Distributed Pseudo-Random Number Generation and Its Application to Cloud Database

Chen, Jiageng; Miyaji, Atsuko; Su, Chunhua

doi:10.1007/978-3-319-06320-1_28

Cited by 3 publications

(1 citation statement)

References 13 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…У [20] автори зосереджуються на ризиках для безпеки та конфіденційності в хмарних базах даних і пропонують рішення для клієнтів, які хочуть спільно генерувати псевдовипадкові числа розподіленим способом, який може бути достатньо безпечним, швидким та малозатратним для задоволення вимог хмарної бази даних. У [21] автори представляють новий підхід до впровадження генераторів псевдовипадкових чисел, пропонуючи використовувати генеративні змагальні мережі (GAN) для навчання нейронної мережі з метою досягнути, щоб її поведінка нагадувала ГПВЧ.…”

unclassified

Застосування Генераторів Псевдовипадкових Чисел Та Послідовностей В Кібербезпеці, Методи Їх Побудови Та Оцінки Якості

Хомік,

Гарасимчук

2023

Zahist ìnf.

View full text Add to dashboard Cite

У зв'язку з бурхливим розвитком обчислювальної і вимірювальної техніки, а також із впровадженням новітніх технологій значно розширилась сфера застосування генераторів псевдовипадкових чисел та псевдовипадкових послідовностей, що ставить нові вимоги до їх проектування та методів оцінки якості. Якісні псевдовипадкові послідовності, хоча і є за своєю суттю детермінованими, володіють проте практично всіма властивостями реалізацій істинно випадкових процесів і успішно їх замінюють, оскільки формування випадкових послідовностей надзвичайно складне. У зв'язку з різноманітністю і широким спектром завдань, які потребують використання псевдовипадкових числових послідовностей, постійно розробляються і вдосконалюються нові алгоритми, методи і засоби для отримання таких послідовностей. За допомогою генераторів псевдовипадкових послідовностей можна отримувати послідовності чисел, де кожен елемент практично незалежний від інших і відповідає певному заданому закону розподілу, найбільш поширеним з яких є рівномірний закон розподілу. Завдяки своїм статистичним властивостям та швидкості генерації генератори псевдовипадкових чисел та послідовностей є важливим інструментом для багатьох сфер діяльності: імітаційного моделювання (економічні, математичні, фізичні, медичні дослідження, військова справа), розробок комп’ютерних ігор (генерація 3D-моделей, текстур та світів, а також створення різноманітності та випадковості у поведінці персонажів та подій), вимірювальної техніки. Загалом важливо відзначити, що розробники генераторів псевдовипадкових послідовностей стикаються з низкою жорстких вимог, щодо певних характеристик результатів, які вони створюють за допомогою цих генераторів. Ці вимоги можуть варіюватися залежно від конкретного призначення генератора, і в разі використання псевдовипадкових послідовностей у сферах кібербезпеки та захисту інформації, вони можуть бути особливо високими і вимогливими. Наприклад, для криптографічних застосувань вимоги є надзвичайно суворими і часом навіть протирічать одна одній. Для перевірки відповідності згенерованої послідовності заданим критеріям та вимогам необхідно провести оцінювання її якості, під час якого проводиться оцінювання за різними ознаками та параметрами. Оскільки при розробці генераторів псевдовипадкових послідовностей прагнуть досягти того, щоб вони були схожі на послідовності чисел, що розподіляються дійсно випадково, то в основі будь-якого оцінювання генераторів лежить порівняння статистичних характеристик згенерованої послідовності з характеристиками істинно випадкових послідовностей. З цією метою використовуються різноманітні тести, які дозволяють виявляти наявні статистичні закономірності і, таким чином, виявляти низьку якість згенерованих псевдовипадкових послідовностей.

show abstract

unclassified

Застосування Генераторів Псевдовипадкових Чисел Та Послідовностей В Кібербезпеці, Методи Їх Побудови Та Оцінки Якості

Хомік,

Гарасимчук

2023

Zahist ìnf.

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

Cryptographically Secure Diffusion Sequences—An Attempt to Prove Sequences Are Random

Parvees

Samath²,

Bose³

2018

Advances in Intelligent Systems and Computing

View full text Add to dashboard Cite

Random Query Answering with the Crowd

Virgilio

Maccioni

2015

J Data Semant

View full text Add to dashboard Cite

Random data generators play an important role in computer science and engineering since they aim at simulating reality in IT systems. Software random data generators cannot be reliable enough for critical applications due to their intrinsic determinism, while hardware random data generators are difficult to integrate within applications and are not always affordable in all circumstances. We present an approach that makes use of entropic data sources to compute the random data generation task. In particular, our approach exploits the chaotic phenomena happening in the crowd. We extract these phenomena from social networks since they reflect the behavior of the crowd. We have implemented the approach in a database system, RandomDB, to show its efficiency and its flexibility over the competitor approaches. We used RandomDB by taking data from Twitter, Facebook and Flickr. The experiments show that these social networks are sources to generate reliable randomness and RandomDB a system that can be used for the task. Hopefully, our experience will drive the development of a series of applications that reuse the same data in several and different scenarios

show abstract

Distributed Pseudo-Random Number Generation and Its Application to Cloud Database

Cited by 3 publications

References 13 publications

Застосування Генераторів Псевдовипадкових Чисел Та Послідовностей В Кібербезпеці, Методи Їх Побудови Та Оцінки Якості

Застосування Генераторів Псевдовипадкових Чисел Та Послідовностей В Кібербезпеці, Методи Їх Побудови Та Оцінки Якості

Cryptographically Secure Diffusion Sequences—An Attempt to Prove Sequences Are Random

Random Query Answering with the Crowd

Contact Info

Product

Resources

About