[发明专利]一种基于Burrows-Wheeler变换的随机数检测方法

说明书

本发明设计了一种基于Burrows‑Wheeler变换的随机数检测方法。所述随机数检测方法首先对序列进行频数检测，在满足0、1均衡性的前提上，使用修改的Burrows‑Wheeler变换算法对该序列进行处理，再将传统随机数检测算法中的游程检测、离散傅里叶变换检测、线性复杂度检测和随机偏移检测应用在经Burrows‑Wheeler变换算法处理后的序列上。通过后缀排序的方法，该检测算法改进了序列的模式检测方法，将待测序列中可能存在的所有重复模式以字符聚集的方式进行处理，最终实现对序列随机性的检测。相较于传统随机数检测算法，该算法的检测性能有一定提高。

技术领域

本发明属于计算机领域，是一种随机数检测的设计方法。

背景技术

在网络信息技术高速发展的今天，信息化时代带来的新生技术正在渗透到人们生活中的方方面面；随机数在密码学、仿真等领域扮演着既基础又关键的作用，随机数的质量是这些领域应用的关键要素。随机数检测算法可以用于检测随机数的质量，以确保其满足应用的要求。

目前，多数随机数检测算法主要都是基于重复模式的检测原理，但其检测能力仍存在进一步提升的空间。如传统随机数检测方法中的非重叠模板匹配检测、重叠模板匹配检测、Maurer's通用检测、串行检测、近似熵检测等^[1]。

这些检测项是从待检测序列中观察某种模式的数目是否跟随机情况下预期的值满足分布相近似的角度，来检测该序列是否具有随机性。对于预设长度的重复模式检测都是基于滑动窗口的重叠或非重叠方式进行搜索，当序列长度达到一定数据量级别时或者检测模式在序列中出现位置相隔较远，这种方式进行搜索模式的计算量将会增大，并且只能检测固定长度下的有限个模式。

Burrows-Wheeler变换(Burrows-Wheeler Transform，BWT)是Burrows和Wheeler在1994年提出的一种方法^[2]。它的主要思想是对序列循环右移(左移)后得到的新矩阵进行排序和变换，使得变换后具有相近后缀的字母聚集起来，从而非常便于检测序列的非随机性。然而目前为止，未见有基于BWT的随机数检测算法的报导。

综上所述，将BWT与经典随机数检测算法相结合，可以改进序列重复模式的检测方法，提升检测性能。

参考文献

[1]Bassham L E,Rukhin A L,Soto J,et al.A Statistical Test Suite forRandom and Pseudorandom Number Generators for Cryptographic Applications[R].Gaithersburg,M D,United States:National Institute ofStandards&Technology,2010.

[2]Burrow M,and Wheeler D J.A block-sorting lossless data compressionalgorithm[C].CalifomiaTechnical Report 124,Digital EquipmentCorporation,1994.

发明内容

本发明设计了一种基于Burrows-Wheeler变换的随机数检测方法。该算法将BWT算法与经典随机数检测算法相结合，将序列的模式检测问题转化为经BWT处理后序列的字符分布规律问题，最终实现对序列随机性的检测。本发明解决其技术问题所采用的技术方案包含如下步骤：

一种基于Burrows-Wheeler变换的随机数检测方法，其特征在于，所述方法包括：