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실난수 발생기 통계적 예측 불가능성 확인 방법

원문정보

Methodology to Verify the Unpredictability of True Random Number Generators

김문석, 전승배

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초록

영어

In the era of the Internet of Things, 7 billion diverse devices have been interconnected worldwide. Ensuring information security across these varied devices is crucial in this hyper-connected age. To achieve essential security functions such as confidentiality, integrity, and authentication, it is imperative to implement true random number generators (TRNGs). There fore, this study proposes a method to rapidly characterize the randomness of TRNGs. While there are international standar ds for formally characterizing the randomness of TRNGs, adhering to these standards often requires significant time and r esources. This study aims to help TRNG developers enhance efficiency in both time and cost by characterizing rough rand omness and unpredictability. Firstly, we propose applying auto-correlation and cross-correlation metrics for analog signals. Secondly, we suggest adopting joint entropy and mutual information metrics for digital signals.

한국어

사물 인터넷 시대를 맞아 700억대 이상의 다양한 기기들이 세계를 연결하고 있다. 초연결 시대로 다양한 기기들의 정보 보 안은 중요한 기술 요소이다. 기밀성, 무결성, 인증 등 주요 보안 기능을 구현하기 위해 다양한 기기들의 실난수 발생기를 구현 하는 것은 중요하다. 이 연구는 실난수 발생기의 난수성을 빠르게 측정하는 방법을 제안한다. 국제 표준을 통해 난수 발생기 출력의 난수성을 측정하는 방법이 있다. 하지만, 공식적인 국제 표준은 평가를 위한 많은 시간 및 비용을 소비한다. 따라서, 실 난수 발생기를 구현하는 입장에서 난수성과 예측 불가능성을 빠르게 측정하는 것은 실난수 발생기를 설계하고 구현하는 입장 에서 시간과 비용에 효율성을 높여준다. 첫째, 아날로그 신호의 경우 자기 상관 및 상호 상관 측정을 통해 예측 불가능성을 빠 르게 측정하는 것을 제안한다. 둘째, 디지털 신호의 경우 결합 엔트로피 및 상호 정보 측정을 통해 예측 불가능성을 더 명확히 측정하는 것을 제안한다.

목차

요약
ABSTRACT
1. 서론
1.1 TRNG 필요성
1.2 TRNG 평가 지표 동향
2. TRNG 특성 평가 지표 목록
3. 아날로그 신호 특성 평가
3.1 자기 상관
3.2 상호 상관
4. 디지털 신호 특성 평가
4.1 마르코프 체인
4.2 결합 엔트로피
4.3 상호 정보
6. 결론
참고문헌

저자정보

  • 김문석 Moon-Seok Kim. 국립한밭대학교 반도체시스템공학과 조교수
  • 전승배 Seung-Bae Jeon. 국립한밭대학교 전자공학과 조교수

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

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