Оптимизация работы генератора случайных чисел на основе InGaAs pi-n фотодиода в гомодинной схеме с применением дискретного вейвлет-анализа

Обложка
  • Авторы: Сибгатуллин М.Э.1,2,3, Гилязов Л.Р.1, Мавков Д.А.1, Арсланов Н.М.1
  • Учреждения:
    1. Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования “Казанский национальный исследовательский технический университет имени А.Н. Туполева-КАИ”
    2. Государственное научное бюджетное учреждение “Академия наук Республики Татарстан”
    3. Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования “Казанский (Приволжский) федеральный университет”
  • Выпуск: Том 87, № 12 (2023)
  • Страницы: 1796-1801
  • Раздел: Статьи
  • URL: https://journals.rcsi.science/0367-6765/article/view/232553
  • DOI: https://doi.org/10.31857/S036767652370309X
  • EDN: https://elibrary.ru/QJPWDP
  • ID: 232553

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Предложен подход для оптимизации работы генератора случайных чисел на основе дискретного вейвлет-анализа. Показано, что управление вкладом масштабных компонент вейвлет-преобразования в сигнал может увеличить степень случайности генерируемого ряда чисел.

Об авторах

М. Э. Сибгатуллин

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования
“Казанский национальный исследовательский технический университет имени А.Н. Туполева-КАИ”; Государственное научное бюджетное учреждение
“Академия наук Республики Татарстан”; Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования
“Казанский (Приволжский) федеральный университет”

Автор, ответственный за переписку.
Email: sibmans@mail.ru
Россия, Казань; Россия, Казань; Россия, Казань

Л. Р. Гилязов

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования
“Казанский национальный исследовательский технический университет имени А.Н. Туполева-КАИ”

Email: sibmans@mail.ru
Россия, Казань

Д. А. Мавков

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования
“Казанский национальный исследовательский технический университет имени А.Н. Туполева-КАИ”

Email: sibmans@mail.ru
Россия, Казань

Н. М. Арсланов

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования
“Казанский национальный исследовательский технический университет имени А.Н. Туполева-КАИ”

Email: sibmans@mail.ru
Россия, Казань

Список литературы

  1. Petura O. True random number generators for cryptography: Design, securing and evaluation. PhD thesis. Universite de Lyon, 2019. 145 p.
  2. Балыгин К.А., Зайцев В.И., Климов А.Н. и др. // ЖЭТФ. 2018. Т. 153. № 6. С. 879; Balygin K.A., Zaitsev V.I., Klimov A.N. et al. // JETP. 2018. V. 126. No. 6. P. 728.
  3. Петров В.М., Шамрай А.В., Ильичев И.В. и др. // Фотоника. 2021. Т. 15. № 1. С. 70; Petrov V.M., Shamray A.V., Ilyichev I.V. et al. // Photonics. Russ. 2021. V. 15. No. 1. P. 70.
  4. Пикуза М.О. // Докл. БГУИР. 2022. Т. 20. № 7. С. 43.
  5. Jacak M., Jóźwiak P., Niemczuk J, Jacak J. // Sci. Reports. 2021. V. 11. Art. No. 16108.
  6. Bassham L., Rukhin A., Soto J. et al. A statistical test suite for random and pseudorandom number generators for cryptographic applications. Gaithersburg: National Institute of Standards and Technology, 2010. 131 p.
  7. Павлов А.В. // в кн.: Квантовые и оптические методы обработки информации и вычислений. Т. 1. Санкт-Петербург: Университет ИТМО, 2021. С. 90.
  8. Ma X., Yuan X., Cao Z. et al. // Quant. Inform. 2016. No. 2. Art. No. 16021.
  9. Jennewein T., Achleitner U., Weihs G. et al. // Rev. Sci. Instrum. 2000. No. 71. P. 1675.
  10. Московский С.Б., Сергеев А.Н., Сидорова Е.И., Марудов А.А. // Вестн. МИФИ. 2021. Т. 10. № 1. С. 77.
  11. Kralj L., Lenasi H. // Front Physiol. 2022. No. 13. Art. No. 1076445.
  12. Mallat S. A wavelet tour of signal processing. N.Y.: Academic Press, 1999. 240 p.
  13. Chandrasekaran S., Poomalai S., Saminathan B. et al. // Meteorol. Appl. 2019. V. 26. No. 3. P. 511.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2.

Скачать (91KB)
3.

Скачать (717KB)
4.

Скачать (76KB)
5.

Скачать (116KB)

© М.Э. Сибгатуллин, Л.Р. Гилязов, Д.А. Мавков, Н.М. Арсланов, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».