気象データとLFSR による乱数生成手法

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS22019

グループ名: 【D】産業応用部門 次世代産業システム研究会

発行日: 2022/03/06

タイトル(英語): Random Number Generation from Weather Data and LFSR

著者名: 千葉 歩武(豊橋技術科学大学),市川 周一(豊橋技術科学大学)

著者名(英語): Ayumu Chiba(Toyohashi University of Technology),Shuichi Ichikawa(Toyohashi University of Technology)

キーワード: ＵＲＮＧ|ＴＲＮＧ|ＬＦＳＲ|風向|Ｄｉｅｈａｒｄテスト|URNG|TRNG|LFSR|wind direction|Diehard test

要約(日本語): 真性乱数 (TRN) の生成には物理現象等のエントロピー源を必要とする．本研究では気象データをエントロピー源としたTRNの生成を試みる．気象データだけではエントロピーが不足するため，鴨狩・市川が提案したLFSRによる乱数生成手法と組み合わせる．生成された乱数は適切な利用条件下でDIEHARDテストに合格した．

要約(英語): Entropy sources (e.g., physical phenomena) are essential for True Random Number (TRN) generation. This study adopts weather data for TRN generation method proposed by Kamogari and Ichikawa (2021). An LFSR is sampled at unequal intervals, which are determined by the hashed values of wind direction data. The derived random number sequences passed DIEHARD test under appropriate settings.

本誌: 2022年3月9日-2022年3月10日次世代産業システム研究会-2

本誌掲載ページ: 33-37 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 820 Kバイト