光子随机数发生器评估的建议与示例

对数字信息安全性的不懈追求，加上近期硬件技术的改进，已使随机数生成领域发生了根本性转变，从仅依赖伪随机算法转向采用光学熵源。尽管在硬件方面取得了这些重大进展，常用的统计度量和评估实践仍不适合理解或量化构成物理随机数生成基础的光学熵。我们回顾了光学随机数生成评估的现状，并推荐一种新范式：量化熵生成并理解光学随机性源的物理极限。为此，我们主张在随机数发生器的评估中将物理熵源与确定性后处理分离，并明确考虑测量和数字化过程对熵产生速率的影响。我们提出 Cohen-Procaccia 熵率估计 $h(\epsilon,\tau)$ 作为实现这一目标的一种方法。为了提供我们建议的示例，我们应用 Cohen-Procaccia 估计以及来自 NIST 物理随机数发生器新标准草案的熵估计，来评估和比较三种常见的光学熵源：单光子到达时间检测、混沌激光器和放大自发辐射。