ІНТЕГРАЦІЯ ФІЗИЧНИХ СЕНСОРІВ У ГЕНЕРАЦІЮ ПСЕВДОВИПАДКОВИХ ЧИСЕЛ
DOI:
https://doi.org/10.32782/mathematical-modelling/2024-7-2-16Ключові слова:
ентропія, генератор псевдовипадкових чисел, Інтернет речей, математична модель, сенсори, цифрова обробка данихАнотація
У статті представлено підхід до побудови генератора псевдовипадкових чисел на основі фізичних сенсорів, який є перспективним напрямом для забезпечення надійності та безпеки в різних галузях, як-от криптографія, Інтернет речей, ігрова індустрія та кіберфізичні системи. Сенсори різних типів, зокрема датчики температури, звуку, світла, гіроскопи та магнітометри, демонструють високу надійність як джерела ентропії завдяки природним флуктуаціям та непередбачуваним характеристикам, які вони реєструють. Фізичні явища, що вимірюються цими датчиками, генерують значний рівень непередбачуваності, що є критичним для побудови надійних генераторів псевдовипадкових чисел, стійких до передбачуваності. У роботі детально описано процес цифрової обробки сигналів від сенсорів, який містить кілька етапів: фільтрацію шумів, нормалізацію сигналів, квантування та бінаризацію для отримання випадкових бітів. Фільтрація шумів забезпечує усунення небажаних перешкод, нормалізація дає змогу привести сигнали до єдиного масштабу, а квантування та бінаризація забезпечують конвертацію аналогових сигналів у дискретну форму, придатну для генерації псевдовипадкових чисел. Такий підхід гарантує високу якість випадкових бітів, що підтверджується результатами криптографічних і статистичних тестів, які були проведені для оцінки випадковості та стійкості до передбачуваності отриманих чисел. Результати дослідження показали, що генератори на основі фізичних сенсорів можуть ефективно забезпечувати високий рівень випадковості, достатній для застосувань, що вимагають високої безпеки. Зокрема, підхід може бути корисним у криптографії для генерації ключів шифрування, у системах IoT для захисту конфіденційності даних, у кіберфізичних системах для забезпечення надійної роботи, а також в ігровій індустрії для створення непередбачуваних ігрових сценаріїв. У статті також наведено практичні рекомендації щодо вибору сенсорів залежно від умов використання та вимог до обладнання. Наприклад, для мобільних пристроїв можуть бути ефективними датчики руху (гіроскопи, акселерометри), тоді як для стаціонарних систем доречно використовувати датчики температури або звуку. Ураховано також аспекти інтеграції сенсорних генераторів у різноманітні системи, зокрема способи їх поєднання з наявними інфраструктурами та вимоги до апаратного забезпечення. Отже, розглянутий підхід до побудови генератора псевдовипадкових чисел на основі фізичних сенсорів є перспективним напрямом, який може суттєво підвищити надійність і безпеку сучасних систем. Запропоновані методи обробки сигналів і рекомендації щодо вибору сенсорів сприяють ефективному впровадженню генераторів у різних сферах, забезпечуючи високий рівень ентропії та захист від можливих атак.
Посилання
Rastoceanu F., Rughiniş R., Tranca D.-C. Lightweight cryptographic secure random number generator for IoT devices. Proceedings of the 24th International Conference on Control Systems and Computer Science (CSCS), Bucharest, Romania, 2023. P. 180–185. doi: 10.1109/CSCS59211.2023.00036.
Parisot Bento L. M. S., Machado R. C. S. Testing and selecting lightweight pseudo-random number generators for IoT devices. Proceedings of the IEEE International Workshop on Metrology for Industry 4.0 & IoT (MetroInd4.0&IoT), Rome, Italy, 2021. P. 715–720, doi: 10.1109/MetroInd4.0IoT51437.2021.9488454.
Cho S.-M., Hong E., Seo S.-H. Random Number Generator Using Sensors for Drone. IEEE Access, 2020. vol. 8, P. 30343–30354. doi: 10.1109/ACCESS.2020.2972958.
Jindal P., Singh B. RC4 Encryption-A Literature Survey. Procedia Computer Science. 2015. 46, P. 697–705.
Ruhillo. Using Smartphone Sensors to Generate Cryptographic Keys. International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering. 2020. 9, P. 1025–1029. doi: 10.35940/ijitee.C8994.029420.
Cotrina G., Peinado A., Ortiz A. Gaussian Pseudorandom Number Generator Based on Cyclic Rotations of Linear Feedback Shift Registers. Sensors. 2020. 20(7). 2103. doi:10.3390/s20072103.
Zia U., McCartney M., Scotney B. A novel pseudo-random number generator for IoT based on a coupled map lattice system using the generalised symmetric map. SN Applied Sciences. 2022. 4, p. 48. doi:10.1007/s42452-021-04919-4.
Florin R., Rughinis R., Ciocîrlan S.-D., Enache M. Sensor-Based Entropy Source Analysis and Validation for Use in IoT Environments, Electronics. 2021. doi:10.1173.10.3390/electronics10101173.
Hong S., Chang L. Sеnsor-Basеd Random Numbеr Gеnеrator Sееdіng. Accеss ІЕЕЕ. 2015. 3. P. 562–568.
Lv N., Chen T., Ma Y. Analysis on Entropy Sources based on Smartphone. Sensors. 2020. P. 21–31. doi:10.1145/3442520.3442528.
Popereshnyak S. Technique of the testing of pseudorandom sequences, International Journal of Computing. 2020. 19(3). P. 387–398. doi:10.47839/ijc.19.3.1888.
Masol V., Popereshnyak S. Joint Distribution of Some Statistics of Random Bit Sequences. Cybernetics and Systems Analysis. 2021. 57(1). P. 139–145. doi.org/10.1007/s10559-021-00337-x.