論文の概要: Software Platform for Hybrid Pseudo-Random Sequence Generation and Predictability Analysis Based on LFSR and Mersenne Twister
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.30977v1
- Date: Fri, 29 May 2026 08:17:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-01 20:56:50.464343
- Title: Software Platform for Hybrid Pseudo-Random Sequence Generation and Predictability Analysis Based on LFSR and Mersenne Twister
- Title（参考訳）: LFSRとメルセンヌ・ツイスターに基づくハイブリッド擬似ランダムシーケンス生成と予測可能性解析のためのソフトウェアプラットフォーム
- Abstract要約: 本研究では,擬似ランダムビット列の生成,解析,評価を行うユーザフレンドリーなソフトウェアプラットフォームを提案する。
提案ソフトウェアは、現代の電子・センシング・量子通信システムにおいて、ランダムシーケンス生成器を解析、比較、ベンチマークするための実用的なツールを提供する。
- 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: Generating reliable random and pseudo-random sequences is important in many electronic and signal processing systems, such as secure communications, radar, spread-spectrum methods, and autonomous platforms. Although true and quantum random number generators provide stronger unpredictability, classical pseudo-random number generators, including Linear Feedback Shift Registers (LFSRs) and the Mersenne Twister (MT), are still widely used because they are efficient and easy to implement. This work introduces a user-friendly software platform for generating, analyzing, and evaluating the predictability of pseudo-random bit sequences. The software supports two main functions: generating sequences using classical PRNGs and hybrid combinations, and analyzing input sequences through statistical measures and data-driven methods. In particular, hybrid LFSR-MT structures are studied to examine how they affect sequence complexity and resistance to prediction. The platform also includes machine-learning and deep-learning tools to investigate when deterministic PRNGs may remain partially predictable, even when their structure becomes more complex. The results show that algorithmic random sequence generators have inherent limitations in terms of unpredictability, which supports the use of quantum random sequences in security-critical applications. A comparative study between classical LFSR-MT sequences and quantum random sequences shows that quantum randomness offers higher unpredictability due to its non-deterministic physical origin. The potential use of quantum random sequences in jamming applications is also discussed, highlighting their improved robustness against prediction-based attacks. Overall, the proposed software provides a practical tool for analyzing, comparing, and benchmarking random sequence generators in modern electronic, sensing, and quantum-enabled communication systems.
- Abstract（参考訳）: 信頼できるランダムおよび擬似ランダムシーケンスを生成することは、セキュア通信、レーダー、拡散スペクトル法、自律プラットフォームなど、多くの電子および信号処理システムにおいて重要である。
真および量子乱数生成器は予測不可能性を高めるが、線形フィードバックシフトレジスタ (LFSR) やメルセンヌ・ツイスター (MT) などの古典的な擬似ランダム数生成器は、効率的で実装が容易であるため、現在でも広く使われている。
本研究では,擬似ランダムビット列の生成,解析,評価を行うユーザフレンドリーなソフトウェアプラットフォームを提案する。
このソフトウェアは、古典的なPRNGとハイブリッドの組み合わせを使ってシーケンスを生成することと、統計的測度とデータ駆動方式で入力シーケンスを分析することの2つの主要な機能をサポートしている。
特に、LFSR-MTハイブリッド構造は、シーケンスの複雑さと予測に対する耐性にどのように影響するかを研究した。
また、このプラットフォームには機械学習とディープラーニングツールが含まれており、決定論的PRNGが構造が複雑になっても部分的に予測可能であるかどうかを調査する。
その結果,アルゴリズムによるランダムシーケンス生成は,セキュリティクリティカルなアプリケーションにおける量子ランダムシーケンスの使用をサポートする予測不可能性の観点から,本質的に制限されていることがわかった。
古典的LFSR-MT系列と量子乱数列の比較研究は、量子ランダム性はその非決定論的物理的起源のために高い予測不可能をもたらすことを示している。
ジャミングアプリケーションにおける量子乱数列の可能性についても論じ、予測に基づく攻撃に対する堅牢性の向上を強調した。
提案ソフトウェアは、現代の電子・センシング・量子通信システムにおいて、ランダムシーケンスジェネレータの解析、比較、ベンチマークを行うための実用的なツールを提供する。
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