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World File Search System伪随机数
嵌入式系统的轻巧伪随机数生成器Andi Sama 1*，Meyliana 2，Yaya Heryadi 1，Taufik Roni Sahroni 3
用于数据传输加密的加密算法提供了机密性，需要相当大的计算能力，并且在具有有限的计算能力的嵌入式系统中不常用，例如可编程逻辑控制器（PLC）。PLC是工业自动化中自动化和控制的核心组成部分。数十年来，PLC优先考虑速度而不是安全性； PLC中的程序执行必须尽可能高效。加密算法使用种子，初始化矢量，用加密量键加密数据以加强加密。伪随机数发生器（PRNG）可以用作初始化向量。本文提出了Xorasm PRNG算法，该算法是基于Xorshift的轻量级算法，并带有系统时钟的修改种子。应用的方法可以生成和可视化PRNG，测试随机性并在紧凑型PLC上实现PRNG。Xorasm进行统计评估。这项研究的发现是，p值表明Xorasm在统计学上是统计学和明显的随机性，并且有证据表明，Xorasm生成的数据分布实际上是在99.95％的置信度下随机的，适用于嵌入式系统中的实施，作为轻量级的PRNG。
基于 LWE 的抗量子伪随机数生成器
摘要：在密码学、计算统计、游戏、模拟过程、赌博和其他相关领域，密码安全伪随机数生成器 (CSPRNG) 的设计带来了重大挑战。随着量子计算的快速发展，迫在眉睫的“量子威胁”越来越近，对我们当前的密码安全 PRNG 构成了威胁。因此，认真应对这些威胁并开发各种工具和技术以确保密码安全的伪随机数生成器 (PRNG) 不会被经典计算机和量子计算机破解变得至关重要。本文介绍了一种使用基于格的带错学习 (LWE) 原理构建有效抗量子伪随机数生成器 (QRPRNG) 的新方法。LWE 被认为是抗量子的，因为它依赖于最短向量问题和最近向量问题等问题的难度。我们的工作重点是开发一种利用线性反馈移位寄存器 (LFSR) 生成伪随机位流的 QRPRNG。为了为 QRPRNG 构建安全种子，我们使用了 LWE。所提出的 QRPRNG 将安全种子输入到 LFSR，并使用同态函数来保护 LFSR 内有限状态的安全性。我们进行了 NIST 统计测试来评估所构建的 QRPRNG 生成输出的随机性。所提出的 QRPRNG 实现了 35.172 Mbit/s 的吞吐量。