二元推导随机性检测的优化实现

随机性检测在密码学中发挥着关键的作用。二元推导是一种重要的随机性检测算法。根据二元推导原始定义实现的算法所耗时间随参数的增大线性增长。当参数逐渐增大时,算法的实用性降低。该文从二元推导的原理出发,分析二元推导的检测过程,得出由参数确定的推导流比特与原始流相关比特的关系。利用这种关系优化了算法的实现,改进后的算法所耗时间与具体的参数有关,速度上有很大的提高。

二元推导与自相关随机性检测算法的相关性分析

随机性检测在密码学中发挥着重要的作用,目前,已有多种不同的随机性检测算法.但是,实际应用中选择所有的检测算法进行检测不现实,选择哪些算法能够使检测充分且无冗余,这需要研究检测算法之间可能存在的关系.对两种重要的随机性检测算法二元推导和自相关进行了研究.从二者的基本原理出发,对其检测的推导过程进行了分析,结合杨辉三角的性质证明了在参数k选择为2t时,二元推导与自相关是等价的.若同时进行参数为2t的二元推导检测和自相关检测则存在冗余.同时对这个结论进行了实验验证.另外,研究还发现,在参数k选择为2t-1时,二元推导检测中推导序列的每一个比特包含初始序列的所有相关比特信息.所研究工作为实际应用中随机性检测项目和检测参数的选择提供了理论的指导.