随机数的熵源质量度量方法、装置、电子设备及存储介质与流程

本发明实施例涉及应用密码学，尤其涉及一种随机数的熵源质量度量方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术：

1、随机数发生器在现在密码学中处于基础而核心的地位，其生成的随机数为密码算法和安全协议等密码应用提供基本安全保证。随机数发生器由熵源信息收集和后处理两个部分组成。熵源是随机数熵的来源，后处理用于熵提取，提高输出数据的熵值。

2、目前，为了保证随机数发生器所产生的随机数满足要求，在随机数发生器产生随机数后，通过国标中的随机性检测算法对随机数进行检测，以确定随机数是否满足要求，从而实现对随机数发生器的质量进行判定。但由于随机数的熵源来源较复杂，熵源质量也会影响随机数发生器所产生的随机数的质量，而上述方式并未考虑到熵源质量对随机数的影响，将会影响所产生的随机数的质量，进而影响到随机数的产生速率。

技术实现思路

1、鉴于此，为解决上述技术问题或部分技术问题，本发明实施例提供一种随机数的熵源质量度量方法、装置、电子设备及存储介质。

2、第一方面，本发明实施例提供一种随机数的熵源质量度量方法，包括：

3、获取熵源样本对应的待检序列及预设评分模型集；

4、针对所述预设评分模型集中的每个预设评分模型，利用所述预设评分模型，确定所述待检序列对应的评分值，得到所述预设评分模型集对应的评分值集；

5、根据所述预设评分模型集对应的评分值集，确定所述待检序列对应的目标评分值；

6、将所述目标评分值确定为所述熵源样本对应的第一度量值。

7、在一个可选的实施方式中，所述预设评分模型包括：预设检测算法和所述预设检测算法对应的预设评分策略；

8、所述利用所述预设评分模型，确定所述待检序列对应的评分值，包括：

9、根据所述预设评分模型中的所述预设检测算法，确定所述待检序列对应的预设变量的目标数值；其中，所述预设变量通过所述预设检测算法所确定的所述待检序列对应的统计值所得到的；

10、根据所述预设检测算法对应的预设评分策略和所述目标数值，对所述待检序列进行评分，以确定所述待检序列对应的评分值。

11、在一个可选的实施方式中，所述根据所述预设评分模型集对应的评分值集，确定待检序列对应的目标评分值，包括：

12、对所述评分值集中的所有所述评分值进行求和处理，以确定所述预设评分模型集对应的第一总评分值；

13、确定所述预设评分模型集中所包含的所有的所述预设评分模型的第一总个数；

14、根据所述第一总评分值和所述第一总个数，确定所述预设评分模型集对应的第一平均评分值；

15、将所述第一平均评分值确定为待检序列对应的目标评分值。

16、在一个可选的实施方式中，所述获取熵源样本对应的待检序列，包括：

17、在滑动时间窗口内，按照时间序列依次获取每个熵源样本对应的待检序列；其中，所述滑动时间窗口内所有熵源样本对应的待检序列的数量为n个，(n≥2)；

18、所述方法，还包括：

19、在所述滑动时间窗口内，获取每个所述熵源样本对应的第一度量值；

20、根据所述滑动时间窗口内所有所述熵源样本对应的第一度量值，确定所述滑动时间窗口所对应的第二度量值。

21、在一个可选的实施方式中，所述根据所述滑动时间窗口内所有所述熵源样本对应的第一度量值，确定所述滑动时间窗口所对应的第二度量值，包括：

22、对所述滑动时间窗口内所有所述熵源样本对应的第一度量值进行求和处理，以确定所述滑动时间窗口所对应的第一度量总值；

23、确定所述滑动时间窗口内所有所述熵源样本对应的第二总个数；

24、根据所述第一度量总值和所述第二总个数，确定所述滑动时间窗口所对应的第一度量平均值；

25、将所述第一度量平均值确定为所述滑动时间窗口所对应的第二度量值。

26、在一个可选的实施方式中，每个所述预设检测算法对应的预设评分策略，包括：

27、多个预设变量区间及每个所述预设变量区间对应预设分值；

28、所述根据所述预设检测算法对应的预设评分策略和所述目标数值，对所述待检序列进行评分，以确定所述待检序列对应的评分值，包括：

29、根据所述预设检测算法对应的所述预设评分策略的多个预设变量区间，确定所述目标数值所属的预设变量区间；

30、确定所述目标数值所属的预设变量区间对应的预设分值；

31、将所述目标数值所属的预设变量区间对应的预设分值确定为所述待检序列对应的分值。

32、在一个可选的实施方式中，所述预设检测算法包括：单比特频数检测算法、块内频数检测算法、扑克检测算法、重叠子序列检测算法、游程总数检测算法、游程分布检测算法、块内最大1游程检测算法、二元推导检测算法、自相关检测算法、矩阵检测算法、累加和检测算法、近似熵检测算法、线性复杂度检测算法、通用统计检测算法及离散傅里叶检测算法。

33、第二方面，本发明实施例提供一种随机数的熵源质量度量装置，包括：

34、获取模块，用于获取熵源样本对应的待检序列及预设评分模型集；

35、确定模块，用于针对所述预设评分模型集中的每个预设评分模型，利用所述预设评分模型，确定所述待检序列对应的评分值，得到所述预设评分模型集对应的评分值集；

36、所述确定模块，还用于根据所述预设评分模型集对应的评分值集，确定所述待检序列对应的目标评分值；

37、所述确定模块，还用于将所述目标评分值确定为所述熵源样本对应的第一度量值。

38、第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括：处理器和存储器，所述处理器用于执行所述存储器中存储的随机数的熵源质量度量程序，以实现如上所述的随机数的熵源质量度量方法。

39、第四方面，本发明实施例提供一种存储介质，包括：所述存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如上所述的随机数的熵源质量度量方法。

40、本发明实施例提供的一种随机数的熵源质量度量方法，包括：获取熵源样本对应的待检序列及预设评分模型集；针对预设评分模型集中的每个预设评分模型，利用预设评分模型，确定待检序列对应的评分值，得到预设评分模型集对应的评分值集；根据预设评分模型集对应的评分值集，确定待检序列对应的目标评分值；将目标评分值确定为熵源样本对应的第一度量值。通过以上方式，本发明实施例在产生随机数时，通过对随机数的熵源质量进行度量，根据熵源质量的度量结果，以指导后处理进行参数调优，提高最终所产生的随机数的质量，以及进一步提高随机数的产生速率。

技术特征：

1.一种随机数的熵源质量度量方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设评分模型包括：预设检测算法和所述预设检测算法对应的预设评分策略；

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述预设评分模型集对应的评分值集，确定待检序列对应的目标评分值，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取熵源样本对应的待检序列，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述滑动时间窗口内所有所述熵源样本对应的第一度量值，确定所述滑动时间窗口所对应的第二度量值，包括：

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，每个所述预设检测算法对应的预设评分策略，包括：

7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设检测算法包括：单比特频数检测算法、块内频数检测算法、扑克检测算法、重叠子序列检测算法、游程总数检测算法、游程分布检测算法、块内最大1游程检测算法、二元推导检测算法、自相关检测算法、矩阵检测算法、累加和检测算法、近似熵检测算法、线性复杂度检测算法、通用统计检测算法及离散傅里叶检测算法。

8.一种随机数的熵源质量度量装置，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器和存储器，所述处理器用于执行所述存储器中存储的随机数的熵源质量度量程序，以实现权利要求1～7中任一项所述的随机数的熵源质量度量方法。

10.一种存储介质，其特征在于，包括：所述存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现权利要求1～7中任一项所述的随机数的熵源质量度量方法。

技术总结
本发明实施例涉及一种随机数的熵源质量度量方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取熵源样本对应的待检序列及预设评分模型集；针对预设评分模型集中的每个预设评分模型，利用预设评分模型，确定待检序列对应的评分值，得到预设评分模型集对应的评分值集；根据预设评分模型集对应的评分值集，确定待检序列对应的目标评分值；将目标评分值确定为熵源样本对应的第一度量值。由此，本发明实施例在产生随机数时，通过对随机数的熵源质量进行度量，根据熵源质量的度量结果，以指导后处理进行参数调优，提高最终所产生的随机数的质量，以及进一步提高随机数的产生速率。

技术研发人员：李子阳,鲍博武,张伟春
受保护的技术使用者：微位（深圳）网络科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13