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11	Générateurs de suites binaires vraiment aléatoires : modélisation et implantation dans des cibles FPGA Valtchanov, Boyan 14 December 2010 (has links) (PDF) Cette thèse adresse le sujet de la génération de suites binaires aléatoires dans les circuits logiques programmables FPGA et plus particulièrement les suites dont l'origine aléatoire est de nature physique et non algorithmique. De telles suites trouvent une utilisation abondante dans la plupart des protocoles cryptographiques. Un état de l'art portant sur les différentes méthodes de génération de vrai aléa dans les circuits logiques programmables est présenté sous forme d'analyse critique d'articles scientifiques. Une synthèse des différentes tendances dans l'extraction et la génération d'aléa est également présentée. Une campagne d'expériences et de mesures est présentée visant à caractériser les différentes sources de signaux aléatoires disponibles à l'intérieur du FPGA. Des phénomènes intéressants tel le verrouillage de plusieurs oscillateurs en anneau, la dépendance de la source d'aléa vis-à-vis de la logique environnante et la méthodologie de mesure du jitter sont analysés. Plusieurs méthodes nouvelles de génération de suites binaires aléatoires sont décrites. Finalement une méthodologie nouvelle de simulation en VHDL de générateurs complets ainsi qu'un modèle mathématique d'un oscillateur en anneau en tant que source d'aléa sont présentés TRNG FPGA Jitter Nombres aléatoires Modélisation stochastique Oscillateurs en anneau
12	Analysis of Entropy Usage in Random Number Generators / Analys av entropianvändning i slumptalsgeneratorer Gärtner, Joel January 2017 (has links) Cryptographically secure random number generators usually require an outside seed to be initialized. Other solutions instead use a continuous entropy stream to ensure that the internal state of the generator always remains unpredictable. This thesis analyses four such generators with entropy inputs. Furthermore, different ways to estimate entropy is presented and a new method useful for the generator analysis is developed. The developed entropy estimator performs well in tests and is used to analyse entropy gathered from the different generators. Furthermore, all the analysed generators exhibit some seemingly unintentional behaviour, but most should still be safe for use. / Kryptografiskt säkra slumptalsgeneratorer behöver ofta initialiseras med ett oförutsägbart frö. En annan lösning är att istället konstant ge slumptalsgeneratorer entropi. Detta gör det möjligt att garantera att det interna tillståndet i generatorn hålls oförutsägbart. I den här rapporten analyseras fyra sådana generatorer som matas med entropi. Dessutom presenteras olika sätt att skatta entropi och en ny skattningsmetod utvecklas för att användas till analysen av generatorerna. Den framtagna metoden för entropiskattning lyckas bra i tester och används för att analysera entropin i de olika generatorerna. Alla analyserade generatorer uppvisar beteenden som inte verkar optimala för generatorns funktionalitet. De flesta av de analyserade generatorerna verkar dock oftast säkra att använda. Random vulnerability Entropy CSPRNG RNG TRNG PRNG LRNG Linux Estimate HAVEGED PRNGD FreeBSD Overestimate Linux Random Number Generator Cryptography Random Number Generator Seed Predictors Markov Chains Computer Sciences Datavetenskap (datalogi)

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Générateurs de suites binaires vraiment aléatoires : modélisation et implantation dans des cibles FPGA

Analysis of Entropy Usage in Random Number Generators / Analys av entropianvändning i slumptalsgeneratorer