TAILIEUCHUNG - Nghiên cứu nguồn nhiễu có entropy cao dựa trên nửa bền cho ứng dụng sinh số ngẫu nhiên thực
Bài báo này trình bày một nghiên cứu nguồn ngẫu nhiên hoàn toàn digital, dựa trên khai thác hiện tượng nửa bền trong mạch điện tử số, có entropy cao, tương quan thấp, không cần xử lý sau. Nguồn nhiễu đã được đánh giá và vượt qua các phép test thống kê của NIST. | Nghiên cứu nguồn nhiễu có entropy cao dựa trên nửa bền cho ứng dụng sinh số ngẫu nhiên thực Nghiên cứu khoa học công nghệ NGHIÊN CỨU NGUỒN NHIỄU CÓ ENTROPY CAO DỰA TRÊN NỬA BỀN CHO ỨNG DỤNG SINH SỐ NGẪU NHIÊN THỰC Nguyễn Hồng Quang* Tóm tắt: Số ngẫu nhiên thực là thành phần quan trọng và quyết định độ an toàn của mật mã hiện đại. Thiết kế nguồn nhiễu ngẫu nhiên analog thường phức tạp, khó tích hợp trong các mạch digital và thường phải kèm xử lý sau dẫn đến đưa thêm thành phần tất định vào kết quả ra. Bài báo này trình bày một nghiên cứu nguồn ngẫu nhiên hoàn toàn digital, dựa trên khai thác hiện tượng nửa bền trong mạch điện tử số, có entropy cao, tương quan thấp, không cần xử lý sau. Nguồn nhiễu đã được đánh giá và vượt qua các phép test thống kê của NIST. Từ khóa: Số ngẫu nhiên thực, Nửa bền, Tự tương quan, TRNG, Mật mã, Đánh giá thống kê. 1. ĐẶT VẤN ĐỀ Số ngẫu nhiên là thành phần quan trọng của mật mã hiện đại. An toàn của hầu hết các hệ thống mật mã đều dựa trên việc đối phương không thể đoán được khóa hay số ngẫu nhiên sử dụng. Các TRNG truyền thống, dù sử dùng entropy từ nhiễu nhiệt Johnson, hiệu ứng Jitter, phân ra phóng xạ, hỗn loạn hay lượng tử đều là nguồn analog. Nhiễu từ các nguồn này thường rất nhỏ, và thường nhạy với những biến động của nguồn nuôi và môi trường, đòi hỏi thiết kế và bố trí đặc biệt, và khó tích hợp nguồn nhiễu analog như vậy vào các hệ thống số. Bởi vậy tìm một nguồn nhiễu digital có entropy đủ cao, thuận lợi cho tích hợp trong FPGA luôn là nhu cầu. Chất lượng số ngẫu nhiên thực phụ thuộc vào entropy của nguồn nhiễu. Nguồn nhiễu entropy cao như phân rã phóng xạ hay lượng tử thường phức tạp và giá thành rất cao. Các thiết kế thực tế thường nhắm vào những nguồn nhiễu dễ thực hiện, kết hợp xử lý sau để cải thiện các đặc tính thống kê của số ngẫu nhiên. Mặc dù xử lý sau góp phần làm tăng chất lượng ngẫu nhiên nhưng lại làm tất định hóa cái cần bất định. Nghiên cứu nguồn ngẫu nhiên chất
đang nạp các trang xem trước
