[发明专利]用于环境抵抗真随机数生成的方法

说明书

一种真随机数生成器（TRNG）系统，包括：第一噪声源，其被配置为生成第一模拟噪声信号；以及第二噪声源，其与第一噪声源相同并且被配置为生成第二模拟噪声信号。模拟比较器接收第一模拟噪声信号和第二模拟噪声信号作为输入，并且基于第一模拟噪声信号与第二模拟噪声信号的比较来输出数字信号。转换系统接收数字信号并且从数字信号生成随机位流信号。输出引脚被耦合以从转换系统接收随机位流信号。

相关申请的交叉引用。

本申请要求于2016年12月30日提交的题为“A METHOD FOR ENVIRONMENTALRESISTANT TRUE RANDOM NUMBER GENERATION”的Merchan等人的美国临时申请序列号62/440,763的优先权，该美国临时申请的公开在此被在其整体上通过引用合并于此。

技术领域

本发明涉及随机数生成器（RNG），并且更特别地涉及用于实现真随机数生成器（TRNG）的系统和方法。

背景技术

该随机数可以被使用于电子器件和计算应用中，并且各方面可以被应用在概率、统计或数值分析中。示例应用可以包括数据加密密钥的生成、仿真和建模、来自大数据集的随机样本选择、或者游戏应用。在更详细的示例中，仿真可以是无线信道仿真（例如，将随机数用于仿真回路的多次迭代）和/或建模的电子电路或光子系统上的白噪声仿真。

随机数由随机数生成器创建。在逻辑上存在两种随机数生成器：真随机数生成器（TRNG）和伪随机数生成器（PRNG）。

PRNG是给定的某个“种子”将产生确定性的伪随机数序列的算法，并且还已知为确定性随机位生成器（DRBG）。PRNG使用确定性处理（即，在给定处理的知识的情况下是可预测的）生成随机数，以生成从初始种子状态得到的一系列输出。如果该初始种子状态是从真随机数生成器提供的，则该初始种子状态是最佳的。如今在系统中使用的大多数“随机”数源是在软件中构建的并且基于伪随机生成器。

PRNG在历史上是比TRNG更快的，但是因为PRNG采用确定性算法，所以PRNG不能生成真随机数。因此，如果种子是可以被确定的，则可以以确定性方式知悉按照推测的随机数。

每个TRNG要求熵的物理源。一般而言熵是物理系统中的无序的度量。在本说明书中，熵指代熵源的所测量的特性有多不可预测的度量。TRNG仅可以是使用基于HW的“熵源”构建的并且可以产生非确定性的真随机数序列。TRNG通常被用于“播种”软件PRNG，并且还已知为非确定性随机位生成器（NRBG）。TRNG从物理上非确定性的熵源生成随机数，所述熵源为诸如由电阻器、二极管或其它电子器件生成的白噪声、放射性粒子衰变之间的时间、或者本质上为随机的其它信号源。

在数据加密领域中针对硬件随机数生成器的主要用途是例如创建随机加密密钥以对数据进行加密。它们是对于伪随机数生成器（PRNG）——通常在计算机中使用以生成“随机”数的软件程序的更安全的替换。PRNG使用确定性的算法来产生数值序列。虽然这些伪随机序列通过针对随机性的统计模式测试，但是通过知悉算法和用于对算法初始化的条件（称为“种子”），可以预测输出。因为由PRNG产生的数的序列是可预测的，所以利用伪随机数加密的数据潜在地易于遭受密码分析。硬件随机数生成器产生假定为不可预测的数序列，并且因此当被用于加密数据时提供最大的安全性。

出于各种原因，专用TRNG通常在诸如包括电话和平板等的移动或便携式电子设备之类的资源受约束和/或空间受限制的设备上是不可用的。例如，将诸如放射性衰变之类的物理处理合并到资源受约束的设备中和/或在这样的物理处理附近放置监控装备并非总是方便的或成本有效的。另外，用于某些物理处理的监控装备可能倾向于是大体积的，这使其不适用于空间受限制的应用。