CPU/GPUハードウェアシステムにおけるToeplitz強抽出器の高効率実装によるPRNGおよびQRNG出力

概要ランダム数生成器（RNG）は、暗号学からギャンブルまで様々な用途のあるデバイスです。ランダムシードのソースに応じて、RNGは数学的アルゴリズムに基づく擬似乱数生成器（PRNG）、表面的にランダムな物理過程を通じて得られる真の乱数生成器（TRNG）、そして量子状態の測定結果の固有のランダム性を利用した量子乱数生成器（QRNG）に分類されます。QRNGの出力がプライベートでほぼ均一であることを保証するために、生データはToeplitzやTrevisanハッシングのような強抽出処理を受けます。この抽出プロセスは、高速な乱数生成を達成するために非常に効率的である必要があります。本研究では、Toeplitzハッシングアルゴリズムのバリエーションを用いた情報理論的に証明可能なランダムネス抽出を行うための最先端の手法を示しています。これらのアルゴリズムは、包括的な分析のために様々なハードウェアに実装されています。その後、これらの手法はPRNGソースと量子ソースの2つの生データセットに適用されています。本研究では、Fast Fourier Transformに基づくToeplitz強抽出器を使用したランダムネス抽出の新しいベンチマークである19.5 Gbpsが示されています。GPUベースのシステムでのアルゴリズムの実装は、著しく向上した速度を示し、既存の最先端実装を超える重要な飛躍を示しています。