A Digital Pseudo Random Number Generator Based on a Chaotic Dynamic System
Notice bibliographique
Résumé
Chaotic based Pseudo Random Number Generators (PRNGs) have been very popular due to their unpredictable behavior. Hardware implementations of PRNG is used in many applications including cryptography, security and communication systems. Chaotic systems demonstrate an extreme sensitivity to variations in initial conditions and control parameters which makes it ideal for such applications especially cryptography. Due to this severe sensitivity, it is essential to implement the system with a sufficient accuracy while keeping the hardware cost as low as possible. An efficient and compact digital design is proposed for a PRNG based on a low-dimensional chaotic dynamic system. In this design, CORDIC algorithm has been used to reduce the hardware cost while maintaining the accuracy high. Experimental results and error measurements indicate a maximum error of 0.011 and RMSE of 0.0015 between the proposed digital circuits and the original chaotic system. The circuits have been synthesized for an Altera FPGA board. The results indicate that the circuits are successfully able to mimic the mathematical simulation counterpart. In addition, synthesis results verify that the proposed circuits take less than 1% of the target FPGA resources. Furthermore, Static Timing Analysis demonstrate a maximum frequency of 172.09 MHz for the proposed circuits. The proposed circuits can be employed in cryptography and security applications due to their compactness and high accuracy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».