• 제목/요약/키워드: Random number generation

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실 난수 발생기를 이용한 키 생성에 관한 연구 (A Study on Key Generation using the Real Random Number Generator)

  • 차재현;박중길;전문석
    • 한국전자거래학회지
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    • 제6권2호
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    • pp.167-178
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    • 2001
  • Key is generally formed using the Random Number. How to make the Random Number is to cast coin or dice as classical method, to form the Real Random Number with Hardware and to make the Pseudo Random Number by means of utilizing mathematical algorithm. This thesis presented NRNG(New Random Number Generator) which put self-development Hardware to use as Key Generation Method and inspected to compare the Real Random Number with the Pseudo Random Number and special properties which PRNG(Pseudo-Random Number Generator) creates.

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SDRAM을 사용한 난수 발생 (Random Number Generation using SDRAM)

  • 표창우
    • 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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    • 제16권4호
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    • pp.415-420
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    • 2010
  • 보안을 위한 암호 키는 진난수 발생기를 사용하여 만들어야 한다. 진난수 발생기는 상태 예측이 거의 불가능한 혼란 진원지에서 초기값을 추출하여 비가역적 해시 알고리즘을 적용해 난수를 만들어 낸다. DRAM 접근 대기 시간(latency)에도 불규칙성이 존재하여 혼란 진원지 역할을 할 수 있음이 알려져 있는데, 요즘 널리 사용되는 동기식 DRAM (SDRAM)을 장착한 시스템에서는 접근 대기 시간의 불규칙성이 잘 노출되지 않으며, 난수 비트 패턴의 뭉침 현상이 심해진다. 이 문제를 xor 연산을 사용하여 해결하였다. 이 방법으로 만든 난수를 통계학적으로 평가하여 진난수에 필적하는 품질을 확인하였다. 이와 같은 난수 발생 방법의 성능은 100 Kbits/sec 수준이며, 별도의 장치나 회로를 요구하지 않아 DRAM을 장착하고 있는 여러 형태의 컴퓨터 장비에서 사용 가능하다.

On The Generation of Multivariate Multinomial Random Numbers

  • Kim, Dae-Hak
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제7권1호
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    • pp.105-112
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    • 1996
  • Softwares including random number generation are abundant in modern informative society. But it's hard to get directly multivariate multinomial random numbers from existing softwares. Multivariate multinomial random numbers are greatly used in social and medical sciences. In this paper, we show that desired multivariate multinomial random numbers can be easily generated by the aids of existing random number generating software. Some characteristics of multivariate multinomial distribution are surveyd. Measures of association for the generated random numbers were computed and compared with population ones via simulation study.

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TRNG (순수 난수 발생기)의 테스트 기법 연구 (Test Methods of a TRNG (True Random Number Generator))

  • 문상국
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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    • pp.803-806
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    • 2007
  • TRNG (True Random Number Generator)를 테스트 하는 방법은 PRNG (Pseudo Random Number Generator)나 산술연산기를 비롯한 결정적 (deterministic) 소자에 대한 테스트와는 많이 틀려서, 새로운 개념과 방법론이 제시되어야 한다. 하드웨어적으로 결정적인 소자들은 패턴을 사용한 테스트 (ATPG; automatic test pattern generation)에 의해 커버가 될 수 있지만, 순수 난수는 발생 결과의 아날로그적인 특성에 의하여 자동 패턴 생성 방식에 의해 소자를 테스트하기가 불가능하다. 본 논문에서는 하드웨어와 소프트웨어를 결합한 테스트 방식으로 테스트 패턴에 연속적인 패턴의 변화를 주면서 통계적으로 관찰하는 방식인 Diehard test라는 테스트 방식을 연구, 분석하고, 순수 난수의 테스트 시 고려해야 할 주안점을 제안한다.

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Random number sensitivity in simulation of wind loads

  • Kumar, K. Suresh
    • Wind and Structures
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    • 제3권1호
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    • pp.1-10
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    • 2000
  • Recently, an efficient and practical method has been developed for the generation of univariate non-Gaussian wind pressure time histories on low building roofs; this methodology requires intermittent exponential random numbers for the simulation. On the other hand, the conventional spectral representation scheme with random phase is found suitable for the generation of univariate Gaussian wind pressure time histories on low building roofs; this simulation scheme requires uniform random numbers. The dependency of these simulation methodologies on the random number generator is one of the items affecting the accuracy of the simultion result; therefore, an attempt has been made to investigate the issue. This note presents the observed sensitivity of random number sets in repetitive simulations of Gaussian and non-Gaussian wind pressures.

Utilisation of IoT Systems as Entropy Source for Random Number Generation

  • Oguzhan ARSLAN;Ismail KIRBAS
    • International Journal of Computer Science & Network Security
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    • 제24권4호
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    • pp.77-86
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    • 2024
  • Using random numbers to represent uncertainty and unpredictability is essential in many industries. This is crucial in disciplines like computer science, cryptography, and statistics where the use of randomness helps to guarantee the security and dependability of systems and procedures. In computer science, random number generation is used to generate passwords, keys, and other security tokens as well as to add randomness to algorithms and simulations. According to recent research, the hardware random number generators used in billions of Internet of Things devices do not produce enough entropy. This article describes how raw data gathered by IoT system sensors can be used to generate random numbers for cryptography systems and also examines the results of these random numbers. The results obtained have been validated by successfully passing the FIPS 140-1 and NIST 800-22 test suites.

Random number generation by use of de Bruijin sequence

  • Harada, Hiroshi;Kashiwagi, Hiroshi;Oguri, Kazuo
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 1988년도 한국자동제어학술회의논문집(국제학술편); 한국전력공사연수원, 서울; 21-22 Oct. 1988
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    • pp.1033-1036
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    • 1988
  • This paper proposes a new method for generation of uniform random numbers using binary random sequences. These binary sequences are obtained from a de Bruijn sequence by random sampling method. Several statistical tests are carried out for the random numbers generated by the proposed method, and it is shown that the random numbers have good random properties.

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THE GENERALIZED RATIO-OF-UNIFORM METHOD

  • Chung, Youn-Shik;Lee, Sang-Jeen
    • Journal of applied mathematics & informatics
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    • 제4권2호
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    • pp.469-476
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    • 1997
  • In this paper we present a random number generation method which is one of the rejection methods, To accelerate ratio-of-uniform method we use an efficiency variable γ. After finding the optimal value of γwith respect to interesting distribution with pro-portional density random numbers can be generated in acceleration.

PRaCto: Pseudo Random bit generator for Cryptographic application

  • Raza, Saiyma Fatima;Satpute, Vishal R
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제12권12호
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    • pp.6161-6176
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    • 2018
  • Pseudorandom numbers are useful in cryptographic operations for using as nonce, initial vector, secret key, etc. Security of the cryptosystem relies on the secret key parameters, so a good pseudorandom number is needed. In this paper, we have proposed a new approach for generation of pseudorandom number. This method uses the three dimensional combinational puzzle Rubik Cube for generation of random numbers. The number of possible combinations of the cube approximates to 43 quintillion. The large possible combination of the cube increases the complexity of brute force attack on the generator. The generator uses cryptographic hash function. Chaotic map is being employed for increasing random behavior. The pseudorandom sequence generated can be used for cryptographic applications. The generated sequences are tested for randomness using NIST Statistical Test Suite and other testing methods. The result of the tests and analysis proves that the generated sequences are random.

NVIDIA GPU 상에서의 난수 생성을 위한 CUDA 병렬프로그램 (Efficient Parallel CUDA Random Number Generator on NVIDIA GPUs)

  • 김영태;황규현
    • 정보과학회 논문지
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    • 제42권12호
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    • pp.1467-1473
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    • 2015
  • 본 논문에서는 고성능 병렬 계산 장치로 주목받고 있는 GPU에서의 선형 합동 방식(linear congruential)의 병렬 난수 생성 프로그램을 구현하였다. 난수는 임의성을 필요로 하는 모든 분야에서 중요하게 사용되며, 선형 합동 난수 방식은 컴퓨터 계산을 통하여 생성되는 의사 난수(pseudo random numbers) 생성 방식 중에 가장 많이 사용되는 방식이다. 본 논문에서는 NVIDIA CUDA 프로그래밍 모델을 사용하여 구현된 프로그램 및 MPI를 사용한 다중 GPU를 구동하는 병렬프로그램을 설명하고, 생성된 난수들의 임의성과 성능을 알아보았다. 또한 원주율(${\pi}$)을 계산하기 위한 몬테카를로 알고리즘을 사용하여 CUDA 라이브러리 함수인 cuRAND와 성능을 비교하였으며, 다수의 GPU를 동시에 계산한 성능의 변화도 알아보았다.