NAU Harvester System
Програмний засіб для тестування бітової послідовності малої довжини на випадковість
Наукові журнали Національного Авіаційного Університету
View Archive Info| Field | Value | |
| Title |
Програмний засіб для тестування бітової послідовності малої довжини на випадковість
Программное средство для тестирования битовых последовательностей малой длины на слу-чайность Software for testing small-length bit sequences for randomness |
|
| Creator |
Поперешняк, Світлана Володимирівна
|
|
| Subject |
Криптографія
програмний засіб, бітова послідовність, тестування, багатовимірні статистики, випадкові послідовності, псевдовипадкова послідовність, статистичне тестування УДК 519.212.2 : 681.51 — — УДК 519.212.2 : 681.51 — software, bit sequence, testing, multidimensional statistics; random sequences; pseudo-random sequence; statistical testing. UDC 519.212.2 : 681.51 |
|
| Description |
Данна стаття вивчає випадковість і найбільш відомі наборі тестів для її виявлення. Особлива увага приділяється статистичному дослідженню бітових послідовностей. Наявні набори тестів показують низьку гнучкість та універсальність у засобах знаходження прихованих шаблонів у даних невеликої довжини (до 100 біт). Для вирішення цієї проблеми запропоновано використовувати алгоритми на основі багатовимірних статистик. Дані алгоритми поєднують усі переваги статистичних методів та є єдиною альтернативою для аналізу послідовностей короткої та середньої довжини. У даній роботі розглянуто статичне тестування послідовностей з використанням багатовимірної статистики. У роботі наведені формули для тестування випадкових бітових послідовностей на випадковості, з використанням двовимірної або тривимірної статистика, яка може бути застосована для тестування коротких і середніх послідовностей. Для реалізації запропонованої методики було розроблено програмний засіб для тестування бітової послідовності на випадковість. Даний засіб включає в себе тести NIST, а також тести з використанням багатовимірної статистики, які добре себе зарекомендували при тестуванні бітової послідовності малої довжини. В результаті застосування розробленого засобу можливо проаналізувати бітову послідовність та вибирати якісну псевдовипадкову послідовність для використання в тій чи іншій предметної області.
Данная статья изучает случайность и наиболее известные наборе тестов для ее обнаружения. Особое внимание уделяется статистическому исследованию битовых последовательностей. Имеющиеся наборы тестов показывают низкую гибкость и универсальность в средствах нахождения скрытых шаблонов в данных небольшой длины (до 100 бит). Для решения этой проблемы предложено использовать алгоритмы на основе многомерных статистик. Данные алгоритмы сочетают все преимущества статистических методов и является единственной альтернативой для анализа последовательностей короткой и средней длины. В данной работе рассмотрены статическое тестирование последовательностей с использованием многомерной статистики. В работе приведены формулы для тестирования битовых последовательностей на случайность, с использованием двумерных или трехмерных статистик, которые могут быть применены для тестирования коротких и средних последовательностей. Для реализации предложенной методики было разработано программное средство для тестирования битовой последовательности на случайность. Данное средство включает в себя тесты NIST, а также тесты с использованием многомерной статистики, которые хорошо себя зарекомендовали при тестировании битовой последовательности малой длины. В результате применения разработанного средства возможно проанализировать битную последовательность и выбрать наиболее качественную псевдослучайную последовательность для использования в той или иной предметной области. This article dedicated to systematization of scientific positions about the static testing of sequences, widely used in cryptographic systems of information protection for the production of key and additional information (random numbers, vectors of initialization etc.) In this paper, randomness and the best-known test suite for detecting it is examined. Testing a bit sequence for randomness is not a new problem. Now there are a large number of test packages that solve this problem. Particular attention is paid to the statistical study of bit sequences. However, the specificity of subject areas, testing systems and problems of existing methods indicate the relevance of this issue and the need to improve existing testing methods. The available test suites show low flexibility and versatility in finding hidden patterns in small data lengths (up to 100 bits). To solve this problem, it is proposed to use algorithms based on multivariate statistics. Tests for multivariate statistics allow you to better explore a sequence by using multiple sequence characteristics simultaneously. They are based on examining patterns of length two and / or three and help to uncover hidden dependencies between data. These algorithms combine all the advantages of statistical methods and are the only alternative for analyzing short and medium length sequences. In this paper, static testing of sequences using multivariate statistics is considered. The paper provides formulas for testing bit sequences for randomness, using two-dimensional or three-dimensional statistics, which can be used to test short and medium sequences. To implement the proposed technique, a software tool was developed to test the bit sequence for randomness. This tool includes NIST tests as well as tests using multivariate statistics, which have worked well for testing short bit sequences. As a result of using the developed tool, it is possible to analyze a bit sequence and select the highest quality pseudo-random sequence for use in a particular subject area. |
|
| Publisher |
National Aviation University
|
|
| Contributor |
—
— — |
|
| Date |
2020-11-03
|
|
| Type |
—
— — |
|
| Identifier |
http://jrnl.nau.edu.ua/index.php/Infosecurity/article/view/14962
10.18372/2225-5036.26.14962 |
|
| Source |
Безпека інформації; Том 26, № 2 (2020); 80-86
Безопасность информации; Том 26, № 2 (2020); 80-86 Ukrainian Scientific Journal of Information Security; Том 26, № 2 (2020); 80-86 |
|
| Language |
uk
|
|