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RANDOM NUMBER GENERATION SYSTEM meetings

Patent code P07P004102
File No. IU050078JP01
Posted date Apr 6, 2007
Application number P2005-262581
Publication number P2007-073012A
Patent number P4586163
Date of filing Sep 9, 2005
Date of publication of application Mar 22, 2007
Date of registration Sep 17, 2010
Inventor
  • (In Japanese)吉田 等明
  • (In Japanese)中西 貴裕
Applicant
  • (In Japanese)国立大学法人岩手大学
Title RANDOM NUMBER GENERATION SYSTEM meetings
Abstract PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a random number generation system capable of generating cryptologically safe random numbers by using a pseudo random number generation means.
SOLUTION: This random number generation system masks pseudo random numbers 222a, 222b, 222c and 222d generated from a certain pseudo number generation means CNN-2 (220) by a mask pattern 214 created based on a pseudo random number 212 generated from a pseudo random number generation means CNN-1 (210) in a distinct system and outputs the results 230a, 230b, 230c and 230d therefrom as a random number sequence. For instance, a chaos neural network CNN can be used for the pseudo random number generation means. By using the output random number sequence for an encryption system by a conventional encryption method, encryption further high in robustness can be executed.
Outline of related art and contending technology (In Japanese)


デジタルデータの暗号化および復号を行なうシステムにおいては、従来、ストリーム暗号方式という手法が広く用いられている。
ストリーム暗号方式とは、平文を1ビット、または数ビットごとに暗号化・復号を行なう方法であり、暗号化鍵から鍵系列とよばれる擬似乱数を生成し、その擬似乱数により平文を逐次暗号化する暗号方式である。擬似乱数は、ソフトウェアでも比較的高速に生成することができるため、ストリーム暗号方式による暗号化及び復号システムは、ソフトウェアで実現する場合でも、高速な処理を行なうことができる。この方式では、擬似乱数の生成方法が非常に重要であり、暗号強度に大きく影響する。



発明者らは、ホップフィールドネットワークや誤差逆伝搬学習則等で用いられている通常の人工ニューロンからなり、カオス出力が得られるニューラルネットワークを発明し、この独自のニューラルネットワークのことをカオス・ニューラルネットワーク(以下CNN)と呼んでいる(例えば非特許文献1,特許文献1,特許文献2)。そしてCNNを用いることにより、従来技術よりも乱数性に優れた擬似乱数を生成できることを明らかにしている(特許文献2)。
発明者らのCNNのニューロンモデルを図1(a)および式(1),式(2)に示す。



【数1】




【数2】




ここで、式(1)で表される非線形出力関数fsは特異な関数ではなく、一般的に用いられているsigmoid関数である。図1(a)および式(1),式(2)におけるその他の各係数は、以下のように定義する。
xj(t):時刻tにおけるニューロンjの出力(t=0,1,2,…)
uj:ニューロンjの内部状態
xi(t-1):時刻t-1におけるニューロンiからの入力
wij:ニューロンiからニューロンjへの結合荷重
θj:ニューロンjの閾値
Ij:ニューロンjへの外部入力値



自然界では単一で振動する出力を発生するニューロンもあるが、CNNに用いた上述のニューロンの場合には、1個のニューロンのみでは振動しない。ニューロン・ネットワークの例として、ニューロン4個から構成されるカオス・ニューラルネットワーク(CNN)の構成を図1(b)に示す。図1(b)は、ニューロン1(N1)121,ニューロン2(N2)122,ニューロン3(N3)123,ニューロン4(N4)124の4個のニューロンから構成されている。構造の特徴としてニューロンのサイクルが1つあるので、cyclic-4nn(以下C-4nn)と呼んでいる。C-4nnのパラメータ(結合荷重W、閾値θおよび外部入力Ij)を表1に示す。



【表1】




さらに、発明者らは、CNNより生成された出力の下位bitがよい乱数性を持っていることを明らかにし、従来の乱数発生方法よりも一様性に優れ、容易に真性乱数と区別できない一様な乱数を生成することができる乱数生成システムを発明している(特許文献2)。



【非特許文献1】
S.Kawamura, H.Yoshida, M.Miura, and M.Abe: Implementation of Uniform Pseudo Random Number Generator and Application to Stream Cipher based on Chaos Neural Network, Proceedings of Papers, the International Conference on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences, R-18, 2002.
【特許文献1】
特開2001-144746号公報
【特許文献2】
特開2003-76272号公報

Field of industrial application (In Japanese)


本発明は、暗号学的に安全な擬似乱数を発生する技術に関するものである。

Scope of claims (In Japanese)
【請求項1】
 
入力した平文に暗号化行う暗号化システムであって、
擬似乱数を出力する2個の擬似乱数発生手段と、
一方の前記擬似乱数発生手段から出力した擬似乱数を用いてマスクパターンを生成するマスクパターン生成手段と、
他方の前記擬似乱数発生手段から出力した擬似乱数に前記マスクパターンをマスクした結果を出力する乱数出力手段とを有する乱数生成システムと
入力した平文と前記乱数生成システムからの乱数とを演算して暗号化文を出力する暗号化手段と
を備えることを特徴とする暗号化システム。

【請求項2】
 
請求項1に記載の暗号化システムにおいて、
前記マスクパターンは、0と1とが同数であること
を特徴とする暗号化システム。

【請求項3】
 
請求項1または2に記載の暗号化システムにおいて、
前記擬似乱数発生手段はカオス・ニューラルネットワークであり、前記擬似乱数は前記カオス・ニューラルネットワークからの出力の下位ビットであること
を特徴とする暗号化システム。

【請求項4】
 
請求項1~3に記載の暗号化システムの機能をコンピュータ・システムに構築させるプログラム。
IPC(International Patent Classification)
F-term
Drawing

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JP2005262581thum.jpg
State of application right Registered
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