論文の概要: Statistical testing of random number generators and their improvement using randomness extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18716v1
• Date: Wed, 27 Mar 2024 16:05:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-28 16:09:33.706547
• Title: Statistical testing of random number generators and their improvement using randomness extraction
• Title（参考訳）: 乱数生成器の統計的テストとそのランダムネス抽出による改善
• Authors: Cameron Foreman, Richie Yeung, Florian J. Curchod,
• Abstract要約: 本稿では,既存の統計的テストスイートをベースとした総合統計テスト環境(STE)について紹介する。 STEは、認証機関が必要とするものを超えて、集中的なテストまで、軽量(即ち高速)で実行するようにパラメータ化することができる。 次に、RNGの出力品質を異なる仮定のセットで改善するランダム性抽出器の形で、さまざまな後処理手法を提示、実装する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Random number generators (RNGs) are notoriously hard to build and test, especially in a cryptographic setting. Although one cannot conclusively determine the quality of an RNG by testing the statistical properties of its output alone, running numerical tests is both a powerful verification tool and the only universally applicable method. In this work, we present and make available a comprehensive statistical testing environment (STE) that is based on existing statistical test suites. The STE can be parameterised to run lightweight (i.e. fast) all the way to intensive testing, which goes far beyond what is required by certification bodies. With it, we benchmark the statistical properties of several RNGs, comparing them against each other. We then present and implement a variety of post-processing methods, in the form of randomness extractors, which improve the RNG's output quality under different sets of assumptions and analyse their impact through numerical testing with the STE.
• Abstract（参考訳）: ランダムナンバージェネレータ(RNG)は、特に暗号化環境では、ビルドとテストが難しいことで知られている。 出力の統計的特性のみをテストすることでRNGの品質を決定的に決定することはできないが、数値的なテストは強力な検証ツールであり、唯一普遍的に適用可能な方法である。 本研究では,既存の統計的テストスイートに基づく総合統計テスト環境(STE)を提示し,利用可能とする。 STEは、認証機関が必要とするものを超えて、集中的なテストまで、軽量(即ち高速)で実行するようにパラメータ化することができる。 これを用いて、いくつかのRNGの統計特性をベンチマークし、それらを互いに比較する。 次に、RNGの出力品質を仮定の異なるセットで改善し、STEによる数値的なテストによってその影響を分析するランダム性抽出器の形で、様々な後処理手法を提示し、実装する。

関連論文リスト

• Continuous-Variable Source-Independent Quantum Random Number Generator with a Single Phase-Insensitive Detector [0.5439020425819]
  量子乱数生成器(QRNG)は、真のランダム性を生成するために量子力学的不予測性を利用する。 単一位相非感受性検出器を用いたCV-SI-QRNG方式を提案し、半定値プログラミング(SDP)に基づくセキュリティ証明を提供する。 これらの結果は,本フレームワークの実現可能性を示し,実用的でシンプルなSI-QRNG実装への道を開いた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-22T09:26:53Z)
• Efficient Quality Estimation of True Random Bit-streams [5.441027708840589]
  本稿では,真のランダムビットストリームにおける異常検出のためのオンライン手順の実装とその特徴について報告する。 このアプローチの実験的検証は、量子シリコンベースのエントロピー源によって生成されたビットストリーム上で実行される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-09T12:09:17Z)
• Transformer models as an efficient replacement for statistical test suites to evaluate the quality of random numbers [0.0]
  我々は,複数のNIST STSテストを一度に実行し,より高速に実行するディープラーニングモデルを提案する。 このモデルでは,これらの統計的試験に合格して,複数ラベルの分類結果を出力する。 また,このモデルと従来の深層学習法を比較し,そのモデルが類似した性能を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-06T23:36:03Z)
• To what extent are multiple pendulum systems viable in pseudo-random number generation? [0.0]
  本稿では,代替擬似乱数生成器(PRNG)の開発と実現可能性について検討する。 従来のPRNG(特にJava.Randomクラスで実装されたもの)は、エクスプロイラビリティを引き起こす予測可能性に悩まされている。 本研究では,通常の微分方程式,物理モデリング,カオス理論を用いて設計された新しいPRNGを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-15T00:28:51Z)
• Precise Error Rates for Computationally Efficient Testing [75.63895690909241]
  本稿では,計算複雑性に着目した単純な対数-単純仮説テストの問題を再考する。 線形スペクトル統計に基づく既存の試験は、I型とII型の誤差率の間の最良のトレードオフ曲線を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-01T04:41:16Z)
• A privacy-preserving publicly verifiable quantum random number generator [48.7576911714538]
  本稿では,ランダムビットのプライバシを損なうことなく,第三者が統計的テストを行うことのできる絡み合いベースのプロトコルの実装について報告する。 コンピューティングパワーの制限は、エンドユーザーによるそのような検証の能力を制限する可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-18T12:13:48Z)
• Sequential Kernelized Independence Testing [101.22966794822084]
  我々は、カーネル化依存度にインスパイアされたシーケンシャルなカーネル化独立試験を設計する。 シミュレーションデータと実データの両方にアプローチのパワーを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-14T18:08:42Z)
• Testing randomness of series generated in Bell's experiment [62.997667081978825]
  おもちゃの光ファイバーをベースとしたセットアップを用いてバイナリシリーズを生成し、そのランダム度をVilleの原理に従って評価する。 標準統計指標の電池、ハースト、コルモゴロフ複雑性、最小エントロピー、埋め込みのTakensarity次元、および拡張ディッキー・フラーとクワイアトコフスキー・フィリップス・シュミット・シン(英語版)でテストされ、ステーション指数をチェックする。 Toeplitz 抽出器を不規則級数に適用することにより得られる系列のランダム性のレベルは、非還元原料のレベルと区別できない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-31T17:39:29Z)
• Statistical and Computational Phase Transitions in Group Testing [73.55361918807883]
  本研究の目的は、希少な疾患を患っているk人の集団を同定することである。 個々人のテストを割り当てるための2つの異なる単純なランダムな手順を考える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-15T16:38:50Z)
• Sequential Permutation Testing of Random Forest Variable Importance Measures [68.8204255655161]
  そこで本研究では、逐次置換テストと逐次p値推定を用いて、従来の置換テストに関連する高い計算コストを削減することを提案する。 シミュレーション研究の結果、シーケンシャルテストの理論的性質が当てはまることを確認した。 本手法の数値安定性を2つの応用研究で検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-02T20:16:50Z)
• Searching for evidence of algorithmic randomness and incomputability in the output of quantum random number generators [0.0]
  理想的量子乱数生成器(QRNG)はアルゴリズム的にランダムで計算不能なシーケンスを生成することができる。 2種類のQRNGから出力されたアルゴリズム的ランダム性と計算不能性の検索結果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-04T21:17:34Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。