Аналіз джерел ентропії для генерації випадкових чисел на базі мобільних пристроїв
DOI:
https://doi.org/10.30837/0135-1710.2025.185.063Ключові слова:
інформаційні технології, випадкові числа, джерело ентропії, датчик, мобільний пристрій, акселерометр, гіроскоп, магнітометр, sensor, mobile device, accelerometer, gyroscope, magnetometerАнотація
У сучасному світі інформаційних технологій генерація випадкових чисел відіграє ключову роль у багатьох сферах. У статті проведено огляд і аналіз можливостей використання вбудованих сенсорів мобільних пристроїв як джерел ентропії для апаратних генераторів випадкових чисел (ГВЧ). Такий підхід дозволяє знизити вартість створення генераторів, зберігаючи при цьому достатній рівень випадковості.
Об’єктом дослідження є процес генерування випадкових чисел з використанням датчиків мобільних пристроїв як джерела ентропії. Показано два основні типи генераторів: програмні генератори псевдовипадкових чисел (ГПВЧ), які не завжди відповідають критеріям непередбачуваності, та апаратні генератори випадкових чисел (ГВЧ), які базуються на фізичних джерелах шуму. Для забезпечення високої якості генерації апаратні ГВЧ потребують ефективного джерела ентропії. Запропоновано використовувати сенсори мобільних пристроїв – акселерометри, гіроскопи, магнітометри, барометри, датчики освітлення тощо. Вони здатні реєструвати зміни в зовнішньому середовищі або положенні пристрою й генерувати великі обсяги даних, що можуть використовуватися як джерело ентропії.
Проведено огляд попередніх досліджень з використання датчиків мобільних пристроїв та пристроїв Інтернету речей. Сформульовано такі вимоги до датчиків: чутливість, наявність датчика у більшості мобільних пристроїв, швидкість оцифровування даних, кількість отриманих бітів за одне вимірювання. Проведено порівняльний аналіз датчиків за вказаними характеристиками. За результатами порівняння, кращі показники мають датчики акселерометра, гіроскопа і магнітометра, що і зумовило їх вибір для подальшого використання як джерел ентропії в апаратних генераторах випадкових чисел.
Посилання
Ostapets D., Dziuba V., Ivin P. (2024). Hardware random numbers generator based on microcontroller, MATEC Web of Conferences 390, 04002. doi: 10.1051/matecconf/202439004002
A Statistical Test Suite for Random and Pseudorandom Number Generators for Cryptographic Applications. URL: https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/legacy/sp/nistspecialpublication800-22r1a.pdf.
Sensors Overview. URL: https://developer.android.com/develop/sensors-and-location/sensors/sensors_overview.
Introduction to Randomness and Random Numbers. URL: https://www.random.org/randomness/.
Hennebert C., Hossayni H., Lauradoux C. (2013). Entropy harvesting from physical sensors, Sixth ACM Conference on Security and Privacy in Wireless and Mobile Networks, 149–154. doi:10.1145/2462096.2462122
Voris J., Saxena N., Halevi T. (2011). Accelerometers and Randomness: Perfect Together, Fourth ACM Conference on Wireless Network Security, 115–126. doi: 10.1145/1998412.1998433
Pawlowski M. P., Jara A., Ogorzalek M., Jara A. J. (2015). Harvesting Entropy for Random Number Generation for Internet of Things Constrained Devices Using On-Board Sensors. doi: 10.3390/s151026838
Cho S.M., Hong E., Seo S.H. (2020). Random Number Generator Using Sensors for Drone. IEEE Access. doi: 10.1109/ACCESS.2020.2972958
Motion sensors. Android Developers. URL: https://developer.android.com/develop/sensors-and-location/sensors/sensors_motion.
Position sensors. Android Developers. URL: https://developer.android.com/develop/sensors-and-location/sensors/sensors_position.
Suciu A., Lebu D., Marton K. (2011). Unpredictable Random Number Generator Based on Mobile Sensors. IEEE International
onference on Intelligent Computer Communication and Processing. doi: 10.1109/ICCP.2011.6047913
Environment sensors. Android Developers. URL: https://developer.android.com/develop/sensors-and-location/sensors/sensors_environment.
