（参考訳）: ランダム抽出後のQRNGに対する身体的攻撃の統計的可視性
• Authors: Yi-Fan Chen, Dong Wang, Yi-Bo Zhao, Liang Cheng, Yi Zhang, Yang Zhang,
• Abstract要約: 強力な抽出プロセスは、セキュリティの誤った感覚を生み出す可能性があることを示す。 我々は,電力供給リップルアタックによる増幅自然放出(ASE)に基づいてQRNGを著しく妥協する。 この結果は、検証プロセスが生データの品質に敏感であるため、完全に予測可能な入力であっても、認証されたが完全に安全でないランダムなシーケンスを生成することができる、という深刻な危険を浮き彫りにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.144138413224312
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Current prevailing designs of quantum random number generators (QRNGs) designs typically employ post-processing techniques to distill raw random data, followed by statistical verification with suites like NIST SP 800-22. This paper demonstrates that this widely adopted practice harbors a critical flaw. We show that the powerful extraction process can create a false sense of security by perfectly concealing physical-layer attacks, rendering the subsequent statistical tests blind to a compromised entropy source. We substantiate this claim across two major QRNG architectures. Experimentally, we severely compromise an QRNG based on amplified spontaneous emission (ASE) with a power supply ripple attack. While the resulting raw data catastrophically fails NIST tests, a standard Toeplitz extraction transforms it into a final sequence that passes flawlessly. This outcome highlights a profound danger: since the validation process is insensitive to the quality of the raw data, it implies that even a fully predictable input could be processed to produce a certified, yet completely insecure, random sequence. Our theoretical analysis confirms this vulnerability extends to phase-noise-based QRNGs, suggesting a need for security validation to evolve beyond statistical analysis of the final output and consider the entire generation process.
• Abstract（参考訳）: 現在普及している量子乱数生成器(QRNG)の設計は、通常、生の乱数データを蒸留するために後処理技術を使用し、NIST SP 800-22のような組で統計的に検証する。 本稿は、この広く採用されているプラクティスに重大な欠陥があることを実証する。 物理層攻撃を完全に隠蔽し、その後の統計的検査を妥協したエントロピー源に盲目にすることで、強力な抽出プロセスがセキュリティの誤った感覚を生じさせることを示す。 この主張を2つの主要なQRNGアーキテクチャで裏付ける。 実験的に,電力供給リップルアタックによる増幅自然放出(ASE)に基づいてQRNGを著明に妥協した。 結果として得られた生データは、NISTテストに破滅的に失敗するが、標準のToeplitz抽出は、それを完璧に通過する最終シーケンスに変換する。 この結果は、検証プロセスが生データの品質に敏感であるため、完全に予測可能な入力であっても、認証されたが完全に安全でないランダムなシーケンスを生成することができる、という深刻な危険を浮き彫りにする。 我々の理論的分析は、この脆弱性が位相ノイズベースのQRNGにまで拡大していることを確認し、最終出力の統計的解析を超えてセキュリティ検証を進化させ、生成プロセス全体を考える必要があることを示唆している。

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