Narayana Sequences for Cryptographic Applications
本文研究了Narayana级数模p的随机性和密码学性质，其中p是素数。证明了Narayana级数模p的周期是p*p+p+1（或除数）或p*p-1（或除数）。结果表明，该序列具有很好的自相关和互相关特性，可用于密码学和密钥生成应用。
2015-09-17 cs.CR math.NT
Experimental Quantum-enhanced Cryptographic Remote Control
物联网（IoT）作为一种前沿的综合交叉技术，有望使人们的日常生活信息化，但也面临着窃听和篡改的持续挑战。新兴的量子密码学利用量子力学的随机性，也可以实现无条件安全的控制网络，而不仅仅是安全通信。在这里，我们提出了一个量子增强的密码远程控制方案，结合量子随机性和一次性密码本算法远程发送命令。我们的实验证明，这对无人驾驶飞机（UAV）的控制系统。在无人机发射前，将量子随机数（QRN）预充到控制器和被控制器中，而不是像标准量子通信那样在飞行过程中分配QRN。我们统计验证了量子密钥和转换后的密文的随机性，以检查其安全性。所有的空中命令被发现是完全混乱的加密后，只有在无人机上匹配的密钥才能准确地破译这些命令。此外，被控方对未加密或加密错误的命令不作响应，具有抗干扰和抗诱骗的能力。我们的工作以简单实用的方式将真正的随机性和量子增强添加到安全控制算法领域，为人工智能和物联网的安全性提供了一个推广的解决方案。
2019-04-30 cs.CR quant-ph
A New Trend of Pseudo Random Number Generation using QKD
随机数确定加密应用程序的安全级别，因为它们用于在加密/解密过程中生成填充方案以及用于生成加密密钥。本文利用量子密钥分发技术，通过BB84协议产生随机量子比特，利用NIST和DIEHARD随机性测试算法对密钥产生的随机性进行测试和评估。结果表明，使用QKD生成的比特是真正随机的，这反过来又克服了距离限制（与QKD相关）问题，这是不同通信方之间发送/接收数据过程的众所周知的挑战
2014-10-02 cs.CR
Quantum Enhanced Entropy Pool for Cryptographic Applications and Proofs
本研究将量子随机数生成器引入基于Ed25519的可验证随机函数，虽提升了不可预测性与可验证性，但带来更高时间与计算开销，为密码系统的量子随机性应用权衡提供参考。
2025-06-17 cs.CR quant-ph
A cryptographic approach to black box adversarial machine learning
Columbia University（哥伦比亚大学）；Proof Trading（Proof Trading（交易证明））
我们提出了一种新的随机集成技术，具有可证明的安全保证，对黑箱传输攻击。我们的证明构造了一个新的安全问题，随机二进制分类器，这是更容易经验验证和减少从这个新模型的安全性的集成分类器的安全性。我们提供了我们的随机二进制分类器的安全性的实验证据，以及整体集成的对抗性准确性的经验结果，黑盒攻击。我们的构造关键地利用了多类到二进制的减少中隐藏的随机性。
2020-02-21 cs.CR cs.LG stat.ML
A Novel Pseudo-Random Number Generator Based on Multi-Objective Optimization for Image-Cryptographic Applications
本文提出椭圆曲线遗传算法ECGA，以图像像素为种子初始化种群，结合椭圆曲线与多目标遗传算法优化信息熵和周期，构建图像依赖的伪随机数生成器，提升随机性与抗攻击能力。
2023-07-08 cs.CR cs.IT math.IT
Entropy Mixing Networks: Enhancing Pseudo-Random Number Generators with Lightweight Dynamic Entropy Injection
针对密码系统等对随机数质量的高要求，本文提出结合确定性伪随机生成与周期性熵注入的新型混合随机数生成器EMN，实验证明其随机质量优于现有常用生成器，更适用于高安全需求的密码场景。
2025-01-14 cs.CR
Structural Analysis of Cryptographic Sequences using Stringology-Based Fingerprinting
University of Colorado Denver（科罗拉多大学丹佛分校）；ATLAS Institute, University of Colorado Boulder（科罗拉多大学博尔德分校 ATLAS 研究所）
本文提出了一种基于字符串学的指纹法（SBF）框架，用于分析密码序列的结构特性，通过提取子串频率分布、重复模式和熵特征等结构信息，以评估密码生成器的结构行为。
2026-05-18 cs.CR
Entropy Accumulation under Post-Quantum Cryptographic Assumptions
The Center for Quantum Science and Technology, Department of Physics of Complex Systems, Weizmann Institute of Science（魏茨曼科学研究所量子科学与技术中心复杂物理系）
本文提出了一种基于后量子密码学假设的设备无关协议安全证明方法，利用熵积累定理和量子信息理论工具，实现了对单设备协议安全性的模块化证明。
2023-07-02 cs.CR quant-ph
Correcting Subverted Random Oracles
针对被颠覆或故障的随机预言机的可靠性问题，本文提出一种简单构造方法，可将小部分输入异常的被颠覆随机预言机转换为与随机函数不可区分的对象，即便敌手知晓转换随机数也有效，为窃密密码场景下的密码原语设计提供了可信黑盒基础。
2024-04-15 cs.CR
Robust and Reusable Fuzzy Extractors for Low-entropy Rate Randomness Sources
本文针对低熵率噪声源提出强鲁棒可重用模糊提取器（srrFE），定义强可重用性概念，并给出两种基于先采样后锁定方法的信息论安全构造，其中构造2首次在不依赖随机预言机条件下同时实现鲁棒性与可重用性。
2024-05-07 cs.CR
A New Randomness Evaluation Method with Applications to Image Shuffling and Encryption
Tufts University（塔夫茨大学）；University of Texas at San Antonio（德克萨斯大学圣安东尼奥分校）
这封信讨论了测试图像中的随机性程度的问题，特别是对于混洗或加密的图像。其主要贡献是：1）完全混洗图像的数学模型; 2）像素差异的理论分布的推导; 3）新的基于$Z$测试的方法，以区分测试图像是否是完全混洗的;以及4）随机算法，以无偏地评估给定图像内的随机程度。仿真结果表明，所提出的方法是强大的和有效的评估图像内的随机性程度，往往是更适合于图像应用程序比常用的测试计划，如NIST 800-22的二进制数据。所开发的方法还可以用作确定混洗或加密方案是否适合于特定密码应用的第一步。
2012-11-07 cs.CR cs.CV stat.AP
SideRand: A Heuristic and Prototype of a Side-Channel-Based Cryptographically Secure Random Seeder Designed to Be Platform- and Architecture-Agnostic
生成安全的随机数对于我们今天所依赖的安全和隐私基础设施至关重要。由于计算机系统的确定性本质，使计算机系统生成安全随机数不是一个微不足道的问题。服务器通常通过基于硬件的随机数生成器来处理这个问题，这些生成器可以以扩展卡、加密狗或集成到CPU本身的形式出现。然而，随着网络和互联网连接设备的爆炸式增长，加密问题不再是以服务器为中心的问题;即使是小型设备也需要可靠的加密操作随机性来源-例如，路由器，交换机和接入点等网络设备和设备，以及用于安全和远程管理的各种物联网（IoT）设备。本文提出了一种基于侧信道测量的软件解决方案，作为高质量熵的来源（绰号“SideRand”），理论上可以应用于大多数平台（大型服务器，设备，甚至RaspberryPi或Arduino等制造商板），并为常规CSPRNG生成种子，以实现安全和隐私的适当加密操作。本文还提出了两个标准-开放性和可扩展性-作为任何用于加密的随机生成器的置信度的基本要求，并讨论了SideRand如何满足这两个标准（以及大多数硬件设备如何不满足）。
2018-04-09 cs.CR
Exploring the Cryptographic Limits of Transformer Networks
研究Transformer能否实现密码学函数，通过将Keccak、Merkle-Damgård和Merkle树构造映射为阈值电路，并进一步映射到Transformer架构，推导出宽度和深度的缩放律，建立Transformer计算能力结构性上限。
2026-06-28 cs.CR cs.LG
Empirical Analysis of Randomness Quality in Differential Privacy Mechanisms
Università degli Studi dell’Insubria（因苏布里亚大学）；Random Power Srl（Random Power公司）
本研究实证分析随机性质量对差分隐私机制的影响，发现熵退化可被检测，但统计异常不等同于隐私泄露。
2026-09-18 cs.CR
A New cryptanalysis model based on random and quantum walks
本文提出一种基于随机游走与量子游走的概率密码分析模型，以密钥、明文或密文子空间为状态空间来揭示秘密，为密码系统攻击设计提供新方法。
2023-09-21 cs.CR quant-ph
Two-sources Randomness Extractors for Elliptic Curves
本文研究了定义在有限域$K$上的椭圆曲线的两源随机抽取器的任务，其中$K$可以是素数域或二元域。实际上，我们在椭圆曲线上引入了新的函数构造，它的输入是来自两个不同子群的两个随机点。换句话说，对于定义在有限域$\mathbb{F}_q$和两个随机点$P \in \mathcal{P}$和$Q\in \mathcal{Q}$上的Ginven椭圆曲线$E$，其中$\mathcal{P}$和$\mathcal{Q}$是$E(\mathbb{F}_q)$的两个子群，当$q$是大素数时，我们的函数提取点$P\oplus Q$的横坐标的最低有效位，以及$k$ -当$P\oplus Q$为零时，点$P\oplus Q$的横截面的第一$\mathbb{F}_p$系数@ ABMY，其中$p$是大于$5$的素数。我们表明，提取的位接近均匀。我们的构造扩展了一些有趣的椭圆曲线随机抽取器，即那些定义在\cite{op}和\cite{ciss1,ciss2}，当$\mathcal{P} = \mathcal{Q}$。所提出的构造可用于任何需要从椭圆曲线上的两个源提取随机比特的密码方案，即密钥交换协议，强伪随机数发生器的设计等。
2014-08-25 cs.CR
The time-adaptive statistical testing for random number generators
研究了随机数发生器（RNG）的有效统计检验问题。目前，有数百种RNG统计测试通常被组合成所谓的电池，每个电池包含十几到一百多个测试。当使用电池测试时，将其应用于RNG生成的序列，并且计算时间由序列的长度和测试的数量确定。一般来说，序列越长，通过特定的测试可以发现与随机性的偏差越小。因此，当应用电池时，一方面，“更好”的测试在电池中，拒绝“坏”RNG的机会越多。另一方面，电池越大，每次测试花费的时间越少，因此测试序列越短。反过来，这降低了从随机性中找到小偏差的能力。为了减少这种权衡，我们提出了一种自适应的方法来使用电池（和其他组）的测试，这需要更少的时间，但在一定意义上，保留了原来的电池的功率。我们称这种方法为时间自适应测试电池。
2020-02-07 cs.CR math.ST stat.TH
Source-independent quantum random number generator against tailored detector blinding attacks
随机性，主要是以随机数的形式，是许多密码任务安全性的基本前提。即使对手完全知道协议，甚至控制随机性源，也可以提取量子随机性。然而，攻击者可以通过定制的检测器致盲攻击进一步操纵随机性，这是具有可信检测器的协议所遭受的黑客攻击。在这里，通过将无点击事件视为有效事件，我们提出了一个量子随机数生成协议，可以同时解决源漏洞和凶猛的定制检测器致盲攻击。该方法可以推广到高维随机数的产生。我们实验证明我们的协议生成随机数的二维测量的生成速度为0.1位每脉冲的能力。
2023-03-23 cs.CR quant-ph
Randomness Evaluation with the Discrete Fourier Transform Test Based on Exact Analysis of the Reference Distribution
本文研究了NIST SP 800-22标准中离散傅立叶变换（DFT）测试中存在的问题。NIST SP 800-22标准是一个用于评估密码学应用中的物理和伪随机数发生器的测试集合。DFT检验中最关键的问题是其检验统计量的参考分布不是数学推导的，而是数值估计的，随机性的DFT检验是基于伪随机数发生器（PRNG）的。因此，除非参考分布是数学推导的，否则不应使用本DFT测试。在这里，我们证明了一个功率谱，这是一个组件的测试统计量，遵循卡方分布与2自由度。基于这一事实，我们提出了一个测试的参考分布的测试统计量的数学推导。对非随机序列和几种PRNG的测试结果表明，该方法比现有的DFT方法更可靠，更灵敏。
2017-01-08 cs.CR stat.ME
Statistical testing of random number generators and their improvement using randomness extraction
本文针对密码学 RNG 输出质量验证问题，构建可配置统计测试环境，对 LFSR、RDSEED 和 Quantis 进行密集测试，并比较多种基于随机性提取器的后处理改进方法。
2025-01-09 cs.CR quant-ph
Critical analysis of the Bennett-Riedel attack on secure cryptographic key distributions via the Kirchhoff-law-Johnson-noise scheme
最近，Bennett和Riedel（BR）（http：//arxiv.org/abs/1303.7435v1）认为热力学在Kirchhoff定律-Johnson-noise（KLJN）经典物理密码交换方法中不是必需的，试图反驳KLJN方案的安全性。他们试图通过引入一种具有两个电池和两个开关的无耗散确定性密钥交换方法来证明这一点。在本文中，我们首先表明，BR的计划是非物理的，它的假设的一些元素违反了安全通信的基本协议。我们所有的分析都是基于一个技术上无限的夏娃，它具有无限精确和快速的测量，只受物理学和统计学定律的限制。对于非理想情况和主动（入侵）攻击，测量持续时间和统计误差之间的不确定性原则使得Eve不可能提取密钥，无论她测量的准确性或速度如何。为了证明热力学和噪声对安全性至关重要，我们以10种不同的方式通过被动攻击100%成功地破解了BR系统，并证明了相同的破解方法对于采用约翰逊噪声提供热力学第二定律支持的安全性的KLJN方案不起作用。我们还提出了一个批判性的分析，其他一些索赔BR，例如，我们证明了他们的方程描述零安全不适用于KLJN计划。最后，我们给出了数学安全性证明的每一个BR-攻击对KLJN计划，并得出结论，信息论（无条件）安全的KLJN方法尚未成功地挑战。
2013-10-20 cs.CR
Firmware Insider: Bluetooth Randomness is Mostly Random
蓝牙芯片必须包括一个随机数发生器（RNG）。该RNG在密码原语内部使用，但也暴露给操作系统用于芯片外部应用程序。在一般情况下，它是一个黑盒子，安全关键的认证和加密机制依赖于它。在本文中，我们评估的RNG在各种Broadcom和Cypress蓝牙芯片的质量。我们发现，在过去的十年中，RNG的实施发生了显着变化。此外，大多数设备实现不安全的伪随机数生成器（PRNG）回退。多个流行的设备，如三星Galaxy S8及其变体以及iPhone，由于缺少硬件随机数生成器（HRNG）而依赖于弱回退。我们统计评估了数亿台设备使用的芯片中各种HRNG的输出。虽然Broadcom和Cypress HRNG通过了高级测试，但如果蓝牙芯片实现了安全的RNG而没有进行本文中的广泛分析，用户仍然无法区分。我们描述了我们的测量方法，并发布了我们的工具，以便进一步进行公开测试。
2020-06-30 cs.AR cs.CR cs.NI
Economic Security of VDF-Based Randomness Beacons: Models, Thresholds, and Design Guidelines
The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）
本文研究基于VDF的随机性信标经济安全，提出模型与阈值分析，揭示合理对手的攻击决策，并提出经济安全参数设计指南。
2026-04-06 cs.CR cs.GT
Investigating SRAM PUFs in large CPUs and GPUs
物理不可克隆函数（PUF）提供可用于加密目的的数据：一方面是随机数生成器初始化的随机性;另一方面是用于特定硬件组件唯一标识的个人指纹。然而，当今现成的个人计算机仅以附加或专用硬件的形式宣传随机性和个人指纹。本文介绍了一套新的工具，以调查是否可以在PC组件中找到固有的PUF，而这些组件并没有被宣传为包含PUF。特别是，本文研究了AMD 64 CPU寄存器作为操作系统内核、引导加载程序和系统BIOS中的潜在PUF源;研究了早期引导阶段的CPU缓存;并研究了Nvidia GPU上的共享内存。这项调查发现了几个组件中的非随机非指纹识别行为，但揭示了Nvidia GPU中的可用PUF。
2015-07-30 cs.CR
A universal whitening algorithm for commercial random number generators
随机数发生器由于制造偏差和技术缺陷而不完美。这些缺陷是使用后处理算法来消除的，这些算法通常会压缩数据，但并不适用于每种情况。在这项工作中，我们提出了一个通用的白化算法，使用n-量子比特置换矩阵，以消除商业随机数发生器中的缺陷，而无需压缩。具体来说，我们证明了我们的算法在几个类别的随机数生成器和它的比较与加密哈希函数和块密码的有效性。我们在使用ENT随机性测试套件评估的几乎每一个随机性参数上都取得了改进。在原始随机数据文件中应用我们的算法后获得的修改后的随机数文件在两种情况下都通过了NIST SP 800-22测试：1。原始文件未通过所有测试。2.原始文件也通过了所有测试。
2022-08-25 cs.CR quant-ph
Statistical Analysis of ReRAM-PUF based Keyless Encryption Protocol Against Frequency Analysis Attack
对于完全集成物理不可克隆函数（PUF）用于密码原语或无密钥加密的兴趣越来越大。无密钥原语在整个加密和解密阶段不存储密钥信息，从而提供针对易失性和非易失性存储器攻击的完全安全性。使用ReRAM PUF的无密钥加密概念是一个相对较新的概念，该协议的安全性尚未经过测试。在本文中，我们使用统计模型来分析协议的随机性和它对频率攻击的抵抗力。
2021-09-22 cs.CR
Confidential Error-Correcting Codes
Institute for Network Sciences and Cyberspace, Tsinghua University（清华大学网络科学与网络空间研究院）；Institute for Advanced Study, Tsinghua University（清华大学高等研究院）；Zhongguancun Laboratory, Beijing, China（中关村实验室）；State Key Laboratory of Cryptography and Digital Economy Security, Tsinghua University（清华大学密码学与数字经济安全国家重点实验室）；School of Cryptologic Science and Engineering, Shandong University（山东大学密码科学与技术学院）；Shandong Key Laboratory of Artificial Intelligence Security, Shandong University（山东大学山东省人工智能安全重点实验室）；National Financial Cryptography Research Center, Beijing, China（国家金融密码学研究中心）；Shandong Institute of Blockchain, Shandong, China（山东区块链研究院）
该研究提出新型密码原语保密纠错码（CECs），基于RSS框架构造Conc-CEC，其安全保证优于PRCs，且将CECs应用于AI图像水印的CECMark，性能优于多种现有方案。
2026-10-14 cs.CR
AI-Accelerated Brute Force Cryptanalysis
Case Western Reserve University（凯斯西储大学）
本文探讨了AI如何加速暴力破解密码，通过识别随机性中的模式，改变密钥空间的概率分布，提出了一种新的安全类别：无模式密码学。
2026-05-09 cs.CR cs.IT math.IT
Random Bit Generator Mechanism Based on Elliptic Curves and Secure Hash Function
伪随机比特发生器（PRBG）可以利用一些困难的数论问题，如离散对数问题（DLP）的优势。这种类型的生成器将具有良好的随机性和不可预测性，因为很难找到一个简单的解决方案，有关的数学困境。哈希函数反过来在许多加密任务中发挥着显着的作用，以实现各种安全优势。本文提出了一种基于椭圆曲线离散对数问题（ECDLP）和散列导函数的伪随机比特发生器机制。加密散列函数用于需要各种安全强度的消费应用程序。在一个好的散列函数中，找到可以映射到任何预先指定的输出的任何输入都被认为是计算上不可行的。所得到的伪随机比特经NIST统计检验，也符合最新标准。利用所得到的伪随机比特对一幅$256 \times 256$灰度图像进行加密，并对加密图像进行必要的分析，以证明其安全性。
2020-02-21 cs.CR
Traceable random numbers from a nonlocal quantum advantage
University of Colorado, Boulder（科罗拉多大学博尔德分校）；National Institute of Standards and Technology（美国国家标准与技术研究院）；Oak Ridge National Laboratory（橡树岭国家实验室）；Joint Quantum Institute（联合量子研究所）；University of Maryland（马里兰大学）；Center for Quantum Information and Control, University of New Mexico（新墨西哥大学量子信息与控制中心）；University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）；Quside Technologies（Quside 科技公司）
本研究提出了一种基于设备无关技术的可追溯随机数生成协议，利用非本地量子相关性生成可验证的随机数，并通过分布式纠缠哈希链确保过程的可追溯性和安全性。
2024-11-08 cs.CR quant-ph
Private and Secure Post-Quantum Verifiable Random Function with NIZK Proof and Ring-LWE Encryption in Blockchain
提出一种基于区块链的后量子VRF方案，采用Ring-LWE加密、NIZK证明和环签名，结合MPC与DID，通过NIST测试验证随机性，通过率达98.86%。
2024-02-07 cs.CR cs.DC
Engineering a Phase-Noise-Based Quantum Random Number Generator for Real-Time Secure Applications: Design, Validation, and Scalability
School of Quantum Technology, Defence Institute of Advanced Technology (DIAT)（国防高等技术研究所量子技术学院）
本文提出一种高速高效率的基于相位噪声的量子随机数生成器，利用单频激光的量子相位噪声生成随机数，通过自异频测量和半导体激光器实现2.0Gbps的数据生成速率，采用自研提取技术确保随机性，并通过NIST和Diehard测试验证，达到TRL7级，适用于实时安全应用。
2026-04-01 cs.CR physics.optics quant-ph
An Improved ChaCha Algorithm Based on Quantum Random Number
Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学）；Pinghu Digital Technology Innovation Institute Co., Ltd.（平湖数字技术创新研究院有限公司）
本文提出基于量子随机数的改进型ChaCha算法，通过异或初始常量和周期性注入量子随机数增强扩散，提升对差分攻击的抗性并生成具有统计随机性的密钥流，满足经典和量子攻击的鲁棒性要求。
2025-07-24 cs.CR quant-ph
An Evaluation and Enhancement of Seredynski-Bouvry CA-based Encryption Scheme
本文研究了Seredynski和Bouvry在\cite{semabo04}中提出的基于元胞自动机的分组密码对\emph{plain-text avalanche criteria}和\emph{randomness}的测试.我们的实验表明，Seredynski-Bouvry加密方案不能通过一些NIST统计测试的邻域半径小于3。同时也表明，如果CA规则的选择不慎重，会削弱方案的安全性。因此，CA规则作为密钥的一部分的选择不能留给用户。因此，在CA规则的选择中，应该考虑诸如平衡性和非线性的密码属性。这种方法更符合Kerckhoffs原理。因此，安全性应该仅取决于最终数据的安全性。我们还对Seredynski-Bouvry加密方案进行了改进，使其能满足严格的雪崩准则和NIST统计测试集，迭代次数比原方案减少一半左右。这种改进是通过改变邻域的定义来实现的。
2021-12-10 cs.CR
