Главное назначение квантового генератора случайных чисел – выдача последовательности числовых данных, в которых текущее число не имеет никакой корреляции с предыдущими значениями. Случайные числа играют важную роль в жизни современного общества. Прежде всего, случайность является неотъемлемой составляющей современных криптографических систем, включающих мобильную связь, безналичные платежи, электронную почту, интернет-банкинг и другие. Также, огромное значение случайность играет в различных областях науки и техники, которым внедрение стохастических методов дало мощный импульс развития.
Перечень областей, где может использоваться квантовый генератор случайных чисел
- Методы Монте-Карло в финансах: анализ привлекательности инвестиционных проектов и выбор оптимальной комбинации параметров проекта; одновременный учет неопределенности в цене, продажах, себестоимости и издержках при наличии непрерывной (рыночной) неопределенности; анализ индивидуальных и коллективных рисков и многое другое.
- Стохастические методы в инжиниринге: расчет усталости конструкционных материалов, симуляция воздействий различных погодных условий на сооружения, анализ влияния микроструктурных дефектов на прочность материалов и т.д.
- Анализ случайных процессов в ядерных реакторах: исследование флуктуаций плотности нейтронов в реакторе, анализ влияния механических вибраций компонентов реактора (управляющих стержней, топливных элементов и пр.), исследование влияний колебания температуры и расхода охлаждающей жидкости, анализ образования и схлопывания пузырьков газа в кипящих водо-водяных реакторах и др.
- Использование стохастических методов для защиты информации: рандомизация адресного пространства, стохастическое помехоустойчивое кодирование, разнообразные методы шифрования (симметричные, асимметричные, гибридные криптографические схемы).
- Применение статистических методов в телекоммуникациях: моделирование диаграмм направленности антенно-фидерных устройств, моделирование зоны покрытия базовых станций и нагрузки, моделирование систем синхронизации, формирования и обработки сигналов, фильтрация сигналов корреляционными методами, моделирование топологии сети, моделирование распределения трафика.
- Кроме перечисленного, статистические методы (методы Монте-Карло) широко применяются в статистической механике, при анализе турбулентности, экологических проблем, поведения нейронов в мозгу, при изучении диффузии в мембранах и пористых средах, а также различных разделов физической химии, и для многих других задач.
Для решения всех вышеперечисленных задач требуется доступ к большому количеству качественных случайных чисел, т.е. к генератору случайных чисел (ГСЧ). Во многих случаях для этих целей используются компьютерные алгоритмы, которые, однако, позволяют получать не истинно случайные, а псевдослучайные числовые последовательности. Однако, зачастую ограничения, присущие генераторам псевдослучайных чисел, в частности, конечный период повторения последовательности, могут привести к различным проблемам. Сложно сказать, как поведет себя модель, использующая стохастические методы и подразумевающая доступ к истинно случайным числам, если применять псевдослучайные аналоги.
Избежать подобных проблем можно с использованием аппаратных (физических) ГСЧ. Здесь используется физический источник энтропии (источник шума). Особое место среди физических ГСЧ занимают квантовые ГСЧ (КГСЧ), основанные на оцифровке шумов из квантового источника энтропии.
Технические характеристики:
- Источник энтропии: флуктуации фазы электромагнитного поля в резонаторе полупроводникового лазера, как следствие эффекта усиления спонтанного излучения
- Скорость генерации случайных чисел выше 330 Мбит/сек
- Выдача превышает 2,5 Гбит/сек
- Успешное прохождение тестов NIST SP 800–22
- Кастомизации API по запросу
- Потребление не превышает 250 Вт
- Форм-фактор: 2U или 4U half-rack
- Скорость генерации случайных бит 1 Гбит/с
- Установка в серверную стойку 4U
- Интерфейс подключения - Ethernet
