프로그램 가능 최대길이 CA기반 의사난수열 생성기의 설계와 분석

• 영문명: Design and Analysis of Pseudorandom Number Generators Based on Programmable Maximum Length CA
• 발행기관: 한국전자통신학회
• 저자명: 최언숙(Un-Sook Choi) 조성진(Sung-Jin Cho) 김한두(Han-Doo Kim) 강성원(Sung-Won Kang)
• 간행물 정보: 『한국전자통신학회 논문지』제15권 제2호, 319~325쪽, 전체 7쪽
• 주제분류: 공학 > 전자/정보통신공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2020.04.30

국문 초록

PRNG(Pseudorandom number generator)는 안전한 온라인 통신을 위한 암호화 키 생성에 있어서 필수적이다. PRNG에 의해 생성되는 비트 스트림은 대칭키 암호 시스템에서 빅 데이터를 효과적으로 암호화할 수 있도록 고속으로 생성되어야 하며 또한 여러 통계적 테스트를 통과할 수준의 랜덤성을 확보해야 한다. CA(Cellular Automata) 기반의 PRNG는 하드웨어로 구현이 용이하고, LFSR기반의 PRNG보다 렌덤성이 우수하다고 알려져 있다. 본 논문에서는 대칭키 암호시스템에서 효과적인 키 수열을 생성할 수 있는 PMLCA(Programmable Maximum Length CA)기반의 PRNG를 설계한다. 제안하는 PRNG는 비선형 제어 방식을 통해 비트 스트림을 생성한다. 먼저 주기가 긴 선형 수열을 생성하는 단일 여원벡터를 갖는 (m,n)-셀 PMLCA 𝕡 기반의 PRNG를 설계하고 주기와 생성다항식을 분석한다. 또한 𝕡와 주기가 같으면서 비선형 수열을 생성하는 두 개의 여원벡터를 갖는 (m,n)-셀 PC-MLCA기반의 PRNG를 설계하고 비선형 수열이 출력되는 위치를 분석한다.

영문 초록

PRNGs(Pseudorandom number generators) are essential for generating encryption keys for to secure online communication. A bitstream generated by the PRNG must be generated at high speed to encrypt the big data effectively in a symmetric key cryptosystem and should ensure the randomness of the level to pass through the several statistical tests. CA(Cellular Automata) based PRNGs are known to be easy to implement in hardware and to have better randomness than LFSR based PRNGs. In this paper, we design PRNGs based on PMLCA(Programable Maximum Length CA) that can generate effective key sequences in symmetric key cryptosystem. The proposed PRNGs generate bit streams through nonlinear control method. First, we design a PRNG based on an (m,n)-cell PMLCA 𝕡 with a single complement vector that produces linear sequences with the long period and analyze the period and the generating polynomial of 𝕡 Next, we design an (m,n)-cell PC-MLCA based PRNG with two complement vectors that have the same period as 𝕡 and generate nonlinear sequences, and analyze the location of outputting the nonlinear sequence.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 배경지식 및 기존 연구

Ⅲ. 프로그램 가능 MLCA기반의 PRNG

Ⅳ. 결론

References

키워드

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