多熵源动态切换双模式真随机数发生器
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作者:
作者单位:

1.合肥工业大学微电子学院合肥230601;2.安徽信息工程学院芜湖241000

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

TN47

基金项目:

国家自然科学基金项目(62027815,62174048,62274052)、安徽省研究生教育教学改革研究重点项目(2022jyjxggyj053)资助


Dual-mode true random number generator with dynamic switching of multiple entropy sources
Author:
Affiliation:

1.School of Microelectronics, Hefei University of Technology, Hefei 230601,China; 2.Anhui University of Information Engineering, Wuhu 241000,China

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    摘要:

    真随机数生成器(TRNG)在信息安全领域中扮演着关键角色。伽罗瓦环形振荡器(GARO)结合TRNG是一种经典的应用设计结构,但通常存在固定点或者周期性振荡的问题,为了解决上述问题,提出了一种基于现场可编程门阵列(FPGA)的多熵源双模式振荡环DMRO-TRNG结构,其熵源包括时钟抖动,亚稳态,混沌。与传统的GARO不同,它是一种动态的TRNG架构,通过使用MUX在该电路中实现动态转换,使得该电路实现在不同的工作模式之间进行切换,从而产生随机输出序列,并通过Xilinx编译器自动布局布线。该结构有效提高了随机数生成的综合性能。在Xilinx Kintex-7和Artix-7 FPGA上进行的实验表明,所提出的结构生成的随机序列通过了NIST SP800-22、NIST SP800-90B、TESTU01等多项标准测试。该结构已经在电压和温度变化下进行了广泛的测试,并显示出优异的鲁棒性。该TRNG只需要消耗36个逻辑单元(LUT),4个D触发器(DFF)和16个MUXs就可以达到750 Mbps的吞吐率,且仅使用简单的异或后处理电路,硬件开销低。

    Abstract:

    True random number generators (TRNGs) play a critical role in information security. While the Galois ring oscillator-based TRNG (GARO-TRNG) represents a classical design architecture, it typically suffers from issues of fixed points or periodic oscillations. To address these limitations, this paper proposes a novel FPGA-based DMRO-TRNG structure with multiple entropy sources incorporating clock jitter, metastability, and chaos. Distinct from conventional GARO architectures, this dynamic TRNG design implements mode switching through MUX, enabling transitions between different operational modes to generate random output sequences. The implementation utilizes Xilinx compiler for automatic place-and-route, effectively enhancing comprehensive performance in random number generation. Experimental evaluations on Xilinx Kintex-7 and Artix-7 FPGAs demonstrate that the generated random sequences successfully pass rigorous standard tests including NIST SP800-22, NIST SP800-90B, and TESTU01. The architecture exhibits exceptional robustness under varying voltage and temperature conditions through extensive testing. With low hardware overhead, this TRNG achieves a throughput of 750 Mbps while consuming only 36 LUTs, 4 DFFs, and 16 MUXs, requiring merely a simple XOR-based post-processing circuit.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

鲁迎春,纪籽言,许恩溥,马利祥.多熵源动态切换双模式真随机数发生器[J].电子测量与仪器学报,2025,39(7):63-72

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