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量子随机数生成器在工业物联网中的边缘安全增强研究1

量子随机数生成器在工业物联网中的边缘安全增强研究

摘要

随着工业物联网（IIoT）的快速发展，边缘计算节点作为连接物理世界与数字世界

的桥梁，其安全性已成为制约工业数字化转型的关键瓶颈。传统伪随机数生成器在边缘

设备上的应用存在可预测性风险，难以满足高安全性工业场景的需求。本研究提出基于

量子随机数生成器（QRNG）的边缘安全增强方案，通过量子物理过程产生真随机数，

从根本上提升边缘节点的加密强度。报告系统分析了工业物联网边缘安全现状，构建了

量子随机数生成器在边缘环境中的技术框架，设计了从硬件集成到系统应用的完整实

施方案。研究表明，该方案可将边缘节点的加密安全性提升35个数量级，同时保持毫

秒级的响应延迟，适用于智能制造、能源管理等关键工业领域。本研究为工业物联网边

缘安全提供了新的技术路径，对推动工业4.0安全发展具有重要理论与实践意义。

引言与背景

工业物联网发展现状

工业物联网作为第四次工业革命的核心驱动力，正在深刻改变传统制造业的生产

模式与管理方式。根据国际数据公司（IDC）的统计，2022年全球工业物联网市场规模

已达到3260亿美元，预计到2026年将突破5000亿美元，年复合增长率达15.3%。在

我国，工业物联网已被列为”十四五”规划重点发展领域，工业和信息化部发布的《工业

互联网创新发展行动计划年）》明确提出要”加快工业互联网网络基础设施

建设，提升工业互联网安全防护能力”。

工业物联网的典型架构包含感知层、网络层、平台层和应用层，其中边缘计算节点

作为感知层与网络层的关键枢纽，承担着数据采集、实时处理和初步决策等重要功能。

在智能制造场景中，一个中等规模的工厂可能部署数千个边缘节点，每个节点每秒需要

处理数十兆字节的传感器数据，并执行毫秒级的实时控制任务。这种高密度、高并发的

数据处理需求对边缘节点的安全性能提出了极高要求。

边缘安全面临的挑战

工业物联网边缘安全面临多重挑战，主要表现在以下几个方面：

首先，边缘节点资源受限特性与安全需求之间存在矛盾。典型的边缘设备如工业网

关、智能传感器等，其计算能力通常在110GFLOPS级别，内存容量在256MB2GB范

围内，远低于云端服务器。这种资源限制使得传统的安全防护机制难以直接部署，必须

开发轻量级但高强度的安全解决方案。

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其次，工业环境的特殊性质加剧了安全风险。工业现场通常存在电磁干扰、温度变

化、机械振动等恶劣条件，这些因素可能影响加密硬件的稳定性和随机性质量。同时，

工业设备的生命周期长达1015年，安全机制必须具备长期可靠性。

第三，攻击手段日益复杂化。根据国家工业信息安全发展研究中心的报告，2022年

针对工业物联网的攻击事件同比增长37%，其中针对边缘节点的攻击占比达42%。常

见的攻击包括侧信道攻击、物理篡改、随机数预测等，这些攻击往往利用了传统安全机

制的固有漏洞。

量子技术带来的机遇

量子技术的快速发展为解决工业物联网边缘安全问题提供了新思路。量子随机数

生成器基于量子力学基本原理，通过测量量子态的随机塌缩产生真随机数，具有不可预

测、不可重复的内在特性。与传统伪随机数生成器相比，QRNG的随机性来源于物理

过程而非算法，从根本上杜绝了预测性攻击的可能性。

近年来，QRNG技术已从实验室走向实际应用。根据量子信息国家重点实验室的

数据，2022年全球QRNG市场规模达到1.8亿美元，预计2025年将突破5亿美元。在

工业领域，QRNG已开始应用于金融交易、加密通信等高安全性场景，证明了其在实

际环境中的可行性。

本研究聚焦于将QRNG技术引入工业物联网边缘安全领域，旨在解决当前边缘节

点加密强度不足的核心问题。通过系统分析QRNG的技术特性与工业应用需求，本研

究将为构建新一代工业物联网安全体系提供理论依据和实践指导。

研究概述

研究目标与意义

本研究的主要目标是开发一套基于量子随机数生成器的工业物联网边缘安全增强

系统，具体包括以下四个层面：

在技术层面，实现QRNG硬件模块与边缘设备的深度集成，开发适用于工业环境

的量子随