本發(fā)明涉及網(wǎng)絡(luò)信息，特別是一種基于電子硬件熱噪聲的隨機(jī)數(shù)生成保護(hù)方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、當(dāng)前社會(huì)正處于信息化快速發(fā)展的時(shí)代，信息安全日益受到重視，隨著網(wǎng)絡(luò)通信和電子交易等應(yīng)用的普及，對(duì)于生成高質(zhì)量隨機(jī)數(shù)的需求變得愈發(fā)迫切，在這樣的背景下，基于電子硬件熱噪聲的隨機(jī)數(shù)生成保護(hù)方法應(yīng)運(yùn)而生，以提高密碼算法的保護(hù)能力，確保信息安全。

2、傳統(tǒng)的隨機(jī)數(shù)生成方法存在著偽隨機(jī)性和可預(yù)測(cè)性等安全隱患，此外，現(xiàn)有技術(shù)中對(duì)于隨機(jī)數(shù)生成的硬件實(shí)現(xiàn)，往往存在著噪聲信號(hào)的不穩(wěn)定性和可預(yù)測(cè)性，容易受到外部攻擊或干擾，本發(fā)明通過(guò)采集電子硬件內(nèi)部的熱噪聲信號(hào)，并結(jié)合等效噪聲和混合技術(shù)，解決了傳統(tǒng)隨機(jī)數(shù)生成方法中存在的安全問(wèn)題，提高了密碼算法的保護(hù)能力。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、鑒于現(xiàn)有的基于電子硬件熱噪聲的隨機(jī)數(shù)生成保護(hù)方法及系統(tǒng)中存在的問(wèn)題，提出了本發(fā)明。

2、因此，本發(fā)明針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中隨機(jī)數(shù)生成的不穩(wěn)定性和可預(yù)測(cè)性問(wèn)題，采用本發(fā)明的基于電子硬件熱噪聲的隨機(jī)數(shù)生成保護(hù)方法，通過(guò)混合等效噪聲和量化后的熱噪聲信號(hào)，提高了隨機(jī)數(shù)的隨機(jī)性和安全性。

3、為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

4、第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種基于電子硬件熱噪聲的隨機(jī)數(shù)生成保護(hù)方法，其包括，采集電子硬件內(nèi)部的熱噪聲信號(hào)，利用低通濾波器對(duì)熱噪聲信號(hào)進(jìn)行過(guò)濾，使用低噪聲放大器處理過(guò)濾后的熱噪聲信號(hào)；

5、將處理后的熱噪聲信號(hào)進(jìn)行量化，引入等效噪聲對(duì)量化后的熱噪聲信號(hào)進(jìn)行隨機(jī)數(shù)混合；

6、將混合后的隨機(jī)數(shù)映射到密碼學(xué)協(xié)議中并進(jìn)行結(jié)合，提高密碼算法的保護(hù)能力。

7、作為本發(fā)明所述基于電子硬件熱噪聲的隨機(jī)數(shù)生成保護(hù)方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述采集電子硬件內(nèi)部的熱噪聲信號(hào)包括量子安全服務(wù)端和安裝有量子安全卡的終端節(jié)點(diǎn)，所述量子安全服務(wù)端與所述終端節(jié)點(diǎn)通過(guò)傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)連接，所述量子安全服務(wù)端包括密鑰中心子節(jié)點(diǎn)和接入基站子節(jié)點(diǎn)；

8、所述過(guò)濾包括根據(jù)接入基站子節(jié)點(diǎn)去認(rèn)證所述終端節(jié)點(diǎn)，基于終端節(jié)點(diǎn)匹配密鑰中心子節(jié)點(diǎn)，并向所述終端節(jié)點(diǎn)反饋密鑰中心子節(jié)點(diǎn)的地址信息；

9、提取反饋后的地址信息并進(jìn)行存儲(chǔ)，將未得到反饋的終端節(jié)點(diǎn)進(jìn)行過(guò)濾。

10、作為本發(fā)明所述基于電子硬件熱噪聲的隨機(jī)數(shù)生成保護(hù)方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述處理包括將低噪聲放大器與熱噪聲信號(hào)進(jìn)行連接，將過(guò)濾后的終端節(jié)點(diǎn)輸出的信號(hào)輸入到放大器的輸入端，計(jì)算放大器增益值，基于增益值計(jì)算輸出信號(hào)幅度范圍和輸入信號(hào)幅度范圍，使用非線性函數(shù)描述輸出信號(hào)幅度范圍和輸入信號(hào)幅度范圍vin之間的關(guān)系；

11、所述計(jì)算放大器增益值的具體計(jì)算公式為：

12、

13、其中，s表示放大器的工作頻率，s0表示放大器的截止頻率，n表示階數(shù)；

14、當(dāng)時(shí)，則輸出信號(hào)的低值小于或等于預(yù)設(shè)的低輸出值時(shí)，此時(shí)增加放大器增益，提高輸出信號(hào)幅度，所述增加放大器增益包括調(diào)整放大器參數(shù)，增加輸入電壓或調(diào)整放大器電路中的元件值；

15、當(dāng)時(shí)，輸出信號(hào)的低值大于預(yù)設(shè)的低輸出值時(shí)，此時(shí)降低放大器增益，減少輸出信號(hào)幅度，所述降低放大器增益包括調(diào)整放大器參數(shù)，降低輸入電壓或調(diào)整放大器電路中的元件值。

16、所述輸入信號(hào)幅度范圍的具體公式為：

17、

18、其中，k1和k2表示非線性因子，a表示放大器增益值，vout表示輸出信號(hào)幅度范圍，vin表示輸入信號(hào)幅度范圍。

19、作為本發(fā)明所述基于電子硬件熱噪聲的隨機(jī)數(shù)生成保護(hù)方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述量化包括利用量化器調(diào)整輸出信號(hào)幅度范圍和輸入信號(hào)幅度范圍的比例，所述調(diào)整包括通過(guò)外部測(cè)試儀器的模擬信號(hào)發(fā)生器采集校準(zhǔn)數(shù)據(jù)集，將采集的校準(zhǔn)數(shù)據(jù)集輸入到多項(xiàng)式擬合算法中，分析擬合曲線與實(shí)際數(shù)據(jù)之間的殘差，所述擬合算法的具體公式為：

20、

21、其中，yactual表示輸出信號(hào)幅度范圍的實(shí)際輸出值，vini表示第i個(gè)輸入信號(hào)幅度范圍內(nèi)的輸入信號(hào)值，αi表示擬合多項(xiàng)式的系數(shù)，∈表示誤差項(xiàng)；

22、所述殘差的具體計(jì)算公式為：

23、e＝y(tǒng)actual-ypred

24、其中，yactual表示輸出信號(hào)幅度范圍的實(shí)際輸出值，ypred表示預(yù)測(cè)值，e表示殘差；

25、將殘差e與對(duì)應(yīng)的輸入信號(hào)幅度范圍內(nèi)的各輸入信號(hào)值進(jìn)行擬合，觀察殘差e的分布狀態(tài)；

26、若殘差分布呈現(xiàn)隨機(jī)分布時(shí)，則擬合曲線未成功擬合到實(shí)際數(shù)據(jù)，此時(shí)利用局部離群因子算法尋找分布狀態(tài)中的離散點(diǎn)；

27、若殘差分布呈現(xiàn)均勻分布時(shí)，則擬合曲線成功擬合到實(shí)際數(shù)據(jù)。

28、作為本發(fā)明所述基于電子硬件熱噪聲的隨機(jī)數(shù)生成保護(hù)方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述尋找分布狀態(tài)中的離散點(diǎn)包括比較實(shí)際數(shù)據(jù)周?chē)木植棵芏扰c鄰近數(shù)據(jù)點(diǎn)的局部密度確定離散點(diǎn)；

29、所述實(shí)際數(shù)據(jù)周?chē)木植棵芏劝ㄍㄟ^(guò)計(jì)算高斯核函數(shù)，并基于高斯核函數(shù)計(jì)算實(shí)際數(shù)據(jù)周?chē)木植棵芏?，具體步驟如下：

30、所述計(jì)算高斯核函數(shù)的具體公式為：

31、

32、其中，μ表示均值，σ表示標(biāo)準(zhǔn)差，k(x)表示函數(shù)；

33、所述實(shí)際數(shù)據(jù)周?chē)木植棵芏鹊挠?jì)算公式為：

34、

35、其中，n表示實(shí)際數(shù)據(jù)中的樣本數(shù)量，d表示數(shù)據(jù)的維度，||xi-xj||表示數(shù)據(jù)點(diǎn)xi和xj之間的距離；

36、所述鄰近數(shù)據(jù)點(diǎn)的局部密度的計(jì)算公式為：

37、

38、其中，|ni|表示鄰近數(shù)據(jù)點(diǎn)集合ni的大小，v表示數(shù)據(jù)空間的體積，h表示帶寬參數(shù)，用于調(diào)節(jié)核函數(shù)的寬度，j表示在xi的鄰近數(shù)據(jù)點(diǎn)集合ni中的索引；

39、若β≤γ時(shí)，則局部密度低于鄰近數(shù)據(jù)點(diǎn)的局部密度，此時(shí)找到被擬合的實(shí)際數(shù)據(jù)離散點(diǎn)；

40、若β>γ時(shí)，則局部密度高于鄰近數(shù)據(jù)點(diǎn)的局部密度，此時(shí)說(shuō)明未找到被擬合的實(shí)際數(shù)據(jù)離散點(diǎn)，此時(shí)二次計(jì)算離散點(diǎn)；

41、所述二次計(jì)算離散點(diǎn)包括計(jì)算實(shí)際數(shù)據(jù)周?chē)木植棵芏扰c鄰近數(shù)據(jù)點(diǎn)的局部密度的平均值，并將平均值與系統(tǒng)預(yù)先設(shè)定的離散點(diǎn)進(jìn)行二次比較；

42、所述平均值的具體計(jì)算公式為：

43、

44、若時(shí)，則提取實(shí)際數(shù)據(jù)離散點(diǎn)；否則，實(shí)際數(shù)據(jù)未出現(xiàn)離散現(xiàn)象。

45、作為本發(fā)明所述基于電子硬件熱噪聲的隨機(jī)數(shù)生成保護(hù)方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述等效噪聲包括根據(jù)提取的實(shí)際數(shù)據(jù)離散點(diǎn)設(shè)定信號(hào)處理參數(shù)τ，所述對(duì)量化后的熱噪聲信號(hào)進(jìn)行隨機(jī)數(shù)混合包括計(jì)算實(shí)際數(shù)據(jù)離散點(diǎn)的異常程度；

46、所述計(jì)算實(shí)際數(shù)據(jù)離散點(diǎn)的具體公式為：

47、

48、其中，表示數(shù)據(jù)點(diǎn)xi的局部離群因子，ni表示數(shù)據(jù)點(diǎn)xi鄰近的數(shù)據(jù)點(diǎn)集合，j表示在xi的鄰近數(shù)據(jù)點(diǎn)集合ni中的索引。

49、作為本發(fā)明所述基于電子硬件熱噪聲的隨機(jī)數(shù)生成保護(hù)方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述結(jié)合包括將實(shí)際計(jì)算的數(shù)據(jù)離散點(diǎn)用于隨機(jī)數(shù)初始量進(jìn)行隨機(jī)認(rèn)證，所述認(rèn)證包括將其應(yīng)用于密碼算法的密鑰更新和管理過(guò)程中，監(jiān)視離散點(diǎn)破壞情況，對(duì)硬件熱噪聲的隨機(jī)數(shù)進(jìn)行保護(hù)。

50、第二方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種基于電子硬件熱噪聲的隨機(jī)數(shù)生成保護(hù)系統(tǒng)，其包括：處理模塊，其采集電子硬件內(nèi)部的熱噪聲信號(hào)，利用低通濾波器對(duì)熱噪聲信號(hào)進(jìn)行過(guò)濾，使用低噪聲放大器處理過(guò)濾后的熱噪聲信號(hào)；

51、量化模塊，其將處理后的熱噪聲信號(hào)進(jìn)行量化，引入等效噪聲對(duì)量化后的熱噪聲信號(hào)進(jìn)行隨機(jī)數(shù)混合；

52、保護(hù)模塊，其將混合后的隨機(jī)數(shù)映射到密碼學(xué)協(xié)議中并進(jìn)行結(jié)合，提高密碼算法的保護(hù)能力。

53、第三方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其中：所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)上述的基于電子硬件熱噪聲的隨機(jī)數(shù)生成保護(hù)方法的任一步驟。

54、第四方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其中：所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)上述的基于電子硬件熱噪聲的隨機(jī)數(shù)生成保護(hù)方法的任一步驟。

55、本發(fā)明有益效果為：本發(fā)明基于電子硬件熱噪聲的隨機(jī)數(shù)生成保護(hù)方法，有效提升了隨機(jī)數(shù)的隨機(jī)性和安全性，通過(guò)采集電子硬件內(nèi)部的熱噪聲信號(hào)，并引入等效噪聲進(jìn)行混合，生成更具隨機(jī)性的隨機(jī)數(shù)，利用了硬件獨(dú)特的物理特性，避免了傳統(tǒng)偽隨機(jī)數(shù)生成器存在的可預(yù)測(cè)性和周期性問(wèn)題，結(jié)合密碼學(xué)協(xié)議，將隨機(jī)數(shù)應(yīng)用于密鑰更新和管理過(guò)程，提高了密碼算法的保護(hù)能力，為信息安全領(lǐng)域帶來(lái)了重要的技術(shù)突破。