量子与自然来源中弱随机性基准测试
量子物理
2025-12-22 v2
摘要
私有随机性是密码学、安全证明和信息处理的基本资源。量子设备通过放大弱随机性源，在经典手段无法到达的 regime 中提供独特优势。关于此类来源的核心理论模型为 Santha-Vazirani(SV) 模型，但识别满足该模型的自然过程仍是重大挑战。本文采取三步解决此问题。首先，我们引入用于量化弱随机性的公理化框架，为估计SV类型来源提供统一基础。其次，我们开发SVTest—a 用于估计任意数据序列SV参数的通用软件工具。最后，我们将该框架应用于人造与自然来源。使用来自自认证商业量子随机数生成器(以保证最小熵为基准)的数据，我们验证了估计方法的准确性与局限性。随后我们分析与地震活动相关的地质信号，发现根据离散化，地震和局部地震噪声都可能 exhibit SV 类型随机性。我们的结果表明，地质现象可能构成密码学随机性的可行来源，揭示了量子信息论与地球物理学之间的意想不到的联系。
引用
@article{arxiv.2504.06899,
title = {Benchmarking weak randomness in Quantum and Natural Sources},
author = {Maciej Stankiewicz and Roberto Salazar and Mikołaj Czechlewski and Alejandra Muñoz Jensen and Catalina Morales-Yáñez and Omer Sakarya and Julio Viveros Carrasco and Stephen Walborn and Gustavo Lima and Karol Horodecki},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.06899},
year = {2025}
}
备注
Software source code available on GitHub. Second, a revised version that includes tests of a new (reference) source of randomness obtained from a quantum random number generator, and general revision and major changes to the manuscript