ОЦЕНКА КАЧЕСТВА ГЕНЕРАТОРОВ ПСЕВДОСЛУЧАЙНЫХ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЕЙ

ВВЕДЕНИЕ 4
Аннотация 8
Annotation 9
Глава 1. Анализ предметной области 10
1.1 Генераторы случайных битов 10
1.2 Генераторы псевдослучайных битов 13
1.3 Определение генератора псевдослучайных последовательностей 16
1.4 Описание методов получения генераторов псевдослучайных последовательностей 19
1.4.1 Метод Фибоначчи с запаздыванием 19
1.4.2 Линейный конгруэнтный метод 22
1.4.3 Регистр сдвига с линейной обратной связью(LFSR) 25
Глава 2. Исследование поставленной задачи 30
2.1 Криптостойкие генераторы псевдослучайных последовательностей 30
2.1.1 Общие требования и особенности 30
2.2 Основные типы криптографически стойких генераторов псевдослучайных последовательностей 31
2.2.1 Генераторы на основе стойких криптоалгоритмов 31
2.2.2 Генераторы, основаны на вычислительно сложных математических задачах 33
2.2.3 Специальные реализации 33
2.3 Применение криптостойких генераторов псевдослучайных чисел 34
2.4 Тестирование генераторов псевдослучайных последовательностей 34
2.4.1 Статические тесты 37
2.4.2 Графические тесты 41
2.4.3 Пакет статистических тестов NIST STS 42
2.4.4 Пример практического использования пакета NIST STS 49
2.4.5 Другие средства тестирования 52
2.5 Криптологическая стойкость генератор псевдослучайных последовательностей 54
2.5.1 Криптологическая стойкость метода Фибоначчи с запаздыванием 54
2.5.2 Криптографическая стойкость линейного конгруэнтного метода 56
2.5.3 Криптографическая стойкость регистра сдвига с линейной обратной связью(LFSR) 58
Глава 3. Проектирование и разработка приложения 62
3.1 Выбор средств разработки приложения 62
3.2 Структура приложения 65
3.3 Системные требования 65
3.4 Тестирование приложения 66
Глава 4. Экономическое обоснование проведенных исследований 71
4.1 Расчет капитальных затрат на проектирование и внедрение проекта 71
4.2 Состав эксплуатационных расходов 74
4.2.1 Расходы на содержание персонала 74
4.2.2 Расходы на функционирование программы 74
4.2.3 Расчеты на накладные расходы 75
4.2.4 Прочие расходы 75
4.3 Расчёт экономии за счет увеличения производительности труда пользователя 75
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 79
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 80
ПРИЛОЖЕНИЕ A 82

Весь текст будет доступен после покупки

Случайные числа используются давно и повсеместно. Некоторые области их применения:
1. Криптография и информационная безопасность. Случайные числа могут использоваться в тестировании корректности или эффективности алгоритмов и программ. Многие алгоритмы используют генерацию псевдослучайных чисел для решения прикладных задач (например, криптографические алгоритмы шифрования, генерация уникальных идентификаторов и др.).
2. Моделирование. В компьютерном моделировании физических явлений. Кроме того, математическое моделирование использует случайные числа как один из инструментов численного анализа.
3. Социологические и научные исследования. Подготовка случайных выборок при сборе данных, опросе мнений или в исследовании физических явлений со случайным выбором результатов экспериментов.
4. Принятие решений в автоматизированных экспертных системах. Использование случайных чисел является частью стратегий принятия решений. Например, для беспристрастности выбора экзаменационного билета студентом на экзамене. Случайность также используется в теории матричных игр.
5. Оптимизация функциональных зависимостей. Некоторые математические методы оптимизации используют стохастические методы для поиска экстремумов функций.
6. Развлечения и игры. Случайность в играх имеет значительную роль. В компьютерных или настольных играх случайность помогает разнообразить игровой процесс.

Весь текст будет доступен после покупки

Глава 1. Анализ предметной области

Генераторы случайных битов
Безопасность многих криптографических систем зависит от генерирования в них непредсказуемых величин — битов, чисел, последовательностей и т. п., таких, как ключевой поток в поточном шифре, секретный ключ в алгоритме шифрования, простые числа в криптосистеме RSA, подстановки в шифрах замены, запросы в запрос-ответных протоколах идентификации, векторы инициализации в некоторых режимах блочных шифров, секретное число разового пользования в шифрах и схемах ЦП ElGamal и др. Во всех этих случаях генерируемые величины должны быть достаточно большими и случайными — в том смысле, что вероятность любого конкретного значения, которое выбирается, должна быть достаточно малой, чтобы не дать криптоаналитику возможности получить преимущества посредством оптимизации поиска на основе этой вероятности. Например, ключевое пространство AES может иметь размер 2^128, а российского стандарта шифрования — 2^256. Если секретный ключ k выбирается с помощью случайного генератора, криптоаналитик в атаке грубой силы будет испытывать в среднем в первом случае 2^127, а во втором — 2^255 возможных ключей прежде, чем отгадает правильно ключ. Если же, с другой стороны, ключ k порождается путём выбора сначала случайного 40-битного секрета s, а затем расширения его до 128- или 256-битного ключа k с использованием некоторой открытой функции f как k=f(s), то криптоаналитику понадобится испытать в среднем 2^39 возможных ключей, получаемых преобразованием каждого возможного значения s функцией f.

Весь текст будет доступен после покупки

1. Агибалов, Г. П. Теория псевдослучайных генераторов: учебное пособие / Г. П. Агибалов. – Томск: Издательский Дом Томского государственного университета, 2019. – 68 с.
2. Алферов, А. П. Основы криптографии: учебное пособие. 3-е изд., испр. и доп. / А. П. Алфёров, А. Ю. Зубков, А. С. Кузьмин, А. В. Черёмушкин. – М.: «Гелиос АРВ», 2021. – 480 с.
3. Орлова, И. С. Методы защиты информации, использующие генераторы псевдослучайных чисел: учебное пособие / И.С. Орлова. – Самара: Изд-во Самарского университета, 2016. – 48 с.
4. Слеповичев, И. И. Генераторы псевдослучайных чисел: учебное пособие / И. И. Слеповичев. – Саратов: Изд-во Саратовского национально исследовательского государственного университета, 2017. – 117 с.
5. Иванов, М. А. Теория, применение и оценка качества генераторов псевдослучайных последовательностей / М. А. Иванов, И. В. Чугунков. – М.: КУДИЦ-ОБРАЗ, 2019. – 240 c.
6. Рябко, Б. Я. Криптографические методы защиты информации: учебное пособие для вузов / Б. Я. Рябко, А. Н. Фионов. – М.: Горячая линия – Телеком, 2022 – 229 c.
7. Стивенс, Р. Алгоритмы. Теория и практическое применение / Р. Стивенс. – Москва: Издательство «Э», 2016. – 544 c.
8. Скляров, Д. В. Искусство защиты и взлома информации / Д. В. Скляров. – СПб.: БХВ-Петербург, 2018. – 288 с.
9. Иванов, М. А. Криптографические методы защиты информации в компьютерных системах и сетях / М. А. Иванов. – М.: КУДИЦ-ОБРАЗ, 2017. – 368 с.
10. Кучерик, А. О. Курс лекций по дисциплине «Защита информации» / А. О. Кучерик, А. Ю. Лексин, Д. Н. Бухаров, А. Ю. Шагурина. – Владимир: Изд-во ВлГУ, 2017. – 104 с.
11. Будько, М. Б. Методы генерации и тестирования случайных последовательностей / М. Б. Будько, М. Ю. Будько, А. В. Гирик, В. А. Грозов. – СПб: Университет ИТМО, 2019. – 70 с.
12. Жданов, О. Н. Методы и средства криптографической защиты информации: учебное пособие / О. Н. Жданов, В. В. Золотарев. – Красноярск, 2017. – 217 с.
13. Акимова, Г. П. Методологический подход к оценке качества случайных чисел и последовательностей / Г. П. Акимова, Е. В. Пашкина, А. В. Соловьев. – Труды ИСА РАН. – 2018. – 167 с.
14. Кулаков, И. А. Линейные конгруэнтные и рандомизационные генераторы [электронный ресурс] / И. А. Кулаков. – Москва, 2022. – Режим доступа: http://random-art.ru/?download=LCG_RNG_ru.pdf (дата обращения: 10.06.2023).

Весь текст будет доступен после покупки