GNU-Linux隨機(jī)特性及其在隨機(jī)數(shù)生成中的應(yīng)用.pdf

1、在計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)不斷發(fā)展的大趨勢(shì)下，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的性能始終是工業(yè)界和學(xué)術(shù)界關(guān)注的重點(diǎn)。目前多核處理器已經(jīng)被廣泛應(yīng)用在不同的計(jì)算機(jī)平臺(tái)上，同時(shí)也引入了其他一些新的技術(shù)手段，這使得計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的復(fù)雜性不斷提高，隨之表現(xiàn)出來的不確定性也越來越明顯。另一方面GNU/Linux操作系統(tǒng)中的傳統(tǒng)隨機(jī)數(shù)生成器通常以硬件事件的時(shí)間波動(dòng)等作為熵源，但是這種方式存在諸多缺點(diǎn)和不足，而且在某些情況下也不能滿足高安全領(lǐng)域（例如加密應(yīng)用）對(duì)隨機(jī)數(shù)的質(zhì)量和數(shù)量的需求

2、，因此在隨機(jī)數(shù)生成器領(lǐng)域，尋找一種新的熵源變得十分必要。
　　尼古拉斯（Nicholas Mc Guire）教授在第14屆實(shí)時(shí)Linux討論會(huì)上提出了利用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的固有隨機(jī)性生成真隨機(jī)數(shù)的方法，稱為ESRNG，其在競爭的基礎(chǔ)上給出了提取熵源的方法，實(shí)現(xiàn)了Galton board模型，這種方法對(duì)于尋找新的熵源來講具有重要的意義。但是實(shí)現(xiàn)過程仍存在著多個(gè)制約因素，硬件參數(shù)較多，例如在Galton board模型中，競爭發(fā)生的N值與H

3、SIZE參數(shù)的值的確定需要經(jīng)過多次實(shí)驗(yàn)才能確定，每個(gè)平臺(tái)產(chǎn)生競爭所需的線程的數(shù)量也不一樣，因此平臺(tái)依賴性強(qiáng)。
　　本文以Linux系統(tǒng)為研究對(duì)象，對(duì)利用固有隨機(jī)性為熵源的生成隨機(jī)數(shù)的方法進(jìn)行了改進(jìn)，其中包括：在設(shè)計(jì)過程中，根據(jù)競爭發(fā)生的概率與N值的關(guān)系利用Python擬合的方法重新實(shí)現(xiàn)了一種確定N值的方法，一次實(shí)驗(yàn)即可，并且只有N值一個(gè)硬件參數(shù)；DDSRNG模型在每個(gè)平臺(tái)上均使用相同的線程數(shù)量，因此消除了平臺(tái)的依賴性；重新設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)