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Enregistrement W2274612645 · doi:10.5539/mas.v10n4p35

Implementation of the Binary Random Number Generator Using the Knight Tour Problem

2016· article· en· W2274612645 sur OpenAlexvenueno aff
Ali Shakir Mahmood, Mohd Shafry Mohd Rahim, Nur Zuraifah Syazrah Othman

Notice bibliographique

RevueModern Applied Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueChaos-based Image/Signal Encryption
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRandomnessRandom number generationGenerator (circuit theory)Computer scienceRandom functionRandom sequenceSequence (biology)Pseudorandom number generatorRandom permutationAlgorithmRandom seedEncryptionRandom variableMathematicsDiscrete mathematicsStatisticsPower (physics)Computer networkDistribution (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>A random number can be defined as a set of numbers produced by a numerical function, in which the next number is unpredictable and a relationship between successive occurrences is lacking. Moreover, these sequences cannot be reproduced unless the same generator function with an exact initial value is used. The design of a random number generator must overcome the previous problems of a low periodic and the capacity to reproduce the same sequence. This paper proposes the knight tour as a tool for generating pseudo random numbers. These random numbers can be use in the encryption process or in a password generator for network administrators. The randomness test suite is used to ensure the randomness of outcome sequences. Roughly, 75% of the test results obtained is better than the results from other works. The statistical properties and security analysis indicate that the knight tour application is highly successful in generating a pseudo random number with good statistical results, high linear complexity and strong capacity to withstand attacks.</p>

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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