基于时空噪声混淆的轨道角动量超高速光加密新范式

《Nature Communications》：Ultrahigh-speed optical encryption enabled by spatiotemporal noise chaffing

　　本刊推荐：为解决传统空间光调制器(SLM)速度限制导致的光加密信息流密度低的问题，研究人员开展了基于"混淆与筛选"(chaffing and winnowing)原理的时空噪声混淆系统研究。通过利用共轭轨道角动量(OAM)模式的对称性和正交性，将高速时序信号("小麦")与空间噪声("谷壳")同步编码，结合可变权重多模态OAM(VW-multimodal OAM)方案和多模态生成神经网络(MGNN)，实现了1.25 Tbps/模的创纪录安全传输速率和超过1010的密钥空间，为6G和低轨卫星通信等下一代高速安全光通信网络建立了新范式。

　　

在数字化时代浪潮中，信息传输安全已成为关乎国家战略和民生福祉的核心议题。光学加密技术凭借其物理层安全、抗电磁干扰等独特优势，长期以来被寄予厚望。然而，传统光学加密方法主要依赖空间光调制器(SLM)等空间调制设备，这些设备的有限切换速度和低刷新率，如同给信息高速公路设置了限速闸门，严重制约了加密系统的传输速率和信息流密度。更令人担忧的是，现有空间加密方案在面对高速时序信号传输时，往往难以有效防止未经授权的时序信号截获，使得重要信息在传输过程中如同"透明人"般暴露在潜在窃听者面前。

这一技术瓶颈在当今 terabits-per-second (Tbps) 量级的高速通信需求面前显得尤为突出。特别是在6G移动通信、低地球轨道(LEO)卫星网络等新兴应用场景中，如何在保障超高速率的同时实现物理层安全，成为光学加密领域亟待突破的科学难题。

针对这一挑战，由复旦大学未来信息技术学院史建阳、陈超旭等研究人员领衔的团队，在《Nature Communications》上提出了一种革命性的解决方案——受"混淆与筛选"安全范式启发的时空噪声混淆系统。该研究的创新之处在于巧妙利用了轨道角动量(Orbital Angular Momentum, OAM)模式的物理特性，将信息安全领域的经典智慧与光学物理的前沿技术完美融合。

研究人员的核心思路颇具巧思：与其想方设法隐藏信号，不如让信号与噪声变得难以区分。这好比将珍贵的麦粒（有效信号）与看似相同的谷壳（噪声）混合，只有拥有正确筛子的接收者才能分离出真正的麦粒。在光学领域，他们通过利用共轭OAM模式的对称空间特性和正交性，将高速时序信号和空间噪声分别编码到两个共轭OAM状态上，并沿同轴传输。

这一设计的精妙之处在于其物理机制：由于共轭OAM模式的完美空间相干性，信号和噪声对未经授权的拦截器变得难以区分。窃听者Eve在空间高信噪比(SNR)位置检测时，由于需要在每个瞬间积分空间场，共轭叠加的空间噪声会严重降低积分后的时序SNR，导致其获取的星座图变得混沌不清。而合法接收者Bob则可以通过应用逆OAM模式密钥，在指定空间位置进行模式筛选，利用OAM状态的正交性恢复纯净的时序信号。

为了进一步提升系统安全性，研究团队引入了可变权重多模态OAM(VW-multimodal OAM)方案，结合多模态生成神经网络(MGNN)极大扩展了加密密钥空间。在这一方案中，合法接收者需要同时匹配模态组成和权重系数才能准确恢复信号，有效抵御暴力攻击。

关键技术方法方面，研究人员构建了八波长波长分割多工(Wavelength-Division Multiplexing, WDM)相干实验系统，采用40 Gbaud 16正交振幅调制(Quadrature Amplitude Modulation, QAM)时序信号，通过空间光调制器实现共轭可变权重多模态OAM(Conjugated Variable-Weight Multimodal OAM, CVW-multimodal OAM)加密。多模态生成神经网络(MGNN)将均方误差(Mean Square Error, MSE)从3.25×10^-5降低至1.76×10^-9，显著提升了全息图生成精度。

原理性验证：时空噪声混淆与CVW多模态OAM加密系统

研究人员通过理论推导和实验验证阐述了该系统的核心原理。在传统单模态OAM加密中，时序信号S(t)被编码到OAM模式U_l(r,φ,z)上，生成传输电场E(r,φ,z,t)。尽管合法接收者可以使用逆OAM模式成功解密传输信号，但无解密密钥的窃听者仍可通过分析具有高空间SNR的环状区域拦截足够的时序信息。

相比之下，当携带噪声N(t)的共轭OAM状态U_-l(r,φ,z)被同轴混淆时，电场在向量空间中对称分布，产生完美空间相干性。组合强度由于干涉呈现花瓣状图案，导致窃听者随机检测时获得混淆信号，其时序SNR严重劣化。

超大规模OAM密钥空间的人工神经网络设计

该研究的关键创新在于通过人工神经网络实现了指数级扩展的密钥空间。密钥空间大小由三个参数决定：系统支持的最大OAM阶数L、用于加密的OAM状态选择数M以及权重分区精度δ。理论密钥空间K由公式给出：K=2·C(L,M)·C(1/δ+M-1,M-1)。

研究团队发现，虽然公式(5)预测了理论密钥空间，但实际安全评估需要评估模式权重组合的隔离度。通过分析1000个随机生成组合在不同(L,M,δ)配置下的平均串扰值(Crosstalk Value, CV)和SNR值，他们最终选择δ=0.1、M=10和L=20作为通信性能和安全鲁棒性之间的优化权衡。

太比特级光学加密超高速信息传输

实验验证在八波长复用相干系统上进行，使用40 Gbaud 16-QAM时序信号。如图4a所示，研究人员测量了无解密密钥、正确密钥和错误密钥三种情况下的后前向纠错(Forward Error Correction, FEC)比特错误率(Bit Error Rate, BER)。

在单模态OAM加密方案下，时序信息明显泄漏，这从Eve通过环状空间强度分布拦截信号的能力得到证明。相比之下，CVW多模态OAM通过叠加信号和噪声有效降低了未授权接收者的时序信号质量。Eve的检测产生平坦混沌星座图和高BER，而使用正确解密密钥的Bob可以重建纯净时序信息。

频谱分析显示，"有密钥"和"无密钥"情况下的相似频谱幅度表明BER差异主要源于信号和噪声的混合，证实了时序信息的有效去相关性。尽管噪声引入略微降低了信号质量，但BER仍低于20%硬判决前向纠错(Hard Decision Forward Error Correction, HD-FEC)阈值(2×10^-2)，对整体信息传输影响极小。

通过复用C波段所有8个波长通道，每个通道的BER均低于HD-FEC阈值，实现了1.25 Tb/s的组合数据速率。BER分布可视化清晰显示了单模态和CVW多模态加密系统之间的显著性能差异，证明了该方法在保护高速光传输方面的有效性。

研究结论与展望

这项研究通过"混淆与筛选"范式成功突破了传统光学加密的技术瓶颈，创造了1.25 Tbps安全光学传输速率的新纪录，同时实现了超过10¹⁰的加密密钥空间。这一突破性进展的核心价值在于无缝集成了时序编码和空间加密，有效克服了传统光学加密方法低信息密度的长期限制。

研究团队巧妙利用共轭OAM状态的对称特性，为实现时序信号和噪声之间的完美空间相干性提供了 robust 物理机制，同时利用共轭OAM状态的正交性实现了精确信号筛选。可变权重多模态OAM概念的引入进一步增强了系统对抗暴力攻击的安全性，而多模态生成神经网络则通过提高模式权重组合的隔离度支持了扩展的密钥空间。

尤为重要的是，这种加密方法在物理层运行，与数字密码学等电子加密技术形成互补，两者结合可创建多层保护方案，进一步增强整体信息安全。尽管加密密钥空间根本上由系统的空间带宽积(Space Bandwidth Product, SBP)决定，但高分辨率SLM的使用可显著提升性能。未来通过超表面和片上光学系统的进一步小型化和集成，将为安全、超高速光学网络带来革命性突破。

这项技术为6G及以后时代的数据保护和可扩展网络解决方案提供了令人信服的范式转变，有望在下一代高安全光通信网络，包括6G和低地球轨道卫星系统中发挥 transformative 作用。