ОЦЕНКА СТАТИСТИЧЕСКИХ СВОЙСТВ И КРИПТОГРАФИЧЕСКОЙ СТОЙКОСТИ СЛУЧАЙНЫХ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЕЙ, ПОЛУЧЕННЫХ КВАНТОВЫМ КОМПЬЮТЕРОМ IBM
Аннотация
Целью статьи является исследование возможностей использования квантовых генераторов на базе системы IBM Quantum Experience в решении практических задач. Предметом исследования выступает оценка статистических свойств квантовых последовательностей. Отдельное внимание уделено вопросу применения таких решений в криптографических алгоритмах. Актуальность исследований обусловлена возможностью компрометации ключевой информации в детерминированных алгоритмах генерации случайных последовательностей, а также прогрессом в области квантовых вычислений. В ходе проведённого исследования были рассмотрены принципы формирования квантовых схем, на основе которых сформировано ПО, формирующее квантовые последовательности по заданным параметрам. Исследовались три варианта квантовых схем: одно- и пятикубитная схемы для квантового компьютера IBM Quito и 25-кубитная схема для квантового симулятора. При помощи каждой из схем сформированы последовательности, для которых проведены оценки статистических свойств на базе стандарта NIST SP 800-22. В ходе проведенных исследований было установлено, что случайные последовательности, полученные на квантовом компьютере IBM Quito, не обладают хорошими статистическими свойствами. Такие последовательности не прошли большинство статистических тестов, а также показали распределение, отличное от распределения, полученного на симуляторе. Детерминированная внешняя среда является ключевой проблемой слабых статистических свойств, которая отражается на работе вентилей и измерителей. Степенью негативного воздействия среды определяется качество работы всей квантовой машины. Результаты данной работы могут быть использованы для дальнейших исследований других квантовых машин, а также для повышения качества работы квантового компьютера. Квантовый компьютер потенциально может помочь в расчётах, несопоставимых с возможностями суперкомпьютеров. Последние разработки IBM в калибровке кубитов и работа с квантовыми ошибками будут сильнее приближать возможность их применения в криптографии. Поэтому важным аспектом развития в данном направлении является потенциальное снижение воздействия внешней среды на работу квантового компьютера.
Ключевые слова
Полный текст:
PDFЛитература
1. Биллиг В.А. Квантовые вычисления. Преподавание информационных технологий в Российской Федерации: Материалы Семнадцатой открытой Всероссийской конференции, Новосибирск, 16–17 мая 2019 г. с. 301–303.
URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=41310880 (дата обращения: 01.11.2022).
– EDN: OOCOEX.
2. Душкин Р.В. Обзор текущего состояния квантовых технологий. Компьютерные исследования и моделирование. 2018, т. 10, № 2, с. 165–179. DOI: http://dx.doi.org/10.20537/2076-7633-2018-10-2-165-179.
3. Saini A., Tsokanos A., Kirner R. Quantum randomness in Cryptography – A survey of cryptosystems, RNG-based ciphers, and QRNGs. Information (Switzerland). 2022, vol. 13, no. 8, p. 358.
DOI: http://dx.doi.org/10.3390/info13080358.
4. Amigo G., Dong L., Marks Ii R.J. Forecasting Pseudo Random Numbers Using Deep Learning. 15th International Conference on Signal Processing and Communication Systems (ICSPCS), Sydney, Australia. 2021, p. 1–7.
DOI: http://dx.doi.org/10.1109/ICSPCS53099.2021.9660301.
5. Горбачев А.А., Кухтинов В.Н., Черкесова Л.В. Случайность квантовых генераторов. Научное обозрение. Технические науки. 2020, № 2, с. 27–31. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=42900474 (дата обращения: 01.11.2022). – EDN: JUCSWW.
6. Шароглазова В.В. Устойчивый к атакам квантовый генератор случайных чисел на интерференции лазерных импульсов со случайной фазой. Труды Семнадцатой Всероссийской конференции студенческих научно-исследовательских инкубаторов: Материалы конференции, Томск, 11–15 мая 2020. с. 124–128.
URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=44234185 (дата обращения: 01.11.2022). – EDN: MZVVQY.
7. Andrew W., Paik H., Ali J.A., Petar J., Ismael F., Jay M.G., Blake R.J. Quality, Speed, and Scale: three key attributes to measure the performance of near–term quantum computers. arXiv preprint arXiv:2110.14108. 2021. URL: https://arxiv.org/abs/2110.14108 (дата обращения: 01.11.2022).
8. Orlov M.A. IBMqRNG. Zenodo. 2022.
DOI: http://dx.doi.org/10.5281/zenodo.7295429.
9. Беляев В.А. Гвоздев А.А. Пространство гильбертовых состояний и амплитуда перехода. Вестник Ярославского государственного университета им. П.Г. Демидова. Серия Естественные и технические науки. 2014, № 4, с. 12–20. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=22953222 (дата обращения: 04.11.2022). – EDN: TIHKSH.
10. Нечаев К.А., Орлов М.А., Иванов Н.А. Статистические свойства алгоритмов ГПСЧ. Составляющие научно-технического прогресса. 2022, № 1(67), с. 18–22. (На английском).
URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=48177691 (дата обращения: 03.11.2022). – EDN: ODXGEN.
11. Нечаев К.А, Орлов М.А., Иванов Н.А. Исследование способов формирования псевдослучайных чисел с большим периодом. Наука и бизнес: пути развития. 2022, № 1(127), с. 19–27.
URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=48219985 (дата обращения: 03.11.2022). – EDN: TPCUFP.
12. Johnstun S., Van Huele J. F. Understanding and compensating for noise on IBM quantum computers. American Journal of Physics. 2021; vol. 89, no. 10, p. 935-942.
DOI: http://dx.doi.org/10.1119/10.0006204.
13. Вахний Т.В., Гуц А.К. Физические основы и проблемы технической реализации квантового компьютера. Математические структуры и моделирование. 2011, № 22, с. 38–47.
URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=17837096 (дата обращения: 03.11.2022). – EDN: NNHSDJ.
14. Орлов М.А., Нечаев К.А., Иванов Н.А. Проблемы криптостойкости в современных ГПСЧ. Наука и бизнес: пути развития. 2022, № 4(130), с. 53–58. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=48950917 (дата обращения: 05.11.2022). – EDN: SMUPYE.
15. Михайличенко Д.А., Егорова А.А. Основные направления развития постквантовой криптографии. Труды Ростовского государственного университета путей сообщения. 2016, № 2, с. 41–45.
URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=27386554 (дата обращения: 01.12.2022). – EDN: XBHUNZ.
16. Truong N.D., Haw J.Y., Assad S.M., Lam P.K., Kavehei O. Machine Learning Cryptanalysis of a Quantum Random Number Generator. IEEE Transactions on Information Forensics and Security. Feb. 2019, vol. 14,
no. 2, p. 403–414.
DOI: http://dx.doi.org/10.1109/TIFS.2018.2850770.
17. Tomkins S., de Sousa R. Noise Mitigation with Delay Pulses in the IBM Quantum Experience. IEEE International Conference on Quantum Computing and Engineering (QCE), Denver, CO, USA. 2020, p. 413–418.
DOI: http://dx.doi.org/10.1109/QCE49297.2020.00058.
18. Kandala A., Temme K., Córcoles A.D. et al. Error mitigation extends the computational reach of a noisy quantum processor. Nature. 2019, vol. 567, no. 7749, p. 491–495.
DOI: http://dx.doi.org/10.1038/s41586-019-1040-7.
19. Mogos G. Use quantum random number generator in Diffie-Hellman key exchange protocol. IEEE International Conference on Automation, Quality and Testing, Robotics (AQTR), Cluj-Napoca, Romania. 2016, p. 1–6.
DOI: http://dx.doi.org/10.1109/AQTR.2016.7501290.
DOI: http://dx.doi.org/10.26583/bit.2023.1.01
Ссылки
- На текущий момент ссылки отсутствуют.
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.