論文の概要: A universal whitening algorithm for commercial random number generators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.11935v1
• Date: Thu, 25 Aug 2022 08:37:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-29 21:23:05.286392
• Title: A universal whitening algorithm for commercial random number generators
• Title（参考訳）: 商用乱数生成器のためのユニバーサルホワイトニングアルゴリズム
• Authors: Avval Amil and Shashank Gupta
• Abstract要約: 本研究では, n-qubit 置換行列を用いて, 圧縮のない商用乱数生成器における不完全性を除去する普遍的白化アルゴリズムを提案する。 乱数生成器のいくつかのカテゴリにおけるアルゴリズムの有効性を実証し,暗号ハッシュ関数とブロック暗号との比較を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0636004442689055
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Random number generators are imperfect due to manufacturing bias and technological imperfections. These imperfections are removed using post-processing algorithms that in general compress the data and do not work in every scenario. In this work, we present a universal whitening algorithm using n-qubit permutation matrices to remove the imperfections in commercial random number generators without compression. Specifically, we demonstrate the efficacy of our algorithm in several categories of random number generators and its comparison with cryptographic hash functions and block ciphers. We have achieved improvement in almost every randomness parameter evaluated using ENT randomness test suite. The modified random number files obtained after the application of our algorithm in the raw random data file pass the NIST SP 800-22 tests in both the cases: 1. The raw file does not pass all the tests. 2. The raw file also passes all the tests.
• Abstract（参考訳）: ランダムナンバージェネレータは製造バイアスと技術的欠陥のために不完全である。 これらの欠陥は後処理アルゴリズムを使って取り除かれ、一般にデータを圧縮し、すべてのシナリオで機能しない。 本研究では,n量子ビット置換行列を用いて,商用乱数生成器の不完全さを圧縮することなく除去する汎用ホワイトニングアルゴリズムを提案する。 具体的には,乱数生成器のいくつかのカテゴリにおけるアルゴリズムの有効性と,暗号ハッシュ関数とブロック暗号との比較を示す。 我々は、ENTランダムネステストスイートを用いて評価されたほぼ全てのランダムネスパラメータの改善を実現した。 生のランダムデータファイルにアルゴリズムを適用して得られた修正された乱数ファイルは、nist sp 800-22テストに合格する。 1.rawファイルがすべてのテストをパスしない。 2. 生のファイルもすべてのテストに合格する。

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