Порівняльний аналіз цифрових шумів, згенерованих адитивними генераторами Фібоначі

dc.citation.epage76
dc.citation.issue1
dc.citation.journalTitleУкраїнський журнал інформаційних технологій
dc.citation.spage67
dc.citation.volume5
dc.contributor.affiliationНаціональний університет “Львівська політехніка”
dc.contributor.affiliationLviv Polytechnic National University
dc.contributor.authorІсаков, О. В.
dc.contributor.authorВойтусік, С. С.
dc.contributor.authorIsakov, O. V.
dc.contributor.authorVoitusik, S. S.
dc.coverage.placenameЛьвів
dc.coverage.placenameLviv
dc.date.accessioned2024-04-01T07:54:34Z
dc.date.available2024-04-01T07:54:34Z
dc.date.created2023-02-28
dc.date.issued2023-02-28
dc.description.abstractГенератори 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.
dc.description.abstractNoise generators and pseudorandom number generators (PRNGs) are widely used in the field of information technology, including cybersecurity, for modeling, authorization key generation, and technical protection of information. It has been found that the characteristics of digital noise directly depend on the chosen PRNG algorithm. To determine the quality of the generated noise, special tests are performed, which are primarily applied to the sequence generated by the PRNG. The results of digital noise generated by an PRNG based on four different algorithms of additive Fibonacci generators (AFG) are investigated. The choice of generators of the same type allowed us to analyze the effect of different modifications on the final result of the generated sequences to determine their advantages and disadvantages. Digital signal processing techniques such as frequency, autocorrelation and visual analysis, signal-to-noise ratio, and statistical tests of the NIST package were used to test the noise and generated sequences. Functions for interpreting the obtained data were developed using the MATLAB (DSP System Toolbox) application package and the C programming language for automating NIST tests. It has been found that for effective testing, specific stages and their sequence should be determined: determination of the PRNG period, statistical tests of the NIST package, calculation of the autocorrelation function, and other methods of digital signal processing. It was found that modification of one AFG by using a carry bit (MAFG2) does not improve the results of the generated sequence, unlike the PIKE algorithm, which consists of three AFGs. The MAFG algorithm showed better results during the period testing and at the same time passed NIST tests, unlike the unmodified version. The dependence between the order of the generated sequences and the results of their autocorrelation function was revealed. It is proposed that, in addition to general statistical tests, applied tests should be carried out when choosing or developing a new generator, its effectiveness should be checked under the conditions required by existing standards and requirements. The compliance of the generated digital noise with the requirements for devices for technical protection of information, namely the protection of speech information, has been established.
dc.format.extent67-76
dc.format.pages10
dc.identifier.citationІсаков О. В. Порівняльний аналіз цифрових шумів, згенерованих адитивними генераторами Фібоначі / О. В. Ісаков, С. С. Войтусік // Український журнал інформаційних технологій. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2023. — Том 5. — № 1. — С. 67–76.
dc.identifier.citationenIsakov O. V. Comparative analysis of digital noise generated by additive Fibonacci generators / O. V. Isakov, S. S. Voitusik // Ukrainian Journal of Information Technology. — Lviv : Lviv Politechnic Publishing House, 2023. — Vol 5. — No 1. — P. 67–76.
dc.identifier.doidoi.org/10.23939/ujit2023.01.067
dc.identifier.issn2707-1898
dc.identifier.urihttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/61570
dc.language.isouk
dc.publisherВидавництво Львівської політехніки
dc.publisherLviv Politechnic Publishing House
dc.relation.ispartofУкраїнський журнал інформаційних технологій, 1 (5), 2023
dc.relation.ispartofUkrainian Journal of Information Technology, 1 (5), 2023
dc.relation.references[1] Brent, R. P. (1992). Uniform random number generators for supercomputers.
dc.relation.references[2] Ferguson, N., Schneier, B., & Kohno, T. (2010). Cryptography Engineering: Design Principles and Practical Applications.
dc.relation.references[3] 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.
dc.relation.references[4] 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
dc.relation.references[5] Kamalika, B., Sukanta, D. (2022). A search for good pseudorandom number generators: Survey and empirical studies. Computer Science Review, 45, 100471. https://doi.org/10.1016/j.cosrev.2022.100471
dc.relation.references[6] Ross, J. A. (1994). On Fibonacci Keystream Generators. Fast Software Encryption, 346–352. https://doi.org/10.1007/3-540-60590-8_26
dc.relation.references[7] 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
dc.relation.references[8] 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
dc.relation.references[9] Schneier, B. (1993). Applied Cryptography Protocols, Algorithms, and Source Code in C.
dc.relation.references[10] Solomon, W. G., Guang, G. (2005). Signal design for good correlation: for wireless communication, cryptography, and radar.
dc.relation.references[11] Kun II Park (2018). Fundamentals of Probability and Stochastic Processes with Applicationsto Communications, Springer.
dc.relation.references[12] Lyons, R. (2010) Understanding Digital Signal Processing, 3rd Edition.
dc.relation.references[13] 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
dc.relation.references[14] Zasoby aktyvnoho zakhystu movnoi informatsii z akustychnymy ta vibroakustychnymy dzherelamy vyprominiuvannia. Klasyfikatsiia ta zahalni tekhnichni vymohy. (2020). https://usts.kiev.ua/wpcontent/uploads/2020/07/nd-tzi-r-001-2000.pdf
dc.relation.referencesen[1] Brent, R. P. (1992). Uniform random number generators for supercomputers.
dc.relation.referencesen[2] Ferguson, N., Schneier, B., & Kohno, T. (2010). Cryptography Engineering: Design Principles and Practical Applications.
dc.relation.referencesen[3] 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.
dc.relation.referencesen[4] 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
dc.relation.referencesen[5] Kamalika, B., Sukanta, D. (2022). A search for good pseudorandom number generators: Survey and empirical studies. Computer Science Review, 45, 100471. https://doi.org/10.1016/j.cosrev.2022.100471
dc.relation.referencesen[6] Ross, J. A. (1994). On Fibonacci Keystream Generators. Fast Software Encryption, 346–352. https://doi.org/10.1007/3-540-60590-8_26
dc.relation.referencesen[7] 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
dc.relation.referencesen[8] 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
dc.relation.referencesen[9] Schneier, B. (1993). Applied Cryptography Protocols, Algorithms, and Source Code in C.
dc.relation.referencesen[10] Solomon, W. G., Guang, G. (2005). Signal design for good correlation: for wireless communication, cryptography, and radar.
dc.relation.referencesen[11] Kun II Park (2018). Fundamentals of Probability and Stochastic Processes with Applicationsto Communications, Springer.
dc.relation.referencesen[12] Lyons, R. (2010) Understanding Digital Signal Processing, 3rd Edition.
dc.relation.referencesen[13] 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
dc.relation.referencesen[14] Zasoby aktyvnoho zakhystu movnoi informatsii z akustychnymy ta vibroakustychnymy dzherelamy vyprominiuvannia. Klasyfikatsiia ta zahalni tekhnichni vymohy. (2020). https://usts.kiev.ua/wpcontent/uploads/2020/07/nd-tzi-r-001-2000.pdf
dc.relation.urihttp://dx.doi.org/10.17654/EC017061373
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1016/j.cosrev.2022.100471
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1007/3-540-60590-8_26
dc.relation.urihttps://doi.org/10.5075/epfl-ICLAB-ICNF-269296
dc.relation.urihttp://nbuv.gov.ua/UJRN/szi_2014_2_10
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1007/978-0-387-33139-3
dc.relation.urihttps://usts.kiev.ua/wpcontent/uploads/2020/07/nd-tzi-r-001-2000.pdf
dc.rights.holder© Національний університет “Львівська політехніка”, 2023
dc.subjectгенератор псевдовипадкових чисел
dc.subjectгенератор шуму
dc.subjectNIST(National Institute of Standards and Technology)
dc.subjectцифрова обробка сигналів
dc.subjectpseudorandom number generator
dc.subjectnoise generator
dc.subjectNIST(National Institute of Standards and Technology)
dc.subjectdigital signal processing
dc.subjectabular functions
dc.subjectformulas of central finite differences
dc.subjectcalculation of derivatives
dc.titleПорівняльний аналіз цифрових шумів, згенерованих адитивними генераторами Фібоначі
dc.title.alternativeComparative analysis of digital noise generated by additive Fibonacci generators
dc.typeArticle

Files

Original bundle

Now showing 1 - 2 of 2
Thumbnail Image
Name:
2023v5n1_Isakov_O_V-Comparative_analysis_of_67-76.pdf
Size:
1.46 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Thumbnail Image
Name:
2023v5n1_Isakov_O_V-Comparative_analysis_of_67-76__COVER.png
Size:
1.61 MB
Format:
Portable Network Graphics

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.8 KB
Format:
Plain Text
Description: