論文の概要: Efficient Quality Estimation of True Random Bit-streams

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.05543v1
• Date: Mon, 9 Sep 2024 12:09:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-10 14:50:09.470406
• Title: Efficient Quality Estimation of True Random Bit-streams
• Title（参考訳）: 真のランダムビットストリームの効率的な品質推定
• Authors: Cesare Caratozzolo, Valeria Rossi, Kamil Witek, Alberto Trombetta, Massimo Caccia,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.441027708840589
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generating random bit streams is required in various applications, most notably cyber-security. Ensuring high-quality and robust randomness is crucial to mitigate risks associated with predictability and system compromise. True random numbers provide the highest unpredictability levels. However, potential biases in the processes exploited for the random number generation must be carefully monitored. This paper reports the implementation and characterization of an on-line procedure for the detection of anomalies in a true random bit stream. It is based on the NIST Adaptive Proportion and Repetition Count tests, complemented by statistical analysis relying on the Monobit and RUNS. The procedure is firmware implemented and performed simultaneously with the bit stream generation, and providing as well an estimate of the entropy of the source. The experimental validation of the approach is performed upon the bit streams generated by a quantum, silicon-based entropy source.
• Abstract（参考訳）: ランダムなビットストリームの生成は、様々なアプリケーション、特にサイバーセキュリティにおいて必要である。 予測可能性やシステムの妥協に伴うリスクを軽減するためには、高品質で堅牢なランダム性の確保が不可欠である。 真の乱数が最も予測不能なレベルを提供する。 しかし、乱数生成のために悪用されたプロセスの潜在的なバイアスを注意深く監視する必要がある。 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。 NIST Adaptive Proportion and Repetition Count testは、モノビットとRUNSに依存する統計分析によって補完される。 この手順は、ビットストリーム生成と同時に実装され、実行され、ソースのエントロピーの見積も提供される。 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。

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