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High-Efficiency Min-Entropy Estimation Based on Neural Network for Random Number GeneratorsEstimación de minientropía de alta eficiencia basada en redes neuronales para generadores de números aleatorios

Resumen

El generador de números aleatorios (RNG) es un elemento criptográfico fundamental e importante, que ha realizado una destacada contribución para garantizar la seguridad de la red y de la comunicación de aplicaciones criptográficas en la era de Internet. En realidad, si el número aleatorio utilizado no puede proporcionar suficiente aleatoriedad (imprevisibilidad) como se espera, estas aplicaciones criptográficas son vulnerables a amenazas de seguridad y pueden causar fallas en el sistema. La min-entropía es uno de los enfoques que suelen emplearse para cuantificar la imprevisibilidad. La Publicación Especial 800-90B del NIST adopta el concepto de min-entropía en el diseño de sus métodos de estimación de entropía estadística, y los estimadores basados en modelos predictivos agregados en el segundo borrador de este estándar mejoran efectivamente la capacidad general del conjunto de pruebas. Sin embargo, estos predictores tienen problemas de alcance de aplicación limitado y alta complejidad computacional, por ejemplo, presentan deficiencias en la evaluación de números aleatorios con

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