IntroductionRandom number generator

Introduction
Random number generators (RNGs) represent one of basic cryptographic primitives
used to compose cryptographic protocols. Their applications include the generation of
cryptographic keys, initialization vectors, challenges, nonces and padding values, and
also the implementation of counter-measures against side-channel attacks, but they are
not restricted to the aforementioned. RNGs aimed at cryptographic applications must
fulfill several security requirements. First of all, their output values must have good
statistical properties and be unpredictable. Recent additional security requirements
include inner testability and (provable) security (robustness and resistance against attacks).
The security of cryptographic systems is related mainly to the protection of confidential
keys. In high-end information security systems, when used in an uncontrolled
environment, cryptographic keys should never be generated outside the system and
they should never leave the system in clear. For the same reason, if the security system
is implemented in a single chip (cryptographic system on chip), the keys should be
generated inside the same chip. Implementation of random number generators in logic
devices (including configurable logic devices) is therefore an important issue.
There are three basic RNG classes used in cryptography:
Deterministic (pseudo-) random number generators (PRNG) are mostly fast generators
having good statistical properties. They are usually used as key generators in
stream ciphers. Due to the existence of some underlying algorithm, PRNGs are easy to
implement in logic devices. However, if the algorithm is known, the generator output
is predictable. Even if the algorithm is not known, but some of the generator output
sequences has been recorded, its behavior for the recorded sequence can be used in
future attacks. For this reason, pseudo-random number generators must be computationally
secure (so that the underlying algorithm cannot be guessed computationally)
and their seed value should never be re-used. Binary sequences (counters) encrypted
using some secure encryption algorithm are considered to be computationally secure.
The the re-use of the seed value can be avoided by saving the last counter value and
using the subsequent counter value next time.
Physical (True-) random number generators (TRNG) use some physical process to
generate random numbers. If the underlying physical process can not be controlled,

Kết quả (Việt) 1:

Giới thiệuMáy phát điện số ngẫu nhiên (RNGs) đại diện cho một trong những cơ bản mật mã nguyên thủyđược sử dụng để soạn các giao thức mã hóa. Các ứng dụng bao gồm các thế hệ củamật mã phím, khởi tạo vector, thách thức, nonces và padding giá trị, vàcũng thực hiện các biện pháp phản đối chống lại cuộc tấn công bên kênh, nhưng họ làkhông giới hạn việc đã nói ở trên. RNGs nhằm vào mật mã các ứng dụng phảiđáp ứng một số yêu cầu bảo mật. Trước hết, giá trị sản lượng của họ phải tốtthống kê tài sản và không thể đoán trước. Tại an ninh bổ sung yêu cầubao gồm trong testability và an ninh (chứng minh) (mạnh mẽ và sức đề kháng chống lại cuộc tấn công).Bảo mật của hệ thống mật mã có liên quan chủ yếu vào việc bảo vệ bí mậtphím. Hệ thống bảo mật thông tin cao cấp, khi sử dụng trong một không kiểm soát đượcmôi trường, mã hóa các phím không bao giờ nên được tạo ra bên ngoài hệ thống vàhọ không bao giờ nên rời khỏi hệ thống trong rõ ràng. Vì lý do tương tự, nếu hệ thống an ninhđược thực hiện trong một con chip đơn (mã hóa các hệ thống trên chip), các phím nênđược tạo ra bên trong cùng một chip. Thực hiện các máy phát điện số ngẫu nhiên trong logicthiết bị (bao gồm cả cấu hình logic thiết bị) vì vậy là một vấn đề quan trọng.Hiện có ba lớp học RNG cơ bản sử dụng trong các mật mã:Máy phát điện số xác định (pseudo-) ngẫu nhiên (ĐỰOC) là chủ yếu là nhanh chóng máy phát điệncó tính chất thống kê tốt. Họ thường được sử dụng như phím máy phát điện tạidòng mật mã. Do sự tồn tại của một số thuật toán cơ bản, PRNGs rất dễthực hiện trong các thiết bị logic. Tuy nhiên, nếu các thuật toán được biết, các máy phát điện đầu ralà dự đoán. Ngay cả khi các thuật toán không biết, nhưng một số máy phát điện đầu ratrình tự đã được ghi nhận, hành vi của nó cho chuỗi được ghi nhận có thể được sử dụng trongCác cuộc tấn công trong tương lai. Vì lý do này, máy phát điện số ngẫu nhiên giả phải computationallybảo đảm (do đó không thể đoán các thuật toán cơ bản computationally)và giá trị hạt giống của họ không bao giờ nên được sử dụng lại. Chuỗi nhị phân (công tơ) được mã hóabằng cách sử dụng một số thuật toán mã hóa bảo mật được coi là an toàn computationally.Việc tái sử dụng giá trị hạt giống có thể tránh được bằng cách lưu các giá trị số lượt truy cập cuối vàsử dụng các giá trị sau đó truy cập tiếp theo thời gian.Vật lý (True-) ngẫu nhiên số máy phát điện (TRNG) sử dụng một số quá trình vật lýtạo số ngẫu nhiên. Nếu trong quá trình vật lý cơ bản không thể được kiểm soát,

Kết quả (Việt) 2:

Giới thiệu
máy phát điện số ngẫu nhiên (RNGs) đại diện cho một trong những nguyên thủy mật mã cơ bản
sử dụng để tạo các giao thức mã hóa. Các ứng dụng của họ bao gồm các thế hệ của
khóa mật mã, vectơ khởi tạo, thách thức, nonces và giá trị padding, và
cũng thực hiện phản biện pháp chống lại các cuộc tấn công bên kênh, nhưng họ
không bị giới hạn nói trên. RNGs nhằm vào các ứng dụng mã hóa phải
đáp ứng một số yêu cầu an ninh. Trước hết, giá trị sản lượng của họ phải có tốt
tính chất thống kê và không thể đoán trước. Các yêu cầu an ninh bổ sung gần đây
bao gồm khả năng kiểm thử bên trong và (chứng minh) bảo mật (sức mạnh và sức đề kháng chống lại các cuộc tấn công).
Sự an toàn của các hệ thống mật mã có liên quan chủ yếu đến việc bảo vệ bí mật
chìa khóa. Trong các hệ thống bảo mật thông tin cao cấp, khi được sử dụng trong một không kiểm soát được
môi trường, khóa mật mã nên không bao giờ được tạo ra bên ngoài hệ thống và
họ không bao giờ nên để lại hệ thống trong rõ ràng. Đối với cùng một lý do, nếu hệ thống an ninh
được thực hiện trong một chip duy nhất (hệ thống mật mã trên chip), các phím nên được
sinh ra bên trong cùng một chip. Thực hiện các máy phát điện số ngẫu nhiên trong logic
do đó các thiết bị (bao gồm cả các thiết bị logic cấu hình) là một vấn đề quan trọng.
Có ba lớp RNG cơ bản được sử dụng trong mật mã:
xác định (ngụy) máy phát điện số ngẫu nhiên (PRNG) chủ yếu phát nhanh
có tính chất thống kê tốt. Chúng thường được sử dụng như máy phát điện quan trọng trong
thuật toán mã hóa dòng. Do sự tồn tại của một số thuật toán cơ bản, PRNGs là dễ dàng để
thực hiện trong các thiết bị logic. Tuy nhiên, nếu các thuật toán được biết, sản lượng điện
là dự đoán được. Thậm chí nếu các thuật toán không được biết, nhưng một số đầu ra máy phát điện
trình tự đã được ghi nhận, hành vi của nó cho các trình tự ghi có thể được sử dụng trong
các cuộc tấn công trong tương lai. Vì lý do này, máy phát điện số giả ngẫu nhiên phải được tính toán
an toàn (vì vậy mà các thuật toán cơ bản không thể đoán được tính toán)
và giá trị hạt giống của họ nên không bao giờ được tái sử dụng. Chuỗi nhị phân (quầy) được mã hóa
sử dụng một số thuật toán mã hóa an toàn được coi là tính toán an toàn.
Các việc tái sử dụng các giá trị hạt giống có thể tránh được bằng cách tiết kiệm giá trị truy cập cuối cùng và
sử dụng các giá trị truy cập tiếp theo thời gian tiếp theo.
Chất (đúng-) máy phát điện số ngẫu nhiên (trng) sử dụng một số quá trình vật lý để
tạo ra các số ngẫu nhiên. Nếu quá trình vật lý bên dưới không thể kiểm soát,