通过对频率抖动机理的研究,提出一种基于压控振荡器(Voltage-Controlled Oscillator,VCO)的真随机数发生器(True Random Number Generator,TRNG)设计方案.该方案将电阻热噪声放大后作为VCO的控制信号使其振荡频率在中心频率附近随机抖动...通过对频率抖动机理的研究,提出一种基于压控振荡器(Voltage-Controlled Oscillator,VCO)的真随机数发生器(True Random Number Generator,TRNG)设计方案.该方案将电阻热噪声放大后作为VCO的控制信号使其振荡频率在中心频率附近随机抖动. VCO所产生的慢振荡信号对周期固定的快振荡信号采样生成原始随机序列,然后利用后处理电路提高序列均匀性并消除自相关性.通过热噪声发生器调节VCO的中心频率可实现序列比特率和随机性之间的权衡.所提电路采用SMIC 55nm CMOS工艺设计,芯片面积0. 0124mm2,比特率10Mbps,平均功率0. 81mW.输出的随机序列通过NIST SP 800-22测试.展开更多
真随机数发生器(True random number generator,TRNG)的安全性对于密码系统至关重要。目前主要的国际和国家标准化组织推荐使用熵的概念来评估TRNG的安全性。TRNG所含的熵只能通过其数学模型从理论上得到,而无法通过输出序列从统计上计...真随机数发生器(True random number generator,TRNG)的安全性对于密码系统至关重要。目前主要的国际和国家标准化组织推荐使用熵的概念来评估TRNG的安全性。TRNG所含的熵只能通过其数学模型从理论上得到,而无法通过输出序列从统计上计算出。然而,即便理论上安全的TRNG在实际使用中也会面临安全风险,因为TRNG中熵源的质量很容易受到物理条件的影响,包括芯片的制造差异、供电电压和工作温度。在本文中,针对最通用的振荡采样型TRNG,基于理论上的熵估计模型,我们研究了这种TRNG的健壮性,测试了不同电压下(0.9 V-1.8 V)、不同温度下(–10℃-40℃)的输出,并比较了同一批次的多个芯片,从而也对熵估计理论的适用性进行了验证。我们发现:物理条件的变化对TRNG输出的随机性有很大影响。而且,在应用熵估计理论时,芯片制造的个体差异和不同环境条件都会导致安全设计参数的不同。本文的实验结果为振荡采样型TRNG的安全性评估提供了大量参考,研究结论可以指导TRNG的设计、使用和检测。展开更多
通过对热噪声模型和灵敏放大器匹配机理的研究,提出一种可自适应匹配的真随机数发生器(True Random Number Generator,TRNG)设计方案。该方案首先在灵敏放大器中嵌入可配置NMOS阵列,通过调整阵列的等效宽长比实现灵敏放大器工作电流的平...通过对热噪声模型和灵敏放大器匹配机理的研究,提出一种可自适应匹配的真随机数发生器(True Random Number Generator,TRNG)设计方案。该方案首先在灵敏放大器中嵌入可配置NMOS阵列,通过调整阵列的等效宽长比实现灵敏放大器工作电流的平衡;然后在输出端增设负载隔离单元实现互补输出负载的匹配,提高序列随机性;最后通过动态补偿算法实现TRNG自适应校准,提高其适用范围。电路采用TSMC 65 nm CMOS工艺实现,实验结果表明TRNG在0.8 V^1.4 V电压和-40℃~120℃的环境下能正常工作,最大输出速率可达1 GHz,平均能效为0.165 pJ/bit。输出的随机序列通过了NIST-SP 800-22测试。展开更多
文摘真随机数发生器(True random number generator,TRNG)的安全性对于密码系统至关重要。目前主要的国际和国家标准化组织推荐使用熵的概念来评估TRNG的安全性。TRNG所含的熵只能通过其数学模型从理论上得到,而无法通过输出序列从统计上计算出。然而,即便理论上安全的TRNG在实际使用中也会面临安全风险,因为TRNG中熵源的质量很容易受到物理条件的影响,包括芯片的制造差异、供电电压和工作温度。在本文中,针对最通用的振荡采样型TRNG,基于理论上的熵估计模型,我们研究了这种TRNG的健壮性,测试了不同电压下(0.9 V-1.8 V)、不同温度下(–10℃-40℃)的输出,并比较了同一批次的多个芯片,从而也对熵估计理论的适用性进行了验证。我们发现:物理条件的变化对TRNG输出的随机性有很大影响。而且,在应用熵估计理论时,芯片制造的个体差异和不同环境条件都会导致安全设计参数的不同。本文的实验结果为振荡采样型TRNG的安全性评估提供了大量参考,研究结论可以指导TRNG的设计、使用和检测。
