NAU Harvester System
Тестування генератора псевдовипадкових чисел як складова безпеки Інтернету речей
Наукові журнали Національного Авіаційного Університету
View Archive Info| Field | Value | |
| Title |
Тестування генератора псевдовипадкових чисел як складова безпеки Інтернету речей
Testing the pseudorandom number generator as a component of the security of the internet of things Тестирование генератора псевдослучайных чисел как составляющая безопасности интернет вещей |
|
| Creator |
Поперешняк, Світлана Володимирівна; Київський національний університет імені Тараса Шевченка
|
|
| Subject |
Інформаційні технології, кібербезпека
Інтернет Речей; алгоритми; багатовимірної статистики; випадкові послідовності; s-ланцюжки; криптографія; псевдовипадкова послідовність; статистичне тестування УДК 519.212.2:681.51: 621.317 Information Technology Internet of Things; algorithms; multidimensional statistics; random sequences; s-chains; cryptography; pseudorandom sequence; statistical testing UDC 519.212.2:681.51: 621.317 Информационные технологии Интернет Вещей; алгоритмы; многомерные статистики; случайные последовательности; s-цепочки; криптография; псевдослучайная последовательность; статистическое тестирование УДК 519.212.2:681.51: 621.317 |
|
| Description |
Пристрої Інтернету речей (IoT) збирають деякі обсяги даних, які потребують захисту. Рішення захисту даних IoT повинні охоплювати хмарні технології, забезпечувати масштабоване шифрування та управління ключами, а не перешкоджати аналізу даних. Аналіз останніх досліджень і публікацій показує великий інтерес до пошуку різноманітних шляхів розробки полегшених генераторів псевдовипадкових чисел, які знайшли широке застосування в пристроях Інтернету речей або в мобільних пристроях. Ці так звані полегшені пристрої IoT мають обмежену потужність, простір та обчислювальні ресурси. Отже, існує величезна потреба у розробці та тестуванні якості полегшених генераторів псевдовипадкових чисел безпеки, що є важливою складовою кібербезпеки. Наявні підходи до тестування випадкових чи псевдовипадкових послідовностей демонструють низьку гнучкість та універсальність у способі пошуку прихованих шаблонів у даних. Виявлено, що для послідовностей довжиною до 100 біт недостатньо існуючих статистичних пакетів. Наявні методи демонструють низьку гнучкість та універсальність в засобах пошуку прихованих шаблонів у даних. Розглянуто перспективний напрямок дослідження - статичне тестування послідовностей за допомогою багатовимірної статистики. Для вирішення цієї проблеми пропонується використовувати алгоритми, засновані на багатовимірній статистиці. У роботі наведені формули та сформульована теорема для тестування послідовностей на випадковість, використовуючи дво- чи тривимірну статистику, яка може бути використана для малих та середніх послідовностей. У статті запропонована нова методика тестування псевдовипадкових чисел, розглянуто декілька критеріїв тестування бітової послідовності невеликої довжини, що порівняно з одновимірною статистикою дає більш точний результат. В результаті впровадження цієї методики може бути створена інформаційна система, яка дозволить проаналізувати послідовність псевдовипадкових чисел невеликої довжини та вибрати якісний генератор псевдовипадкових чисел для використання в безпеці Інтернету речей.
Internet of Things (IoT) devices collect some volumes of data, some of which will require protection based on sensitivity or compliance requirements. IoT data protection solutions must span edge to cloud, provide scalable encryption and key management, and not impede data analysis. An analysis of recent research and publications shows a great deal of interest in finding various ways to develop lightweight pseudorandom number generators that have been widely used on the Internet of Things or mobile devices. These so-called lightweight IoT devices have limited power, space, and computing resources. Therefore, there is a huge need to develop and test the quality of lightweight pseudorandom number generators, which is an important component of cybersecurity. The available approaches to testing random or pseudorandom sequences show low flexibility and versatility in the means of finding hidden patterns in the data. It is revealed that for sequences of length up to 100 bits there are not enough existing statistical packets. The available techniques show low flexibility and versatility in the means of finding hidden patterns in the data. Perspective direction of research — static testing of sequences using multidimensional statistics is considered. To solve this problem, it is suggested to use algorithms based on multidimensional statistics. In the work, formulas are given and theorem for testing sequences for randomness, using two or three-dimensional statistics that can be used for small and medium-sized sequences is formulated. The new technique of PRS testing is proposed in the paper, and several criteria for testing bit sequence of small length are considered, which, in comparison with one-dimensional statistics, gives a more accurate result. As a result of the implementation of this technique, an information system can be created that will allow analyzing the PRS of a small length and choosing a quality PRS for use in the Internet of Things Security. Устройства Интернета вещей (IoT) собирают некоторые объемы данных, которые нуждаются в защите. Решение защиты данных IoT должны охватывать облачные технологии, обеспечивать масштабируемое шифрования и управления ключами, а не препятствовать анализу данных. Анализ последних исследований и публикаций показывает большой интерес к поиску различных путей разработки облегченных генераторов псевдослучайных чисел, которые нашли широкое применения в устройствах Интернета вещей или в мобильных устройствах. Эти так называемые облегченные устройства IoT имеют ограниченную мощность, пространство и вычислительные ресурсы. Итак, существует огромная потребность в разработке и тестировании качества облегченных генераторов псевдослучайных чисел безопасности, что является важной составляющей кибербезопасности. Имеющиеся подходы к тестированию случайных или псевдослучайных последовательностей демонстрируют низкую гибкость и универсальность в способе поиска скрытых шаблонов в данных. Выявлено, что для последовательностей длиной до 100 бит недостаточно существующих статистических пакетов. Имеющиеся методы демонстрируют низкую гибкость и универсальность в средствах поиска скрытых шаблонов в данных. Рассмотрено перспективное направление исследования — статическое тестирование последовательностей с помощью многомерной статистики. Для решения этой проблемы предлагается использовать алгоритмы, основанные на многомерной статистике. В работе приведены формулы и сформулирована теорема для тестирования последовательностей на случайность с использованием двух- или трехмерной статистики, которая может быть использована для малых и средних последовательностей. В статье предлагается новая методика тестирования псевдослучайных чисел, рассмотрены несколько критериев тестирования битовой последовательности небольшой длины, что по сравнению с одномерными статистиками дает более точный результат. В результате внедрения предлагаемой методики может быть создана информационная система, которая позволит проанализировать последовательность случайных чисел небольшой длины и выбрать качественный генератор псевдослучайных чисел для использования в безопасности Интернета вещей. |
|
| Publisher |
National Aviation University
|
|
| Contributor |
—
— — |
|
| Date |
2020-07-26
|
|
| Type |
—
— — |
|
| Format |
application/pdf
|
|
| Identifier |
http://jrnl.nau.edu.ua/index.php/SBT/article/view/14813
10.18372/2310-5461.46.14813 |
|
| Source |
Наукоємні технології; Том 46, № 2 (2020); 180-190
Science-based technologies; Том 46, № 2 (2020); 180-190 Наукоемкие технологии; Том 46, № 2 (2020); 180-190 |
|
| Language |
uk
|
|