Informacja

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

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "Jessa, M." wg kryterium: Autor

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    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
    Tytuł:
    Generacja binarnych ciągów losowych w układzie Virtex-5
    Generation of binary random sequences in Virtex-5
    Autorzy:
    Jessa, M.
    Jaworski, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/154652.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    generator losowy
    generator pierścieniowy
    generator łączony
    testy statystyczne
    kryptografia
    random number generator
    ring oscillator
    combined generator
    statistical tests
    Opis:
    W pracy przedstawiono wyniki badań generatora losowego łączonego, zbudowanego z generatorów wykorzystujących generatory pierścieniowe. Wykazano, że po zaimplementowaniu generatora w układzie Virtex-5 ciągi wyjściowe spełniają wszystkie testy statystyczne z pakietu NIST 800-22. Rozważono trzy sposoby realizacji opóźnienia występującego w generatorze pierścieniowym: w postaci kaskady negatorów, kaskady przerzutników oraz za pomocą linii opóźniającej wbudowanej w układ Virtex-5. Przedstawiono ograniczenia wykorzystania proponowanego generatora w kryptografii.
    One of the simplest sources of purely digital true random bit sequences is a ring oscillator with output sampled by a signal from the low-frequency quartz oscillator (Fig. 1). The frequency fH is normally at least several times greater than the frequency fL. The same idea was used in the experiment conducted but there was assumed that the ring oscillators had frequencies , close to fL but not smaller than fL. The signal of frequency fL, common for all source generators, was produced by the quartz oscillator built into evaluation board ML505 containing Virtex-5 (Fig. 2). There was assumed that . The frequencies satisfy the condition . Generators that failed to satisfy this condition were reconstructed to meet this requirement, e.g., by changing the location of elements in the FPGA structure. Tables 1, 3, and 5 lists the results of NIST statistical testing for the realised generator composed of 40 source generators. The all tests were satisfactory independently of the hardware solution of the delay ?. In experiments there were considered three constructions for ?: a chain of inverters, a chain of latches and the delay line built into Virtex-5. The practical RNG demonstrates that the idea of combining modulo 2 of a finite number of source streams can be used to construct entirely digital, high-speed RNGs that pass all NIST statistical tests. The application of this type of generator to cryptography, considered in the last paragraph of this paper, although possible, requires further research.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2010, R. 56, nr 7, 7; 681-684
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Losowość generatora TRNG zaimplementowanego w FPGA
    Randomness of TRNG implemented in FPGA
    Autorzy:
    Jessa, M.
    Matuszewski, Ł.
    Jaworski, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/155058.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    generator losowy
    generator pierścieniowy
    losowość i pseudolosowość
    random number generator
    ring oscillator
    randomness and pseudo-randomness
    cryptography
    Opis:
    Random Number Generator) zbudowanego z wielu niezależnych generatorów pierścieniowych zaimplementowanych w tym samym układzie FPGA. Wykorzystując nową metodę odróżniania losowości od pseudolosowości wykazano, że zmniejszenie częstotliwości próbkowania wyjścia generatora pierścieniowego może zwiększyć losowość ciągu wytwarzanego przez generator TRNG. Otrzymany wynik oznacza, że generator może dostarczyć ciągów losowych użytecznych w kryptografii z większą szybkością od tej obserwowanej dla większej częstotliwości próbkującej.
    One of the simplest sources of purely digital true random bit sequences is the ring oscillator with output sampled by a signal coming from a low-frequency quartz oscillator. Combining XOR bit streams produced by many such generators (see Fig. 1) can significantly improve the statistical properties of the output sequence. As it is shown in the literature, this statement is true for deterministic and non-deterministic sources of random numbers. In cryptography, a user needs sequences with very good statistical properties but originating from a non-deterministic system. Therefore a method for distinguishing pseudo and true randomness for sequences produced by a combined true random number generator (TRNG) is necessary. In this paper the authors show that even a small amount of true randomness, present in a single ring oscillator, accumulates as a function of the number of ring oscillators used to produce the output stream. There is experimentally proved that in a real field programmable gate array (FPGA), the amount of randomness offered by the generator of Fig. 2 can be greater for smaller sampling frequency. Fig. 3 illustrates the behaviour of parameter mmin introduced in [6] as a function of the number K of source generators for four sampling frequencies fL: 100 MHz, 150 MHz, 200 MHz, and 250 MHz. The basic result of this paper is the statement that the efficient bit rate of streams useful for cryptography can be greater for smaller sampling frequencies than that observed for greater sampling frequencies.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2011, R. 57, nr 8, 8; 880-882
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-3 z 3

      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