论文2024/492
随机数发生器的统计测试及其随机性提取改进
卡梅隆·福尔曼
，伦敦大学学院，数量
杨致远（Richie Yeung），牛津大学，数量
弗洛里安·J·柯克德
摘要
众所周知，随机数生成器（RNG）很难构建和测试，尤其是在加密设置中。虽然人们不能仅通过测试输出的统计特性来确定RNG的质量，但运行数值测试既是一种强大的验证工具，也是唯一普遍适用的方法。在这项工作中，我们提出并提供了一个基于现有统计测试套件的综合统计测试环境（STE）。STE可以进行参数化，以便在整个密集测试过程中轻量级（即快速）运行，这远远超出了认证机构的要求。利用它，我们对几个RNG的统计特性进行了基准测试，并将其相互比较。然后，我们以随机抽取器的形式提出并实现了各种后处理方法，这些方法在不同的假设集下提高了RNG的输出质量，并通过STE的数值测试分析了它们的影响。
注：20+10页，8张图和28张表。欢迎评论！
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@其他{加密打印：2024/492，author={Cameron Foreman、Richie Yeung和Florian J.Curchod}，title={随机数生成器的统计测试及其使用随机性提取的改进}，howpublished={Cryptology ePrint Archive，论文2024/492}，年份={2024}，注释={\url{https://eprint.iacr.org/2024/492}},url={https://eprint.iacr.org/2024/492}}
