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混沌量子随机数生成器的复杂度增强与熵提取方法研究1

混沌量子随机数生成器的复杂度增强与熵提取方法研究

摘要

本研究报告聚焦于混沌量子随机数生成器（QRNG）的复杂度增强与熵提取方法，

旨在通过系统性研究提升量子随机数生成器的性能与安全性。报告首先分析了量子随

机数生成器的发展现状与技术瓶颈，指出当前设备在复杂度与熵提取效率方面存在的

不足。基于混沌理论与量子力学原理，提出了多层次复杂度增强框架，包括混沌系统优

化设计、量子噪声源增强以及混合熵源构建等关键技术路径。在熵提取方法方面，研

究设计了基于深度学习的自适应熵提取算法和基于物理不可克隆函数的硬件加速方案，

显著提升了熵提取效率与安全性。实验结果表明，经过优化后的混沌量子随机数生成器

在随机性质量、生成速率和抗攻击能力方面均有显著提升，生成速率可达10Gbps，通

过了NISTSP80022和Dieharder等全部测试项。本研究为下一代高性能量子随机数

生成器的研发提供了理论依据和技术支撑，对推动量子信息技术产业化具有重要意义。

引言与背景

量子随机数生成技术的重要性

随机数作为现代信息安全的基石，在密码学、模拟计算、统计分析等领域具有不可

替代的作用。传统伪随机数生成器（PRNG）基于确定性算法，其输出在理论上可预测，

难以满足高安全性应用场景的需求。量子随机数生成器（QRNG）利用量子力学内禀的

随机性，能够产生真正的随机数，具有不可预测性和不可重复性的特点。根据国际量子

技术产业报告显示，全球量子随机数生成器市场规模预计在2025年将达到15亿美元，

年复合增长率超过30%。我国《“十四五”数字经济发展规划》明确提出要”加强量子计

算、量子通信等前沿技术研究”，量子随机数作为量子信息技术的重要组成部分，其研究

具有重要的战略意义。

混沌理论与量子随机数的结合优势

混沌理论作为非线性动力学的重要分支，其系统具有对初始条件高度敏感、长期行

为不可预测的特性。将混沌系统与量子随机数生成相结合，可以产生双重随机效应：量

子层面的微观随机性和混沌系统的宏观不可预测性。这种混合架构不仅增强了随机数

的复杂度，还能有效抵抗各类攻击。研究表明，基于混沌的量子随机数生成器在统计随

机性测试中表现优异，其输出序列的复杂度较单一量子源提升了40%以上。此外，混

沌系统的引入还有助于解决量子随机数生成器中常见的偏置问题，提高熵源的均匀性。

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研究现状与技术挑战

当前量子随机数生成器主要面临三个技术挑战：一是量子熵源的稳定性和纯度问

题，实际系统中往往受到经典噪声的干扰；二是熵提取效率不高，现有方法通常存在信息

损失；三是系统复杂度不足，难以抵抗先进的攻击手段。根据国际标准化组织ISO/IEC

18031标准，高质量的随机数生成器需要满足多项严格指标，包括最小熵值、统计测试

通过率等。现有技术在这些方面仍有提升空间。本研究针对这些挑战，提出了系统性的

解决方案，旨在推动量子随机数生成技术向更高性能、更高安全性的方向发展。

研究概述

研究目标与定位

本研究旨在开发新一代高性能混沌量子随机数生成器，具体目标包括：实现10Gbps

以上的随机数生成速率；通过NISTSP80022、Dieharder等全部统计测试；构建抗量

子攻击的安全体系；降低系统功耗至现有技术的60%以下。研究定位为应用基础研究，

兼顾理论创新与工程实现，成果可应用于金融安全、国防通信、云计算等关键领域。根

据《国家中长期科学和技术发展规划纲要》，本研究符合”新一代信息技术”领域的重点

发展方向，具有明确的应用前景。

核心科学问题

本研究聚焦三个核心科学问题：如何构建高复杂度的混合熵源系统；如何设计高效

的量子熵提取算法；如何建立完整的随机数质量评估体系。这些问题涉及量子光学、非

线性动力学、信息论等多个学科领域，需要跨学科的研究方法。通过解决这些问题，将

显著提升量子随机数生成器的理论极限和工程实现水平。根据文献分析，当前国际领先

的研究团队在这些方面已取得初步进展，但尚未形成系统性的解决方案，本研究有望实

现关键突破。

技术创新点

本研究的主要创新点包括：提出基于深度学习的自适应熵提取方法，可根据熵源特

性动态调整提取参数；设计多级混沌增强架构，实现微观与宏观随