画像データとLFSRによる乱数生成手法の検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS23056

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: 2023/09/11

タイトル(英語): Random Number Generation from Image Data and LFSR: a Preliminary Study

著者名: 市川 周一(豊橋技術科学大学)

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

キーワード: 乱数|ＵＲＮＧ|線形帰還シフトレジスタ|Random Number|URNG|Linear Feedback Shift Register

要約(日本語): 正岡，市川，藤枝(2021)は，LFSR を不等間隔でサンプリングすることで予測不能な乱数を生成することを提案した．千葉と市川(2023)は気象観測データを用いて乱数を生成し，得られた乱数列がNISTテストに合格することを示した．本研究では，デジタル画像のピクセル値の最下位ビットを用いて64ビットLFSRの読出し間隔を変動させることにより，乱数列を生成することを提案する．得られた乱数列はDiehardテストに合格した．

要約(英語): Masaoka, Ichikawa, and Fujieda (2021) proposed to generate unpredictable random numbers by sampling a hardware LFSR at uneven intervals, where the source of entropy was the fluctuation of sampling intervals. Chiba and Ichikawa (2023) proposed to simulate a LFSR and generated random numbers that pass the NIST test; here, the source of entropy was weather data downloaded from the Internet. This study proposes to use digital images as the entropy source. Our evaluation results suggest that 64-bit LFSR should be used with the least significant bit of each pixel value for sampling fluctuations. The derived random numbers pass the Diehard test.

本誌: 2023年9月14日次世代産業システム研究会

本誌掲載ページ: 23-28 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 442 Kバイト