真随机数发生器在信息安全系统中的应用

信息安全系统的安全核心是内置的随机数发生器。本文分析了常用的两类随机数发生器,指出了并非硬件随机数即为真随机数,提出了硬件真随机数发生器的实现原理和评测准则。本文网络版地址：http：//www. eepw.com.cn/article/274735.htm     

一种基于FPGA的Latch结构真随机数发生器

提出一种基于FPGA的高熵真随机数发生器,采用非传统锁存器结构,并结合改进的随机数采集方法来获取真随机数。相对于FPGA上广泛采用的真随机数发生器,该高熵真随机数发生器具有较低的资源消耗。与参考方法相比,改进的随机数采集方法有效提升了数据产生速率。实验结果表明,该真随机数发生器对于温度(20 ℃~80 ℃)和电压(0.9~1.1 V)的变化具有较高的鲁棒性,所产生的真随机数均能通过NIST随机性测试。在正常工作条件下,随机数产生速率为14.2 Mbit/s。     

一种无记忆的真随机数发生器

基于传统的振荡采样电路,设计了一种无记忆的真随机数发生器,从理论上保证了输出是相互独立的.采用弹性函数作为后处理,以较小的硬件代价改善了随机数的统计性能.用纯数字电路在FPGA平台上实现,并验证了该真随机数发生器的性能.测试结果表明该真随机数发生器具有较高的数据输出率和良好的统计特性,适合应用于密码系统中.     

基于振荡器的真随机数发生器的研究

以基于振荡器的真随机数发生器为研究对象,理论分析了影响随机数发生器输出随机性的关键因素.对影响随机性的因素给出不同的参数选取,并使用Matlab软件对各种条件下输出序列的0/1概率差进行了计算,分别验证了采样时刻、高频占空比等因素对真随机数发生器输出的影响,给出了能够提高基于振荡器采样的真随机数发生器随机性的具体方法.所得的结论对设计一个具体的基于振荡器的真随机数发生器具有明确的指导意义.     

基于混沌的高速真随机数发生器的设计与实现

选取分段线性的混沌表达式来设计真随机数发生器,具体分析了表达式中参数对迭代产生的序列的影响,并给出了最佳的参数选择范围.真随机数发生器由模拟电路实现,整个电路由八级结构相同的子电路和一级抗饱和电路构成.每级子电路都由运算电路和采样/保持电路两部分组成,同时,分析了它们的工作过程和仿真结果.介绍了如何在开关电容电路中消除电荷注入对电路的影响.所设计的真随机数发生器芯片采用TSMC的0.25μm,mixed signal的工艺进行流片,芯片面积为2.34mm2,并完成了对芯片的测试工作.     

基于混沌的高速真随机数发生器的设计与实现

选取分段线性的混沌表达式来设计真随机数发生器,具体分析了表达式中参数对迭代产生的序列的影响,并给出了最佳的参数选择范围.真随机数发生器由模拟电路实现,整个电路由八级结构相同的子电路和一级抗饱和电路构成.每级子电路都由运算电路和采样/保持电路两部分组成,同时,分析了它们的工作过程和仿真结果.介绍了如何在开关电容电路中消除电荷注入对电路的影响.所设计的真随机数发生器芯片采用TSMC的0 .2 5 μm,mixed signal的工艺进行流片,芯片面积为2 .34m m2 ,并完成了对芯片的测试工作     

小型化高速实时量子随机数发生器的设计与实现北大核心CSCD

量子随机数基于量子力学的内禀特性,通过量子物理过程产生理论上完全不可预测的真随机数,在信息安全、计算机、量子通信等诸多领域有着重要的应用。为满足量子随机数发生器实用化应用需求,本文提出了一种基于多光子态散粒噪声测量的量子随机数发生器设计与实现方案,实现了小型化、高速率、实时量子随机数发生器,量子随机数实时输出速率可达103.2 Mbps,满足《GM/T 0005-2012随机性检测规范》的随机性测试标准,具备连续稳定工作能力。     

一种基于熵源分离模型的可重构安全原语

在信息爆炸时代,信息的安全问题受到了广泛关注。在物联网设备的加密协议中,物理不可克隆函数(PUF)与真随机数发生器成为加密协议中基本的安全原语,提供了轻量级的解决方案。文章提出了一种熵源分离模型,能够分离环形振荡器中抖动(真随机数发生器的熵)和工艺偏差(PUF熵)引起的延时。基于该模型,在FPGA上设计了一种可重构的双工作模式电路,通过改变模式可分别生成PUF和真随机数。相较于FPGA上独立设计的PUF和真随机数发生器,该结构具有资源开销小、面积利用率高、功耗低等优势。实验结果表明,生成的PUF稳定性高、唯一性强、均匀性好;真随机数序列均通过了NIST测试,具有高随机性和不可预测性。     

一种基于混沌的鲁棒低功耗真随机数发生器

提出了一种低功耗真随机数发生器,它基于简单的伯努利移位混沌映射,并通过对映射进行特殊扩展来保证在实际实现中保持鲁棒性.映射由开关电流技术实现,从而使其可以完全嵌入到片上密码系统中.采用流水线结构并用简单的异或电路来提高信息熵.该随机数发生器采用HJTC的0.18μm CMOS mixed signal工艺进行流片,并通过测试对其统计特性进行了分析.芯片功耗仅为1.42mW,输出比特率为10Mbit/s.     

一种基于混沌的鲁棒低功耗真随机数发生器

提出了一种低功耗真随机数发生器,它基于简单的伯努利移位混沌映射,并通过对映射进行特殊扩展来保证在实际实现中保持鲁棒性.映射由开关电流技术实现,从而使其可以完全嵌入到片上密码系统中.采用流水线结构并用简单的异或电路来提高信息熵.该随机数发生器采用HJTC的0.18μm CMOS mixed signal工艺进行流片,并通过测试对其统计特性进行了分析.芯片功耗仅为1.42mW,输出比特率为10Mbit/s.     

Efficient hardware implementation and analysis of true random‐number generator based on beta source

This paper presents an efficient hardware random‐number generator based on a beta source. The proposed generator counts the values of “0” and “1” and provides a method to distinguish between pseudo‐random and true random numbers by comparing them using simple cumulative operations. The random‐number generator produces labeled data indicating whether the count value is a pseudo‐ or true random number according to its bit value based on the generated labeling data. The proposed method is verified using a system based on Verilog RTL coding and LabVIEW for hardware implementation. The generated random numbers were tested according to the NIST SP 800‐22 and SP 800‐90B standards, and they satisfied the test items specified in the standard. Furthermore, the hardware is efficient and can be used for security, artificial intelligence, and Internet of Things applications in real time.     

A novel design method for discrete time chaos based true random number generators

Discrete time chaos based true random number generators are lightweight cryptographic primitives that offer scalable performance for the emerging low power mobile applications. In this work, a novel design method for discrete time chaos based true random number generators is developed using skew tent map as a case study. Optimum parameter values yielding maximum randomness are calculated using a mathematical model of true random number generator. A practical information measure is used to determine the maximum allowable parameter variation limits. Appropriate mapping between dynamic system and circuit parameters is established and a current mode skew tent map circuit is designed to validate proposed method.     

True Random Number Generator With a Metastability-Based Quality Control

We present a metastability-based true random number generator that achieves high entropy and passes NIST randomness tests. The generator grades the probability of randomness regardless of the output bit value by measuring the metastable resolution time. The system determines the original random noise level at the time of metastability and tunes itself to achieve a high probability of randomness. Dynamic control enables the system to respond to deterministic noise and a qualifier module grades the individual metastable events to produce a high-entropy random bit-stream. The grading module allows the user to trade off output bit-rate with the quality of the bit-stream. A fully integrated true random number generator was fabricated in a 0.13 mum bulk CMOS technology with an area of 0.145 mm².     

利用竞争冒险的真随机数发生器设计

针对真随机数广泛应用的现状,基于振荡器采样和反馈电路竞争冒险机制,分析和设计了一款真随机数发生器。采用VHDL语言为描述工具,以纯数字IP核的形式提供了该发生器,并给出了一种与微控制器OC8051 IP核的挂接方法。选用Ahera Cyclone—Ⅱ FPGA开发板对随机数发生器进行验证,结果表明其逻辑和时序工作稳定,且随机数产生速率可达7．85M／s,完全通过7种随机性检测,可应用于实际的工程开发中。     

基于光电倍增管单光子脉冲幅度分布的多比特光量子随机源

提出并验证了一种基于光电倍增管单光子脉冲高 度分布的多比特光量子随机源。将紫外LED发出 的光衰减成离散的单光子序列,光电倍增管探测到的单光子后,输出脉冲幅度随机分布的单 光子脉冲,通 过数字化单光子脉冲的峰值作为熵源来提取随机数,实现了一个单光子事件产生多个随机比 特位。为减小 所提取原始随机数存在的偏差,提出并实现了基于FPGA的SHA-256后 处理方法。光量子随机源工作在 500kc/s时,平均每个探测光子可提取7bit随机位,获得了3.5Mbit/s的随机位产生速率。运用随机性 测试程序ENT和STS对所获的随机位序列进行测试,测试结果表明,序列的随机性满足真随机 数的标准。     

面向混沌激光熵源的安全随机数提取

基于混沌激光的随机数发生器可以实现大量高速的真随机数产生。然而,受随机数产生过程中引入的额外技术噪声影响,原始随机数无法提供真随机性。为了从信息论的角度实现安全随机数的产生,必须定量评估熵源产生的随机性。本文中通过实验搭建基于混沌激光的随机数产生装置,使用条件最小熵评估原始随机数中可提取的真随机性。同时,通过更换不同的器件讨论关键参数对原始随机性的影响。在原始随机数的后处理提取过程中使用信息论可证安全的Toeplitz提取器,最终实现了安全随机数的产生。     

DRAM as source of randomness

Proposed is a true random number generator (TRNG) based on collision between DRAM accesses and refresh operations. The generator repeatedly executes a short code and reads a part of time counter register after each execution without an explicit post-processing. The simplicity allows the generation of true random numbers with a reasonable efficiency on commodity desktop computers without special devices and opens the possibility for simple TRNG on devices that use DRAM. Although very simple, the quality of the bit sequence is surprisingly good, as demonstrated by test results using NIST test suite.