気象データとLFSRを用いたURNGの改良

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS23014

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: 2023/03/06

タイトル(英語): Improvement of the URNG that utilizes weather data and LFSR

著者名: 別役 拓哉(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): Takuya BETCHAKU(Toyohashi University of Technology),Shuichi Ichikawa(Toyohashi University of Technology)

キーワード: 乱数|ＵＲＮＧ|ＴＲＮＧ|ＬＦＳＲ|random number|URNG|TRNG|LFSR

要約(日本語): 千葉と市川(2022)は32 ビットLFSRと気象データを用いた乱数生成手法を提案した．気象データとして風向データを使用し，LFSR のサンプリング周期に揺らぎを与えることで乱数検定に合格することを示した．しかし千葉らの方法では，必要な気象データ量が大きい．本研究では，新たなハッシュ関数の採用と，気象データの利用法の改善により，必要な気象データの量を削減した．

要約(英語): Chiba and Ichikawa (2022) proposed a random number generation method that utilizes LFSR and weather data, and presented that the generated random sequence passes randomness test. This study improves their method by adopting new hash functions and a new order of data.

本誌: 2023年3月9日-2023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: 11-16 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 812 Kバイト