[发明专利]基于随机模型和在线监测的TRNG评估方法在审
| 申请号： | 202010714678.1 | 申请日： | 2020-07-23 |
| 公开（公告）号： | CN111897514A | 公开（公告）日： | 2020-11-06 |
| 发明（设计）人： | 张潇宇;任立争 | 申请（专利权）人： | 南京低功耗芯片技术研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06F7/58 | 分类号： | G06F7/58 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 吴海燕 |
| 地址： | 210000 江苏省南京*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 基于 随机 模型 在线 监测 trng 评估 方法 | ||
1.一种基于随机模型和在线监测的TRNG评估方法，其特征在于，包括步骤：
(1)利用模拟噪声源生成独立、均匀分布且不可预测的二进制随机序列；
(2)构建随机模型，估计TRNG每位输出比特的最小香农熵值；对TRNG随机性进行形式安全评估；
(3)持续性地对TRNG原始输出进行在线监测。
2.根据权利要求1所述的基于随机模型和在线监测的TRNG评估方法，其特征在于，所述步骤2包括：
(2.1)构建随机模型，并初始化随机模型的输入参数；
(2.2)使用数字化采样模块对TRNG每位输出进行采样；
(2.3)估计TRNG每位输出比特的最小香农熵值，对TRNG随机性进行形式安全评估。
3.根据权利要求1所述的基于随机模型和在线监测的TRNG评估方法，其特征在于，所述步骤3包括：
(3.1)利用有限状态机收集原始随机序列；
(3.2)使用均匀性监测逻辑进行参数计算和特性评估，根据评估结果发出通过或者失败信号。
4.根据权利要求2所述的基于随机模型和在线监测的TRNG评估方法，其特征在于，所述步骤2.2中，可替换为：将每位输出异或之后再采样。
5.根据权利要求2所述的基于随机模型和在线监测的TRNG评估方法，其特征在于，所述步骤2.3中，输出比特的香农熵值接近1，则认为TRNG随机性是理想不可预测的。
6.根据权利要求3所述的基于随机模型和在线监测的TRNG评估方法，其特征在于，所述步骤3.1中，判断计数值是否大于等于N；当收集到足够多大于等于N的原始随机序列时，进行后续的步骤；否则继续进行收集工作。
7.根据权利要求3所述的基于随机模型和在线监测的TRNG评估方法，其特征在于，所述步骤3.2中，在收集足够的随机序列之后，使用简单比特“1”计数逻辑，并与事先设置的阈值比较，获得特性评估结果，生成均匀性故障警告信号。
8.根据权利要求3所述的基于随机模型和在线监测的TRNG评估方法，其特征在于，所述步骤3.2中，均匀性监测逻辑采用串行加法器和减法器进行参数计算和特性评估。
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