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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18716v2
• Date: Thu, 09 Jan 2025 11:08:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-10 13:57:12.942355
• 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: 乱数生成器(RNG)は、特に暗号アプリケーションにおいて、構築とテストが難しいことで知られている。 我々はRNG出力品質を改善するためにランダム性抽出器を用いて様々な後処理手法を設計、実装、提示する。 既存のテストスイートに基づいた総合的な統計的テスト環境を導入し、軽量(高速)なテストから集中的なテストにパラメトリできる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Random number generators (RNGs) are notoriously challenging to build and test, especially for cryptographic applications. While statistical tests cannot definitively guarantee an RNG's output quality, they are a powerful verification tool and the only universally applicable testing method. In this work, we design, implement, and present various post-processing methods, using randomness extractors, to improve the RNG output quality and compare them through statistical testing. We begin by performing intensive tests on three RNGs -- the 32-bit linear feedback shift register (LFSR), Intel's 'RDSEED,' and IDQuantique's 'Quantis' -- and compare their performance. Next, we apply the different post-processing methods to each RNG and conduct further intensive testing on the processed output. To facilitate this, we introduce a comprehensive statistical testing environment, based on existing test suites, that can be parametrised for lightweight (fast) to intensive testing.
• Abstract（参考訳）: 乱数生成器(RNG)は、特に暗号アプリケーションにおいて、構築とテストが難しいことで知られている。 統計的テストはRNGの出力品質を確実に保証することはできないが、強力な検証ツールであり、唯一適用可能なテスト方法である。 本研究では,ランダム性抽出器を用いて,RNG出力の品質を向上し,統計的テストにより比較するために,様々なポストプロセッシング手法を設計,実装,提示する。 まず、32ビットリニアフィードバックシフトレジスタ(LFSR)、Intel'RDSEED'、IDQuantique''Quantis'の3つのRNGで集中的なテストを行い、そのパフォーマンスを比較します。 次に、各RNGに対して異なる後処理手法を適用し、処理された出力に対してさらに集中的なテストを行う。 これを容易にするために、我々は既存のテストスイートに基づいて、軽量(高速)から集中的なテストにパラメトリできる包括的な統計的テスト環境を導入する。

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