Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "random numbers" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
A Random Number Generator Using Ring Oscillators and SHA-256 as Post-Processing
Autorzy:
Łoza, S.
Matuszewski, Ł.
Jessa, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/963943.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
random numbers
cryptography
ring oscillators
hash functions
field programmable gate array (FPGA)
Opis:
Today, cryptographic security depends primarily on having strong keys and keeping them secret. The keys should be produced by a reliable and robust to external manipulations generators of random numbers. To hamper different attacks, the generators should be implemented in the same chip as a cryptographic system using random numbers. It forces a designer to create a random number generator purely digitally. Unfortunately, the obtained sequences are biased and do not pass many statistical tests. Therefore an output of the random number generator has to be subjected to a transformation called postprocessing. In this paper the hash function SHA-256 as postprocessing of bits produced by a combined random bit generator using jitter observed in ring oscillators (ROs) is proposed. All components – the random number generator and the SHA-256, are implemented in a single Field Programmable Gate Array (FPGA). We expect that the proposed solution, implemented in the same FPGA together with a cryptographic system, is more attack-resistant owing to many sources of randomness with significantly different nominal frequencies.
Źródło:
International Journal of Electronics and Telecommunications; 2015, 61, 2; 199-204
2300-1933
Pojawia się w:
International Journal of Electronics and Telecommunications
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Przetwarzanie liczb losowych o rozkładzie nierównomiernym na liczby losowe o rozkładzie równomiernym
Converting random numbers with non-uniform distribution into uniformly distributed random numbers
Autorzy:
Jessa, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/153687.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
generator losowy
rozkład liczb losowych
kryptografia
random number generator
distribution of numbers
cryptography
Opis:
Podstawową wadą liczb losowych otrzymywanych sprzętowo jest ich nierównomierny rozkład. W rezultacie w ciągu wyjściowym liczba otrzymanych zer może się znacząco różnić od liczby jedynek. Sposobem na eliminację tej wady jest tzw. postprocessing. W artykule zaproponowano nową metodę postprocessingu, łatwą do zaimplementowania w każdym układzie cyfrowym. Stosując przekształcenia analityczne wykazano, że na wyjściu otrzymujemy liczby o rozkładzie równomiernym, niezależnie od postaci rozkładu liczb na wejściu. Metodę zilustrowano przykładem.
Uniformly distributed random numbers play a key role in many fields of science. The basic disadvantage of random number generators is that the properties of a physical implementation differ from the theoretical expectations. Most sources of noise have a non-uniform distribution function, which eliminates them as a direct source of uniformly distributed random numbers. If the distribution is symmetric, we can use a threshold function, but this reduces the output bit rate and the output sequences are biased when the design is implemented in a real circuit. In this paper, there is proposed a novel method for producing uniformly distributed random numbers from non-uniformly distributed random numbers. The method uses an algorithm for improving the statistical quality of multiplicative congruential generators described in the literature. There is analytically shown that the bitwise exclusive-or sum of independent random numbers with non-uniform distribution provides, in the limit, numbers with uniform distribution. The proposed method also eliminates bias for constructions that use a threshold function and for sources with theoretically uniform distribution but implemented in real physical systems. Consequently, the set of systems that can be considered for use as sources of uniformly distributed random numbers is increased significantly to include practically all known sources of randomness. The method can be easily implemented in contemporary digital circuits.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2014, R. 60, nr 7, 7; 453-455
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies