Generiranje pseudoslučajnih brojeva i testovi slučajnosti

diplomski rad

• Autor: Mario Skočić
• Mentor: Saša Singer (mentor)
• Član povjerenstva: Saša Singer (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Dražen Adamović (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Boris Guljaš (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Luka Grubišić (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Prirodoslovno-matematički fakultet; (Matematički odsjek); Zagreb
• Datum i država obrane: 2017-07-19, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: PRIRODNE ZNANOSTI; Matematika

Sažetak

U današnje vrijeme algoritmi za generiranje slučajnih brojeva postaju glavni izvor slučajnih brojeva, no oni su deterministički i periodički. Da bi algoritam bio prihvatljiv u nekim osjetljivim područjima poput kriptografije, gdje je nepredvidivost generiranih brojeva ključni zahtjev, on mora proći stroge testove slučajnosti. Ne postoji algoritam koji može proći baš sve testove slučajnosti. Isto tako, ako algoritam prođe sve testove slučajnosti, to ne znači da je on bez greške. Prolazak testova slučajnost može samo pojačati naše povjerenje u pojedini algoritam. Jedino generatori slučajnih brojeva koji koriste fenomene iz prirode mogu generirati stvarne slučajne brojeve, ali je njihova brzina generacije nedovoljna za današnje potrebe. Međutim, u praksi se najčešće koristi hibridni pristup, tj. koristi se pseudoslučajni generator čije se sjeme određuje pomoću generatora stvarnih slučajnih brojeva.

Sažetak (engleski)

In modern times, algorithms for generating random numbers are becoming the main source of random numbers. However, they are deterministic and periodic. An algorithm must pass strict tests of randomness in order to be acceptable for cryptographic and similar purposes, as unpredictability of generated numbers is the main requirement. There is no such algorithm that can pass all tests of randomness, but passing a number of tests can boost our faith in a certain algorithm. Also, if an algorithm has passed all tests of randomness, that does not mean it is flawless. Only random number generators that use some physical phenomenon can generate true random numbers. But, those generators are so slow that they cannot be used for modern purposes. In practice, hybrid approach has shown the best results, where the seed for a pseudorandom number generator is determined with a true random number generator.

• Ključne riječi: algoritam za generiranje slučajnih brojeva; slučajni brojevi; test slučajnosti; pseudoslučajni generator; generator stvarnih slučajnih brojeva
• Ključne riječi (engleski): algorithms for generating random numbers; random numbers; test of randomness; pseudorandom number generator; true random number generator
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:217:840245
• Studijski program: Naziv: Računarstvo i matematika; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra računarstva i matematike (mag. inf. et math.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Otvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2018-03-15 13:19:46