面向软件的随机数发生器设计和实现

为解决软件密码模块产品中随机数发生器的设计问题,特别是单一熵源的安全问题,提出一种通用的面向软件的随机数发生器方案。初始随机数采用系统熵池、本地随机数池和服务端采集的随机数3个熵源,其中系统熵池主要指当前操作系统下的环境噪音,本地随机池指加密保存的一次性真随机数,服务端采集的随机数由硬件随机数发生器产生。产生初始随机数的同时,软件密码模块完成对用户的身份认证,建立客户端和服务端之间的安全通道。给出安全通道分析和随机数质量分析。方案实现依赖操作系统和网络通信,适用于移动智能终端、嵌入式终端等多种设备。

基于量子隧道效应的量子随机数发生器研究进展

从2000年开始,量子随机数发生器(Quantum Random Number Generator,QRNG)逐渐受到广泛关注。与算法或经典物理系统随机数发生器相比,QRNG的量子随机源不由确定性的算法或方程描述,仅由波函数进行概率描述,具有内禀随机性。目前,QRNG方案大多基于光子体系。近年来,基于电子体系的量子随机数发生器(electronic Quantum Random Number Generator,eQRNG)方案相继被提出。与光子QRNG相比,eQRNG没有电-光-电转换,有效避免了转换过程中经典噪声的影响,在随机性上具有更大优势,且结构简单、系统稳定,与半导体工艺兼容,具有可集成性。基于此,通过介绍基于量子隧道效应的eQRNG研究进展,包括基于隧道二极管的eQRNG、基于范德瓦尔斯异质结的eQRNG与基于雪崩光电二极管的eQRNG等,阐述了eQRNG在随机性与量子性上的独特优势。

基于时钟抖动流水线结构的高效率真随机数发生器

现代加密系统对密钥随机性的需求不断增加。使用时序抖动、热噪声、亚稳态等作为熵源的真随机数发生器,因其可以提供高质量的随机性成为该领域的研究热点。因此,提出一种可配置、轻量级、高效率的真随机数发生器。该发生器使用基于随机数学模型的设计方法,由差分构架的两级时钟抖动流水线组成。第一级流水线中两个环形振荡器在规定时间内累积抖动,第二级流水线利用近似相同的两个环形振荡器的微小周期差构建时间数字转换器,对第一级输出的高斯抖动进行量化,通过数字化模块输出随机比特。在时间数字转换器运行过程中,第一级流水线已经重新启动累积下一个阶段的抖动,减少了空闲时间,提高了真随机数的质量和效率。在Xilinx Atrix-7平台进行了验证,该结构的硬件资源仅消耗了25个LUTs和13个DFFs,获得高达32.55 Mb/s的吞吐量。

一种基于环振荡器的真随机数发生器

真随机数发生器(TRNG)是一种用于生成真随机数的设备,是安全芯片中的重要单元之一,生成的真随机数是确保通信加密及身份认证等密码协议安全性的必要工具。仿真实验结果表明,随着抖动源抖动程度的增大,每次采样的熵趋近于1,即使在最坏的情况下也能达到误差低于10-4的水平。文章进一步分析环振荡器(RO)的数学模型并提出一种基于环振荡器的高效率、低成本的真随机数发生器。

基于Si_(3)N_(4)微环混沌光频梳的Tbit/s并行实时物理随机数方案

本文结合片上Si_(3)N_(4)超高Q微环的混沌光频梳和高速现场可编程门阵列,提出并实验验证了一种超高速的并行实时物理随机数方案.结果表明,Si_(3)N_(4)超高Q微环实验得到的光频梳齿包含数百个信道,通过调节Si_(3)N_(4)微环的工作状态使其处于光学混沌态,从而成为性能优良的物理熵源.采用现场可编程门阵列(FPGA)板载的多位模数转换器,对滤波后频梳的光混沌信号进行离散采样量化,生成8位二进制比特流.对该比特流进行实时的自延迟异或处理,并保留4位最低有效位,实验最终实现了单信道实时速率达5 Gbits/s的合格物理随机比特流.结合实验中数目达294的混沌光频梳齿,本方案的并行实时随机数的吞吐量可望达到1.74 Tbits/s.这些结果可为实时物理随机数源提供集成、超高速的新可选方案.

基于随机数的分组动态帧时隙ALOHA算法研究

当读写器识别范围内同时存在大量标签时容易引起碰撞问题,导致系统吞吐率恶化。针对此问题,提出基于随机数的分组动态帧时隙ALOHA算法。在原有算法基础上,使标签携带多级随机数,将多数空闲时隙转化为成功时隙,减少时隙消耗数,提高系统吞吐率;提出改进的帧长与标签数对应关系,提高系统稳定性。仿真实验结果表明,该算法表现出较好的吞吐率与稳定性,系统吞吐率由36.8%提高至55.3%。

不放回样本追加下基于永久随机数抽样技术的多层次推断方法及应用研究

抽样调查如何满足多层次推断的需要是我国政府统计调查在实践应用过程中面临的主要难题之一。本文根据我国现阶段抽样调查工作的实际情况,提出一套完整的适用于多层次推断的抽样调查方法。首先,使用永久随机数对现有抽样框进行更新维护,打破现有方法假设抽样框不变的局限性;其次,采用基于列表–序贯算法的条件Poisson抽样实现多层次推断,消除了固定样本量抽样技术仅适用于一次性抽样调查的限制,同时解决了随机样本量抽样技术样本量不固定的问题;此外,分别使用Sen-Yates-Grundy方法和Deville方法进行方差估计,以提高估计精度;最后,通过数值模拟和应用研究验证所提出方法的有效性。该方法在不显著增加调查经费的情况下,可广泛适用于不同数据类型的目标总体,在企业、住户等经济领域调查中具有可推广性的同时,也可为大数据背景下各级政府在实际解决多层次推断问题方面提供有价值的参考。

基于亚稳态叠加单元的高吞吐量真随机数发生器设计

真随机数发生器(TRNG)作为一类重要的硬件安全原语,在密钥生成、初始化向量和协议中的身份认证等加密领域得到应用。为设计出高吞吐量的轻量级TRNG,该文研究了利用多路选择器(MUX)和异或门(XOR gate)的开关特性来产生亚稳态的方法,提出一种基于亚稳态叠加单元(MS-cell)的TRNG(MS-TRNG)设计。它将MUX和异或门触发的亚稳态进行叠加,从而提高TRNG的熵。所提TRNG分别在Xilinx Virtex-7和Xilinx Artix-7 FPGA开发板中实现,无需后处理电路。与其他先进的TRNG相比,所提TRNG具有最高的吞吐量和极低的硬件开销,并且它所生成的随机序列通过了NIST测试和一系列性能测试。

基于28 nm RRAM的可重构真随机数发生器

基于阻变存储器(RRAM)电流饥饿型环形振荡器的真随机数发生器(TRNG)方案,提出交替读写的操作模式,优化熵源重构机制.针对现有RRAM在多操作周期下跨导线性化问题,提出熵可配置电阻窗口钳位电路.通过减小电阻窗口获得RRAM非线性的最大化,所提电路能够有效避免RRAM出现过度置位、过度复位的现象,保证熵源稳定性.基于UMC 28 nm HKMG工艺对TRNG进行流片.输出数据统计性测试结果通过了NIST SP800-22所有测试集的真随机数标准测试.检测结果表明,在高斯分布的95%置信区间,所有统计数据的自相关函数值均落在-0.003~0.003,输出序列具有良好的随机性.

随机数编码融合长脉冲级联调制提升Φ-OTDR定位性能

为解决随机数编码造成相位敏感光时域反射系统振动定位差的问题,设计了一种随机数编码融合长脉冲的级联调制方法,分别利用声光调制器和半导体光放大器实现随机数编码和长脉冲的融合调制,提升消光比。使用自相关的随机数编码生成脉冲序列,设计数字正交解调算法获得拍频信号幅值与相位信息。实验结果表明,在4km长度传感光纤上,脉冲宽度为40ns时,方案可将消光比提升13.7dB;当振动信号频率为200Hz时,振动信号定位均方根误差为2.1m,最大绝对误差为3.8m,提升了振动信号定位精度,为编码相位敏感光时域反射系统定位性能提升提供了新方法。

基于碳基500nm工艺的双采样真随机数发生器

碳纳米管场效应晶体管(CNTFET)因其极小的尺寸、超高的载流子迁移率、准一维结构的弹道输运等特性,顺应了未来集成电路高集成化和微型化的发展趋势。基于课题组构建的500 nm碳基工艺设计包,设计了一款真随机数发生器(TRNG)。碳基真随机数发生器利用慢时钟振荡器对快时钟振荡器进行采样获取随机源,通过在慢时钟振荡器中添加电阻热噪声以增加环形振荡器的相位抖动,经单比特频数测试、重叠子序列检测等随机性测试,证实本设计提高了熵源的非相关性与不可预测性。碳基真随机数发生器的最高工作频率达到7.04 MHz,功耗为1.98 mW,版图面积为2.3 mm×1.5 mm。输出序列通过了随机性检验,适用于现代密码系统的纳米级芯片。

基于伪随机数生成器的视频隐写算法

针对视频隐写的安全性和可靠性较低的问题,提出基于伪随机数生成器的视频隐写算法。将伪随机数生成器用于视频帧的选择,以增强隐写过程的随机性和不可预测性。伪随机数生成器产生的序列不同于传统固定模式的帧选择,其输出序列难以预测,使得攻击者难以从外部特征推断嵌入策略,从而降低被统计分析工具和机器学习模型检测的可能性。此外,用校验子格编码将秘密数据编码成冗余信息,以增强秘密数据的完整性,提升数据在复杂通信环境中的抗干扰性。实验结果表明,本算法能较显著提高视频隐写的安全性和隐蔽性,能有效抵抗统计分析攻击,并且在保持高数据嵌入率的同时,确保较低的错误率和较高的图像质量。

一种基于FPGA的高速随机数发生器

随机数的质量在一定程度上决定了信息安全系统的性能,利用电源噪声随机性特性,设计了一种基于现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)的高速随机数发生器,并详细讲述了方案的原理、芯片的选型以及实现的电路图,然后开展数据的随机性和自相关性测试。结果表明,由电源噪声放大后再进行模/数转换得到的高速随机数发生器,可以获取随机性能好、速率较高(1 Gbit/s以上)的随机数,并且速率可扩展,方案实现简单、成本较低。

一种用于高速QKD的新型量子随机数发生器设计与实现

基于激光器自发辐射时相位随机涨落原理,实现了一种高速、实时、稳定的量子随机数发生器。使用法拉第——迈克尔逊型干涉仪对连续型激光进行干涉,通过低速采样,降低了采样信号之间的相关性。使用最小熵对量子熵源进行评估,减小经典噪声的影响。使用高速现场可编程门阵列对采集的原始数据进行后处理,实现数据的实时处理与输出。最终随机数的输出速率超过1600Mbps,随机性可通过GB/T 32915-2016《信息安全技术 二元序列随机性检测方法》的检测。

离散均匀分布随机SVPWM中伪随机数序列的表征与选择

采用随机的脉宽调制策略存在随机因子与输出电压功率谱之间关系不明确的问题。通过对随机位置SVPWM和随机周期SVPWM选用的伪随机数序列所服从的概率分布进行分析,利用随机过程理论建立该序列中概率参数和频域上谐波分布的联系。同时,推导服从离散均匀分布的伪随机数序列的功率谱数学表达,揭示功率谱与伪随机数序列之间的内在联系。提出应用梅森旋转算法来构造伪随机数生成器,改善传统线性反馈移位寄存器循环周期短、随机性差等缺陷。通过仿真和实验对比不同伪随机数生成器对功率谱中开关频率及其倍数处离散谐波能量的分散效果。结果验证所提出的方法和理论分析的正确性,为研究随机SVPWM对改善功率变换器中噪声和振动问题提供了参考。

FPGA平台上基于PUF的随机数产生技术

基于现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)的物理不可克隆函数(Physically Unclonable Functions,PUF)技术的基本原理和优缺点,分析FPGA PUF技术输出特征值原理和特性,针对基于环形振荡器的物理不可克隆函数(Ring Oscillator Based Physically Unclonable Functions,RO-PUF)输出响应存在噪声的特性,引入特征池、哈希算法等技术,在赛灵思K7-325T FPGA上实现了随机数发生器。并对实现平台在不同环境温度下进行随机性测试。实验结果表明,该FPGA PUF技术的随机数产生技术可以产生高质量的随机数序列,可以满足部分密码应用场景对随机数的需求。

中国科学技术大学实现基于器件无关量子随机数信标的零知识证明

近日,中国科学技术大学潘建伟、张强等与上海交通大学郁昱、清华大学马雄峰、南方科技大学范靖云等研究者合作,首次实现了一套以器件无关量子随机数产生器为熵源,以后量子密码为身份认证的随机数信标公共服务,将其应用到零知识证明(ZKP)领域中,消除了非交互式零知识证明(NIZKP)中实现真随机数的困难所带来的安全隐患,提高了NIZKP的安全性。相关成果于11月2日发表于国际学术期刊《美国国家科学院院刊(PNAS)》。

基于Python的随机信号分析课程随机数产生实验设计

阐述了基于Python的随机信号分析课程实验设计的优势。介绍了均匀随机数和高斯随机数的产生原理,并在Python环境下对不同方法产生的随机数性能进行了对比分析,验证了将其作为随机信号分析实验开发环境的可行性,有利于课程的持续建设。

组合方法改进Monte Carlo计算中的伪随机数发生器

针对随机数产生基本方法的局限性,提出了一种高品质的组合随机数产生方法。使用此方法改进MCNP程序中的随机数发生器,能大大增加随机数周期的长度,显著改善伪随机数的品质,并使随机数的产生速度有明显提高,能有效地满足各种问题的计算要求。

《概率论与数理统计》教学中随机数的Matlab实现

概率论与数理统计作为大学最重要的基础课程之一,因为概念和定理的抽象、生涩和难以理解,相当多的学生在学习中遇到了困难,因此,引入Matlab进行辅助教学是现在的趋势。然而在使用Matlab的过程中面临的首要问题就是随机数的生成,论文研究了Matlab软件中基础的随机数生成器和常见的随机数生成函数以及他们的参数和调用方式,对伪随机数和真随机数做了区分,并分别给出了Matlab实现方法,这为Matlab在概率论与数理统计课程中的辅助教学打下了坚实的基础。