Методы проверки случайности двоичных последовательностей

Перед использованием randomness обязательно ознакомьтесь с «randomness 免责声明»!

• Спасибо проекту zhebinhu/randomnessTests.
• Благодарю Sun Yimin за ключевой вклад в этот проект.

Обзор проекта

Этот набор инструментов реализует 15 методов проверки случайности, описанных в стандарте «GM/T 0005-2021 Проверка случайности» .

• [ 1] Проверка частоты единичных битов MonoBitFrequencyTest
• [ 2] Проверка частоты блоков FrequencyWithinBlockTest
• [ 3] Покерная проверка PokerTest
• [ 4] Проверка перекрывающихся шаблонов OverlappingTemplateMatchingTest
• [ 5] Проверка общего количества переходов RunsTest
• [ 6] Проверка распределения переходов RunsDistributionTest
• [ 7] Проверка максимального количества последовательных единиц в блоке LongestRunOfOnesInABlockTest
• [ 8] Проверка двоичного вывода BinaryDerivativeTest
• [ 9] Проверка автокорреляции AutocorrelationTest
• [10] Проверка ранга матрицы MatrixRankTest
• [11] Проверка кумулятивной суммы CumulativeTest
• [12] Проверка приблизительной энтропии ApproximateEntropyTest
• [13] Проверка линейной сложности LinearComplexityTest
• [14] Универсальная статистическая проверка Maurer MaurerUniversalTest
• [15] Дискретное преобразование Фурье DiscreteFourierTransformTest

Инструменты для проверки

Если вам нужно использовать связанные инструменты тестирования, вы можете скачать скомпилированную версию из Release или скомпилировать программу вручную, см. документацию:

• Использование инструмента для проверки rddetector
• Использование инструмента генерации данных rdgen

Быстрый старт

Инструмент для проверки rddetector — это только один из способов использования randomness, который предоставляет богатый API-интерфейс для настройки под ваши нужды.

Установите randomness:

go get -u github.com/Trisia/randomness

Вот пример проверки покера для последовательности из 1 000 000 бит:

package main

import (
	"crypto/rand"
	"fmt"
	"github.com/Trisia/randomness"
)

func main() {
	// Генерируем случайную последовательность
	n := 1000_000
	buf := make([]byte, n/8)
	_, _ = rand.Read(buf)
	// Преобразуем в массив битов
	bits := randomness.B2bitArr(buf)

	// Запускаем проверку
	p, _ := randomness.PokerTest(bits)
	fmt.Printf("Покерная проверка n: 1000000, P-value: %f\n", p)
}

Дополнительные примеры использования API см.: документация randomness API.

Проверка генераторов случайных чисел

randomness реализует стандарт GM/T 0062-2018 «Требования к проверке случайных чисел криптопродуктов» для четырёх этапов проверки генераторов случайных чисел:

• Заводская проверка detect.FactoryDetect
• Проверка при включении detect.PowerOnDetect
• Периодическая проверка detect.PeriodDetect
• Единичная проверка detect.SingleDetect

См. примеры использования в тестовом примере detect_test.go.

Если ваш процессор имеет несколько ядер, вы можете использовать API серии Fast для ускорения проверки, см. тестовый пример detect_fast_test.go.

Обратите внимание: для дискретного преобразования Фурье требуется более 1024 МБ памяти для однократной проверки 10^8 бит данных, чтобы избежать переполнения памяти (OOM), если на вашем компьютере несколько процессоров.

Развитие

Стандарты проверки:

• GM/T 0005-2021 «Стандарт проверки случайности»
• GB/T 32915-2016 «Технология информационной безопасности. Методы проверки двоичной случайности»
• GM/T 0005-2012 «Стандарт проверки случайности» уже не действует

В стандарте GM/T 0005-2021 «Проверка случайности» на основе критерия прохождения выборки добавлен критерий равномерности выборки в качестве критерия прохождения проверки, см. GM/T 0005-2021 «Проверка случайности» 6.3.

На данный момент randomness уже обновлен до стандарта GM/T 0005-2021 «Проверка случайности».