A random number generator using biological populations as entropy sources

당신이 자물쇠를 따려고 노력 중이라고 상상해 보세요. 하지만 당신에게 필요한 열쇠는 너무나도 진정으로 무작위적이어서, 슈퍼컴퓨터조차 결코 추측할 수 없는 숫자입니다. 이것이 바로 암호학의 세계이며, 여기서 '진성 난수 생성기(TRNG)'는 우리의 디지털 비밀을 지키는 수호자 역할을 합니다. 보통 이 수호자들은 숫자를 만들기 위해 전선 속 전자들의 떨리고 예측 불가능한 춤이나 라디오의 정적 소음(static hiss)에 의존합니다. 하지만 만약 우리가 살아있는 것들로부터 그 예측 불가능함을 빌려올 수 있다면 어떨까요? 방 안에 모인 사람들을 생각해 보세요. 만약 모든 사람이 각자의 이유로 움직이고 있기 때문에, 모든 개인이 다음 초에 정확히 어디로 발을 내디딜지 예측하려고 시도하는 것은 불가능합니다. 과학자들은 오랫동안 우리가 그런 종류의 혼돈스러운 생명체의 움직임을 사용하여 일반적인 전자 노이즈보다 훨씬 더 깨뜨리기 어려운 숫자를 생성할 수 있을지 궁금해해 왔습니다.

이것이 바로 히로시 요시다(Hiroshi Yoshida)가 2026년 7월에 발표한 짧은 보고서에서 탐구한 내용입니다. 이 논문은 난수를 만드는 아주 기발하고 새로운 방법을 제안합니다. 바로 곤충 유충의 꿈틀거리고 꿈득거리는 움직임을 듣는 것입니다. 단순히 전자 노이즈를 측정하는 대신, 연구진은 여러 마리의 유충(피닉스 웜이나 밀웜 같은)을 금속 와이어가 꽂혀 있는 용기에 넣었습니다. 유충들이 와이어 위를 기어갈 때, 그들은 전기 저항을 무질서하고 예측 불가능한 방식으로 변화시킵니다. 연구진은 이 저항 변화를 웅웅거리는 신호로 바꾸고, 이를 샘플링한 뒤, 'XOR'라는 특별한 수학적 기법을 사용하여 신호들을 혼합했습니다. 그 결과는 어땠을까요? 생성된 숫자 스트림은 세계에서 가장 엄격한 무작위성 테스트 중 일부를 통과했으며, 이는 꿈틀거리는 벌레 상자가 놀라울 정도로 예측하기 힘든 보안원이 될 수 있음을 시사합니다.

벌레 상자 생성기

그렇다면 벌레 상자가 어떻게 컴퓨터의 가장 친한 친구가 될 수 있을까요? 수백 마리의 작고 꿈틀거리는 유충이 가득 찬 병이 있다고 상상해 보세요. 이제 두 개의 금속 와이어를 병에 꽂아 꿈틀거리는 덩어리에 닿게 합니다. 전자 공학의 세계에서, 이 벌레들이 와이어 위를 기어갈 때 그들은 마치 작은 움직이는 다리처럼 작동합니다. 때때로 벌레가 두 와이어를 모두 건드려 저항을 낮추기도 하고, 때로는 멀어져서 저항을 높이기도 합니다. 벌레들이 살아있고 예측하거나 모델링할 수 없는 방식으로 움직이기 때문에, 와이어 사이의 전기 저항은 혼돈의 춤을 추듯 끊임없이 요동칩니다.

연구진은 이 무질서한 전기 신호를 받아 '발진기(oscillator)'라고 불리는 회로에 입력했습니다. 발진기를 일정한 박자를 유지하는 메트로놈이라고 생각해보세요. 보통 메트로놈은 일정한 속도로 똑딱거립니다. 하지만 이 경우에는 벌레들에 의해 밀려나고 있습니다. 저항이 변함에 따라, 똑딱거리는 속도(주파수)가 격렬하게 빨라졌다가 느려지기를 반복합니다. 회로는 이러한 속도 변화를 디지털 온/오프 패턴인 스퀘어 웨이브(square-wave) 신호로 변환하며, 이는 벌레들만큼이나 무질서합니다.

난수를 얻기 위해 연구진은 특정 속도로 이 신호의 '스냅샷'을 찍었습니다. 만약 너무 빠르게 스냅샷을 찍으면 동일한 패턴이 계속 반복되는 것을 볼 수 있을 것입니다. 하지만 신호의 가장 빠른 박자보다 느린 속도(구체적으로는 발진 주파수의 1/10 미만)로 샘플링하면, 완전히 무작위로 보이는 0과 1의 문자열이 나타났습니다.

혼합의 마법 (XOR)

이 설계의 가장 영리한 부분 중 하나는 한 병의 벌레가 완벽하지 않을 수도 있다는 사실을 연구진이 어떻게 처리했는가 하는 점입니다. 아마도 한쪽 구석의 벌레들은 잠을 자고 있거나, 와이어가 약간 끈적거릴 수도 있습니다. 이를 해결하기 위해 그들은 단 하나의 와이어 쌍에만 의존하지 않았습니다. '확장된' 설정에서, 그들은 같은 병 안의 혹은 별개의 병에 있는 6개의 와이어를 사용하여 6개의 서로 다른 신호를 만들었습니다.

그런 다음 그들은 'XOR'(배타적 논리합)라고 불리는 논리 게이트를 사용하여 이 신호들을 혼합했습니다. XOR를 '홀수 찾기' 게임이나 마법의 블렌더라고 생각할 수 있습니다. 만약 두 신호가 모두 약간 편향되어 있다면(예를 들어 하나는 0이 너무 많고 다른 하나는 1이 너무 많다면), XOR로 이들을 섞으면 그러한 편향을 상쇄하는 경향이 있습니다. 마치 너무 짠 물 한 컵과 너무 단 물 한 컵을 섞으면 완벽하게 균형 잡힌 음료가 되는 것과 같습니다. 논문은 이 방법이 강력한 힘을 가지고 있다고 언급합니다. 즉, 하나의 벌레 소스가 실패하거나 예측 가능해지더라도, 다른 소스들이 여전히 '건강'하고 혼돈스럽다면 최종 혼합물은 안전하고 무작위성을 유지한다는 것입니다. 이는 단일 엔트로피 원천에 의존하는 것보다 시스템을 훨씬 더 신뢰할 수 있게 만듭니다.

벌레들은 테스트를 통과했을까요?

연구진은 NIST SP 800-90B 및 SP 800-22와 같은 매우 엄격한 테스트를 통해 벌레 기반 생성기를 혹독하게 검증했습니다. 이 테스트들은 난수 생성기가 실제로 무작위인지 확인하는 골드 표준입니다.

결과는 다음과 같습니다:

• 원시 신호(Raw Signal): 추가적인 처리 없이 벌레로부터 직접 나온 원시 숫자들을 테스트했을 때, 결과는 다소 엇갈렸습니다. 낮은 샘플링 속도(예: 3 kHz 또는 5 kHz)에서는 기본적인 테스트는 통과했지만 더 엄격한 테스트에서는 탈락했습니다. 예를 들어, 샘플링 주파수가 111 kHz일 때 원시 데이터는 테스트를 완전히 통과하지 못했습니다.
• 비법 소스 (SHA-256): 논문은 진정으로 사용 가능한 고품질의 난수를 얻기 위해서는 'SHA-256'이라는 암호학적 해시 함수를 사용하는 '후처리(post-processing)' 단계를 거쳐야 한다고 제안합니다. 이것을 최종 광택 작업이나 남아있는 패턴이나 편향을 씻어내는 체라고 생각하면 됩니다.
• 결과: SHA-256을 적용하자 숫자는 훨씬 더 강력해졌습니다. 테스트 결과, '바이트당 최소 엔트로피'(데이터가 얼마나 예측 불가능한지를 나타내는 척도)는 여러 경우에서 7.5 이상으로 뛰어올랐으며, 이는 실제 사용에 적합하다고 간주되는 임계치인 6.4를 훨씬 상회하는 수치였습니다. 이전에 실패했던 까다로운 111 kHz 샘플링 속도조차도 이 광택 단계 이후에는 모든 테스트를 통과했습니다.

이것이 왜 중요한가

이 연구의 핵심 결론은 생명체의 혼돈스러운 집단적 움직임이 놀라울 정도로 견고한 무작위성 원천이라는 점입니다. 물리 방정식으로 모델링하거나 예측할 수 있는 전자 노이즈와 달리, 유충 떼의 행동은 예측하기가 매우 어렵습니다. 논문은 이러한 생물학적 접근 방식이 전통적인 전자 방식보다 해커들이 예측하거나 조작하기 더 어려울 수 있음을 시사합니다.

하지만 저자들은 이것이 여러분의 스마트폰에 바로 들어갈 완성된 제품이라고 주장하지 않도록 주의를 기울였습니다. 그들은 이 시스템이 SHA-256과 같은 암호학적 후처리와 결합될 때 가장 잘 작동한다고 언급했습니다. 또한 향-후 연구에서는 서로 다른 종의 벌레나 유충의 밀도가 무작위성의 질을 어떻게 변화시키는지 살펴볼 수 있다고 제안했습니다. 현재로서, 이 연구는 우리의 디지털 보안이 꿈틀거리는 벌레 상자에 의해 구동될 수 있는 미래를 보여주는 매혹적인 전망을 제공하며, 때로는 우주에서 가장 예측 불가능한 것이 바로 살아있는 것임을 증명하고 있습니다.