基于LFSR具有并行与串行结果一致的随机数生成算法
基于FPGA的同步并联LFSR序列生成器设计
基于FPGA的同步并联LFSR序列生成器设计王星;沈小林【摘要】针对直接由线性反馈移位寄存器(LFSR)产生的序列的线性复杂度太小,难以经受线性逼近攻击的问题.在研究序列密码设计理论和LFSR的并联理论的基础上,提出一种基于FPGA (Field Programmable Gate Array,现场可编程门阵列)的利用3个LFSR同步并联构成一个序列生成器的方法.利用VHDL (VHSIC Hardware Description Language)语言编写其实现程序,并应用FPGA设计工具Xilinx ISE7.li,调用ModelSim SE6.1c对其进行仿真.仿真结果和密码强度评估理论分析表明这种序列生成器产生的序列密码具有很高的强度和抗破译能力.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2008(031)010【总页数】4页(P125-128)【关键词】序列生成器;线性反馈移位寄存器;LFSR同步并联;FPGA【作者】王星;沈小林【作者单位】中北大学,通信与信息工程学院,山西,太原,030051;中北大学,通信与信息工程学院,山西,太原,030051【正文语种】中文【中图分类】TP368.11 引言设计性能良好的密钥序列始终是流密码学的一个研究热点。
线性反馈移位寄存器(Linear Feedback Shift Register，LFSR)因其实现简单、速度快、具有良好的统计学特性和较为成熟的理论等优点而成为产生Golomb伪随机序列的主要手段。
但是，由于直接由线性反馈移位寄存器产生的序列的线性复杂度太小，难以经受线性逼近攻击。
如果将几个LFSR按照某种特殊的算法组合成一个伪随机序列生成器，就可以获得加密安全性能方面的额外收益。
目前，存在几种线性和非线性的组合，最基本的组合方法就是LFSR串联和并联。
另外，由于可以用FPGA进行逐位的设计，所以基于LFSR的序列密码的算法用FPGA实现会比用DSP实现更为有效。
基于LFSR的演化随机序列发生器
基于LFSR的演化随机序列发生器
王玉华;管爱红;侯志强;詹静;张焕国
【期刊名称】《计算机工程》
【年(卷),期】2009(35)6
【摘要】针对基于线性反馈移位寄存器的随机序列发生器产生的随机数线性复杂度低的问题,设计一个新的随机序列发生器,使用遗传算法演化线性反馈移位寄存器产生的随机序列,新产生的序列可以通过SP800-22的测试.测试结果表明,生成的序列周期大、线性复杂度高,能够满足安全协议和密码算法的安全强度要求.
【总页数】3页(P192-193,196)
【作者】王玉华;管爱红;侯志强;詹静;张焕国
【作者单位】河南工业大学信息科学与工程学院,郑州,450001;河南工业大学信息科学与工程学院,郑州,450001;河南工业大学信息科学与工程学院,郑州,450001;武汉大学计算机学院,武汉,430079;武汉大学计算机学院,武汉,430079
【正文语种】中文
【中图分类】TP309.2
【相关文献】
1.基于FPGA的LFSR结构伪随机数发生器的实现 [J], 彭雅岚;肖顺文
2.基于时空混沌的伪随机序列发生器设计与分析 [J], 胡辉辉;刘建东;商凯;张啸
3.基于忆阻器的时滞混沌系统及伪随机序列发生器 [J], 吴洁宁;王丽丹;段书凯
4.基于云模型与Fibonacci的混沌伪随机序列发生器设计 [J], 魏连锁; 胡现成; 郭
媛; 陈炜; 马志昇
5.基于FPGA的LFSR结构伪随机数发生器的实现 [J], 彭雅岚;肖顺文
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随机数发生器电路 -回复
随机数发生器电路-回复
随机数发生器电路是一种电子电路，可以生成一系列看似随机的数字。
在数字系统中，随机数是非常有用的，可以用于密码学、模拟和仿真等应用。
常见的随机数发生器电路有以下几种设计方案：
1. 线性反馈移位寄存器（LFSR）：LFSR是一种基于时钟脉冲的电路，通过将寄存器的输出与某些反馈线上的位进行异或运算来生成下一个状态。
由于反馈位置可以是随意的，因此可以生成看似随机的数列。
然而，LFSR实际上是一种伪随机数发生器，可以通过分析其状态迁移图进行预测。
2. 热噪声发生器：热噪声发生器利用电阻器中由于热运动引起的电子随机运动来生成随机信号。
它通常使用一个放大器来放大噪声信号，并通过滤波器进行后处理以去除其他非随机成分。
3. 电子噪声发生器：电子噪声发生器通过电子器件的随机性来生成随机信号。
例如，基于功率二极管的电子噪声发生器利用二极管的热运动产生随机振荡以生成随机信号。
总的来说，随机数发生器电路可以通过利用物理上的随机性来生成随机信号。
然而，对于安全性要求较高的应用，需要采用更加复杂的算法和技术来生成真正的
随机数，以避免被破解。
量子通信技术中的量子随机数生成方法
量子通信技术中的量子随机数生成方法在量子通信技术中，量子随机数生成具有重要的应用价值。
量子随机数生成是指利用量子力学的性质来生成真正的随机数，具有高度的安全性和不可预测性。
在这篇文章中，我们将探讨几种常见的量子随机数生成方法，包括基于量子态的方法、基于干涉的方法以及基于测量的方法。
基于量子态的随机数生成方法是最基础的方法之一。
在这种方法中，使用一个量子系统来生成随机数。
典型的例子是基于单光子的随机数生成方法。
通过控制光子的发射和检测，可以产生一系列随机的比特。
由于光子的发射和检测过程受到量子的不确定性和干扰，因此生成的随机数是真正的随机数，具有高度的安全性。
此外，由于量子态的特性，这种方法还可以实现量子秘密共享和量子密钥分发等安全通信协议。
另一种常见的量子随机数生成方法是基于干涉的方法。
在这种方法中，利用光的干涉现象来实现随机数的生成。
一种常用的方法是利用光的相位干涉来生成随机数。
通过调节两束相干光的相位差，可以得到不同的干涉图案，从而生成随机数。
这种方法的优点是实验装置简单，易于实现。
同时，相位干涉具有高度的灵敏度，所以可以生成高质量的随机数。
除了基于量子态和干涉的方法，基于测量的方法也是一种常见的量子随机数生成方法。
在这种方法中，通过对一些物理量的测量来实现随机数的生成。
例如，可以利用单光子的偏振测量来生成随机数。
由于对光子的偏振态的测量结果是随机的，因此可以得到真正的随机数。
此外，还可以利用其他物理量的测量，如光的强度、时间等，来生成随机数。
总的来说，量子随机数生成方法在量子通信技术中具有重要的应用价值。
这些方法包括基于量子态的方法、基于干涉的方法以及基于测量的方法。
通过利用量子力学的性质，我们可以得到真正的随机数，具有高度的安全性和不可预测性。
这些方法在量子密码学、量子通信协议等方面具有广泛的应用前景。
然而，值得注意的是，量子随机数生成方法仍然存在一些挑战和限制。
首先，实现高效且稳定的量子随机数生成装置仍然具有一定的难度。
基于GFFT的LFSR序列生成多项式估计方法
基于GFFT的LFSR序列生成多项式估计方法沈利华【摘要】The problem addressed here is generator polynomial estimation of linear feedback shift register (LFSR) sequence.An algorithm based on the Galois field Fourier transform (GFFT) was proposed.The relationship between non-zero points in GFFT of LFSR sequence and zero points in generator polynomial of LFSR sequence was illustrated firstly.Then the generator polynomial of LFSR sequence was fast estimated based on that property,and the improved method in noisy environment was proposed at last.Validity of the algorithm is verified by the simulation results,and the computational load is illustrated.The computational efficiency of the proposed algorithm is higher than that of the existing algorithms.%针对线性反馈移位寄存器(LFSR)序列生成多项式的估计问题,提出了一种基于LFSR序列有限域傅里叶变换(GFFT)的估计方法.首先证明了LFSR序列GFFT的非零点与LFSR 序列生成多项式的零点之间的对应关系,进而利用该性质实现LFSR序列生成多项式的快速估计,并给出了算法在误码环境下的改进方法.仿真实验验证了算法的有效性,并对算法的计算复杂度进行了理论分析.和已有算法相比较,本文提出的算法具有更高的计算效率.【期刊名称】《电信科学》【年(卷),期】2018(034)002【总页数】7页(P58-64)【关键词】信号处理;线性反馈移位寄存器;有限域傅里叶变换;生成多项式【作者】沈利华【作者单位】浙江工业大学之江学院,浙江绍兴312030【正文语种】中文【中图分类】TN911.221 引言线性反馈移位寄存器（linear feedback shift register，LFSR）序列因其构造方便，理论成熟，且具有良好的伪随机和自相关特性，在扩频通信、通信加扰/加密、航天测控等领域得到了广泛的应用[1]。
伪随机码的原理与应用
伪随机码的原理与应用1. 什么是伪随机码？伪随机码（Pseudorandom code）是一种非真随机生成的代码，通常由伪随机序列生成器生成。
它不是通过真正的随机过程产生的，而是使用算法生成的，因此被称为伪随机码。
伪随机码具有类似于真随机码的统计特性，但是其生成规则是可预测的。
2. 伪随机码的原理伪随机码的生成原理基于数学算法。
常见的伪随机码生成算法有线性反馈移位寄存器（LFSR）、梅森旋转算法等。
其中，LFSR是最常见的伪随机码生成算法之一。
LFSR是一种基于移位寄存器的随机数生成器。
它主要由一个寄存器和一个反馈系数构成。
通过不断的移位和异或运算，LFSR生成一个伪随机序列。
这个序列在统计特性上与真随机序列非常相似。
3. 伪随机码的应用伪随机码在数字通信、密码学、网络安全等领域有广泛的应用。
下面列举几个常见的应用场景：3.1 伪随机码的加密伪随机码可用于加密通信过程中的数据。
在加密过程中，发送方使用伪随机码对原始数据进行加密操作，然后将加密后的数据发送给接收方，接收方通过使用相同的伪随机码对加密数据进行解密操作，从而还原出原始数据。
3.2 伪随机码的扩频技术伪随机码在扩频技术中起到关键的作用。
扩频技术用于增加通信系统的抗干扰性能和保密性能。
发送方使用伪随机码对原始信号进行扩频，接收方通过使用相同的伪随机码对接收到的信号进行解扩，从而还原出原始信号。
3.3 伪随机码的随机性测试伪随机码的随机性是衡量其质量的重要指标。
在应用中，需要对生成的伪随机码进行随机性测试，以保证其符合随机性的要求。
常见的随机性测试方法包括序列统计方法、频谱分析方法等。
4. 伪随机码的优缺点伪随机码相比于真随机码具有一些优缺点。
下面分别列举：4.1 优点•生成速度快：伪随机码是通过算法生成的，因此生成速度非常快。
•可控性强：伪随机码的生成规则是可预测的，可以根据需要进行调整。
•长周期性：伪随机码的周期可以很长，可以满足大多数应用场景的需求。
prbs原理
prbs原理PRBS原理。
PRBS（Pseudo Random Binary Sequence）是一种伪随机二进制序列，它在通信系统和数字电路中具有重要的应用。
本文将介绍PRBS的原理及其在通信系统和数字电路中的应用。
PRBS的原理主要基于线性反馈移位寄存器（LFSR）的工作原理。
LFSR是一种基本的序列发生器，它能够产生一系列的伪随机序列。
LFSR由若干个触发器和异或门组成，其中触发器的输出作为下一个触发器的输入，而异或门则用于实现反馈。
通过适当的选择触发器的初始状态和反馈多项式，LFSR可以产生不同长度的伪随机序列。
当LFSR产生的序列达到最大周期时，就可以得到最长的伪随机序列，这种序列被称为最大长度序列（Maximum Length Sequence, MLS）。
在通信系统中，PRBS被广泛应用于误码率测试和性能评估。
通过发送PRBS序列并与接收到的序列进行比对，可以快速准确地评估信道的质量和系统的性能。
此外，PRBS还可以用于同步检测和时钟恢复等应用，对于数字通信系统的设计和调试具有重要意义。
在数字电路中，PRBS被用作测试信号以验证电路的功能和性能。
通过将PRBS序列输入待测电路，并将输出与预期序列进行比对，可以有效地检测电路中的故障和缺陷。
此外，PRBS还可以用于模拟真实数据流，对于验证数据采集系统和通信接口的正确性具有重要作用。
总之，PRBS作为一种伪随机序列，在通信系统和数字电路中具有广泛的应用。
它不仅可以用于误码率测试和性能评估，还可以用作测试信号对电路进行功能验证。
因此，了解PRBS的原理和应用对于工程师和研究人员来说是非常重要的。
希望本文能够对读者有所帮助，谢谢阅读！。
lfsr离散数学
lfsr离散数学
LFSR，即线性反馈移位寄存器，是离散数学和密码学中的一个重要概念。
LFSR是一种数字线性系统，它能够产生一个伪随机数序列。
这种寄存器通过将寄存器中的某些位进行异或操作（这是一种二进制运算），并将结果反馈到寄存器的最左端来生成序列。
参与异或的位称为抽头。
LFSR的输出状态值会呈现规律循环，且这个循环可以通过本原多项式来定义。
本原多项式是一种特殊的多项式，它的项数最少且每项系数为1，基于本原多项式所实现的电路最简单。
本原多项式具有这样的特性：本原多项式的反也是本原多项式，根据本原多项式的反也可以生成最大序列。
在实际应用中，LFSR因其简单的结构和良好的统计特性而被广泛应用于加密、通信和计算机科学等领域。
例如，它可以用于生成密钥流、伪随机数生成器和编码理论中的一些算法。
由于其与密码学的紧密联系，LFSR也在CTF（Capture The Flag）竞赛中成为常见的考点之一。
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正态分布+指数分布等随机数都可以用均匀随机数经
过变换得到* 当今流行的均匀随机数序列有%反馈移
位寄 存 器 ! J 序 列+ 2 序 列#+ 二 次 剩 余 序 列+ 霍 尔
! [DEE# 序列+孪生素数序列+混沌映射序列+进位加法 和借位减法序列&%-.' 等* 其中反馈移位寄存器包线
,-./012/%\9CQ CQ?@DI9F F?]?EKIJ?;CKS9;SK@JDC9K; C?AQ;KEKM=" D;F CQ?@D;FKJ B;J>?@9:B:?F JK@?D;F JK@?U9F?E="D;F CQ?F?JD;F SK@ `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
多核处理器"又称为单芯片多处理器! +Q9I 2BEC9I@KA?::K@:"+20# "其各个处理器并行执行不同的任务" 通过线程并行性来取代越来越复杂的指令集并行"以 此提高处理器的性能*
V0O3芯片是一种拥有高密度数字电路+高处理性 能和可编程使用的信号处理器件"其通过消耗内部逻 辑资源块实现并行处理*
信息技术与网络安全!"#$ 年第 %& 卷第 #" 期
#'
行计算机的计算能力*
:9伪随机数生成算法
随机数包括物理随机数!真随机数# 和伪随机数两
类"若不特别说明"本文所涉及的随机数都是指伪随机数* 随机数&!' 可按均匀性划分为均匀随机数和非均匀
随机数* 均匀随机数是产生非均匀随机数的基础"如
以 +Z43! +KJIBC?@Z;9S9?F 4?]9A?3@AQ9C?ACB@?# 平 台为代表的图形处理器"具有相当高的内存带宽以及 大量的浮点计算单元"其通过使用大量线程来充分利 用多计算核心"从而实现高性能*
对于并行计 算 机" 尽 管 它 能 够 提 高 多 任 务 系 统 的 性能"但是它不能提升串行系统的性能* 因此"如果现 有串行算法设计思想不加以改变"将无法充分利用并
并行计算机&#' 是相对于串行计算机而言的"所谓 串行计算机! 顺序计算机# 就是单个处理单元顺序执行
计算机程序的计算机* 典型的并行计算机有多核处理 器+现场可编程门阵列! V9?EF-0@KM@DJJD>E?ODC?3@@D=" V0O3# 芯 片 和 图 形 处 理 器 ! O@DIQ9A:0@KA?::K@Z;9C" O0Z# *
%9引言 随机数广泛应用于概率统计+模拟仿真+信息安全
和数字通信等诸多领域* 当需要产生海量的随机数 时"传统串行的随机数生成算法! 随机数发生器"YD;FKJXBJ>?@O?;?@DCK@# 时间过长"难以达到实际需求*
本文在基于线性反馈移位寄存器! T9;?D@V??F>DAG LQ9SCY?M9:C?@"TVLY# 产生伪随机数的基础上"利用采样 定理"提出了一种基于多核处理器的新算法* 在新算 法中"将串行产生方式改为并行产生方式"提高了产生 伪随机数的效率"并且新算法具有并行与串行结果一 致的特性"即新算法保持了通用性* 本文首先证明了 新算法的可计算性+确定性和结果一致性"然后给出了 软件实现流程和硬件推广分析"最后在 );C?E! Y# +K@? ! /2# 四核 +0Z9&-,&"" 上进行伪随机数生成实验"相 对于传统的串行算法"加速比已经接近 .* *9并行计算机
YD;FKJ;BJ>?@M?;?@DCK@>D:?F K; TVLY:BIIK@C9;M>KCQ ID@DEE?ED;F :?@9DE
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摘(要随着信息技术的快速发展随机数的应用越来越广泛快速产生海量随机数的需求日益增长 针对这一问题在基于线 性反馈移位寄存器产生伪随机数的理论基础上利用采样定理提出了一种适用于多核处理器的新伪随机数生成算法 新算法 在并行运行时与经典串行算法产生一致的随机数不仅提高了效率而且保持了通用性 通过理论分析和实验验证证明了该 新算法具有较好的加速比具有重要的理论和工程实际意义 关键词线性反馈移位寄存器随机数发生器并行与串行 中图分类号/X1#$6#((((((文献标识码3((((((45)% #"6#1%'$ 7869::;6!"1,-'#%%6!"#$6#"6"". 引用格式王超"张秋艳"张姗"等6基于 TVLY具有并行与串行结果一致的随机数生成算法& <'6信息技术与网络安全"!"#$"%& !#"# %#'-#$" .'6