Генератори шумів та генератори псевдовипадкових чисел (ГПВЧ) широко використовуються у сфері інформаційних технологій, зокрема кібербезпеці, для моделювання, генерування ключів авторизації та технічного захисту інформації. З’ясовано, що характеристики цифрового шуму напряму залежать від обраного алгоритму ГПВЧ. Для визначення якості згенерованого шуму проводять спеціальні тести, які передусім застосовуються до згенерованої за допомогою ГПВЧ послідовності. Досліджено результати цифрових шумів, згенерованих за допомогою ГПВЧ на підставі чотирьох різних алгоритмів адитивних генераторів Фібоначі (АГФ). Вибір генераторів одного типу дав змогу проаналізувати вплив різних модифікацій на остаточний результат згенерованих послідовностей, щоб визначити їхні переваги та недоліки. Для тестування шуму і згенерованих послідовностей використано техніки цифрового оброблення сигналів, такі як: частотний, автокореляційний та візуальний аналіз, співвідношення сигнал/шум і статистичні тести пакету NIST. Розроблено функції для інтерпретації отриманих даних за допомогою пакету прикладних програм MATLAB (DSP System Toolbox) та мови програмування C для автоматизації тестів NIST. З’ясовано, що для ефективного тестування варто визначити конкретні етапи і їх послідовність: визначення періоду ГПВЧ, статистичні тести пакету NIST, обчислення автокореляційної функції, інші методи цифрового оброблення сигналів. Встановлено, що модифікація одного АГФ за допомогою використання біту переносу (МАГФ2) не покращує результати згенерованої послідовності, на відміну від алгоритму PIKE, який складається із трьох АГФ. Алгоритм МАГФ показав кращі результати при тестуванні періоду і водночас пройшов тести NIST, на відміну від немодифікованої версії. Виявлено залежність між порядком згенерованих послідовностей та результатами їхньої автокореляційної функції. Запропоновано, окрім загальних статистичних тестів, проводити прикладні. При виборі чи під час розроблення нового генератора, варто перевірити його ефективність в умовах, які вимагаються згідно з наявними стандартами та вимогами. Встановлено відповідність згенерованих цифрових шумів із вимогами до пристроїв технічного захисту інформації, а саме – захисту мовної інформації.
- Brent, R. P. (1992). Uniform random number generators for supercomputers.
- Ferguson, N., Schneier, B., & Kohno, T. (2010). Cryptography Engineering: Design Principles and Practical Applications.
- SP 800-22 Rev. 1a. A Statistical Test Suite for Random and Pseudorandom Number Generators for Cryptographic Applications. (2010). SP 800-22 Rev. 1a. A Statistical Test Suite for Random and Pseudorandom Number Generators for Cryptographic Applications.
- Mohamed, M. A., Awang, M. I. (2017). An empirical analysis of six pseudo-random number generators. Far East Journal of Electronics and Communications, 17, 6, 1373–1388. http://dx.doi.org/10.17654/EC017061373
- Kamalika, B., Sukanta, D. (2022). A search for good pseudo-random number generators: Survey and empirical studies. Computer Science Review, 45, 100471. https://doi.org/10.1016/j.cosrev.2022.100471
- Ross, J. A. (1994). On Fibonacci Keystream Generators. Fast Software Encryption, 346–352. https://doi.org/10.1007/3-540-60590-8_26
- Mingesz, R., Farag, D. (2019), Implementing software defined noise generators. 25th International Conference on Noise and Fluctuations. https://doi.org/10.5075/epfl-ICLAB-ICNF-269296
- Mandrona, M. M., Maksymovych, V. M., Kostiv, Yu. M., Harasymchuk, O. I. (2014). Modyfikatsiia adytyvnoho heneratora Fibonachchi z zapiznenniam. Suchasnyi zakhyst informatsii, 2, 57. http://nbuv.gov.ua/UJRN/szi_2014_2_10
- Schneier, B. (1993). Applied Cryptography Protocols, Algorithms, and Source Code in C.
- Solomon, W. G., Guang, G. (2005). Signal design for good correlation: for wireless communication, cryptography, and radar.
- Kun II Park (2018). Fundamentals of Probability and Stochastic Processes with Applications to Communications, Springer.
- Lyons, R. (2010) Understanding Digital Signal Processing, 3rd Edition.
- Sherman, C., Butler, J. (2007). Transducers and Arrays for Underwater Sound. Springer Science & Business Media, 276. https://doi.org/10.1007/978-0-387-33139-3
- Zasoby aktyvnoho zakhystu movnoi informatsii z akustychnymy ta vibroakustychnymy dzherelamy vyprominiuvannia. Klasyfikatsiia ta zahalni tekhnichni vymohy. (2020). https://usts.kiev.ua/wp-content/uploads/2020/07/nd-tzi-r-001-2000.pdf