CN104133658A - 一种片内真随机数生成器 - Google Patents

Abstract

本发明涉及片内真随机数生成器，包括随机噪声生成器，AD(模拟到数字)采样器，噪声转化器和序列发生器。本发明的特点是利用片内温度传感器，作为真随机数生成器的噪声源，通过AD采样将温度值转换成数字信号，对采样得到的数字信号进行噪声提取转化，得到一组真随机序列，最后通过序列发生器对多组随机序列组装，产生任意比特的真随机数。由于采用片内的噪声信号作为真随机数的信号源，具有随机和不可预测等特性，产生的随机数分布均匀，符合不相关等特性，是一种高质量的真随机数。本发明是利用集成电路实现的片内真随机数生成器，利用了芯片设计的流水线，同步处理和资源复用等技术，具有成本低，稳定性好，速率快，易于实现等优点。

Description

一种片内真随机数生成器

技术领域

一种片内真随机数生成器，属于安全领域，通信领域及集成电路设计领域，特别涉及在芯片内部实现真随机数生成器的设计。

背景技术

在安全领域和通信领域中，对高质量真随机数的需求与日俱增。对于大部分加密系统而言，随机数的性能决定了所使用密钥和协议参数的安全性。

使用软件算法实现的伪随机数，不可避免地具有周期性和可预测性等特征，存在可被攻击的安全隐患，因此使用伪随机数的安全系统必然存在性能瓶颈。

为了获取真随机数，现有的一种方式是芯片外接真随机数发生装置，虽然解决了伪随机数问题，但存在成本高，速率慢，电路复杂等问题。

为了获取不可预测的真随机数，就需要使用自然界存在的物理噪声，如电路的热噪声。本发明旨在芯片内部实现一种低成本、高质量的真随机数发生器。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：本发明公开了一种片内真随机数生成器，利用片内温度传感器，作为真随机数生成器的噪声源，通过AD采样将温度值转换成数字信号，对采样得到的数字信号进行噪声提取转化，得到一组随机序列，最后通过序列发生器对多组随机序列进行排列组合，产生任意比特的真随机数。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种片内真随机数生成器，包括：

随机噪声生成器，用于产生带随机噪声的模拟信号；

AD采样器，用于对带随机噪声的模拟量进行采样，转换成数字量；

噪声转化器，用于对采样得到的数字信号进行噪声提取转化，得到一组原始真随机序列；

序列发生器，用于对多组原始真随机数序列进行排列组合，生成任意比特的真随机数序列。

进一步地，所述随机噪声生成器为片内温度传感器，在芯片内部自带温度传感器，无需连接额外模拟器件，很大程度上节省了真随机数生成器的成本；所述的AD采样器的比特位宽为W，温度传感器噪声分量相对于实际温度值来说，幅值较小，因此要求AD采样器有较高的比特位宽(通常大于等于8比特)；所述噪声转化器完成对X次采样后得到的数字信号进行噪声提取转化，其中X为大于等于2的任意整数。本发明采用的转化方法为：提取原始数字信号的直流分量，通过直流分量和原始数字信号作比较，将噪声信号转化成一组X比特的真随机数序列；可重复运行Y次上述过程，得到X×Y比特真随机序列，其中Y为大于等于1的任意整数；所述的序列发生器对X×Y比特真随机序列进行排列组合，生成任意比特的真随机数。

本发明的有益效果是：由于采用真实物理过程作为真随机数的信号源，具有随机和不可预测等特性，因此消除了伪随机数的周期性和相关性等问题，产生的随机数分布均匀，符合不相关等特性，是一种高质量的真随机数。本发明是利用集成电路实现的片内真随机数生成器，利用了芯片设计的流水线，同步处理和资源复用等技术，具有成本低，稳定性好，速率快，易于实现等优点。

附图说明

图1是本发明的片内真随机数生成器的总体框图；

图2是本发明实施例的硬件电路结构图；

图3是本发明实施例的电路时序图；

图4是本发明实施例的电路工作流程图；

图5是本发明实施例的实测数据分析图；

具体实施方式

为了更加清晰地描述本发明的原理，结构和优点，以下结合附图，从方法原理，硬件电路，实现流程和实测数据分析等方面，对本发明做进一步详细说明。此处所描述的具体实施内容仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明公开了一种片内真随机数生成器，利用片内温度传感器，作为真随机数生成器的噪声源，通过AD采样将温度值转换成数字信号，并将原始数字信号中的噪声分量转化成一组真随机序列，最后通过序列发生器，产生任意比特的真随机数。

图1给出了本发明的片内真随机数生成器的总体框图，详述如下：

片内真随机数生成器包括：

随机噪声生成器100，包含片内温度传感器，用于产生带随机噪声的模拟信号；

AD采样器200，用于对随机噪声生成器100输出的模拟信号进行采样，转换成数字信号；

噪声转化器300，用于对AD采样器200输出的数字信号进行处理，提取出直流分量，再通过原始数字信号和直流分量作比较，得到一组原始真随机序列；

序列发生器400，重复利用装置100～300，得到多组原始真随机序列，并完成对序列的组合排列，生成任意比特的真随机数。

在噪声转化器300中提取直流分量时，本实施例中采用对多个AD采样值进行统计求平均的方式实现。

对片内温度传感器的X次采样结果T_adc可以看作实际温度值T_real和随机噪声T_noise的耦合，即T_adc(n)＝T_real+T_noise(n),n＝0,1,2,3,…,(X-1)。

对X次采样结果进行统计求平均，可以算出采样值的直流分量：

$T_{\mathrm{dc}}=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=0}^{X-1}(T_{\mathrm{real}}+T_{\mathrm{noise}}\left(i\right))}{X}=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=0}^{X-1}{T}_{\mathrm{real}}+{\mathrm{\Σ}}_{i=0}^{X-1}{T}_{\mathrm{noise}}\left(i\right)}{X}=T_{\mathrm{real}}+\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=0}^{X-1}{T}_{\mathrm{noise}}\left(i\right)}{X}.$

$T_{\mathrm{adc}}\left(n\right)-T_{\mathrm{dc}}=T_{\mathrm{noise}}\left(n\right)-\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=0}^{X-1}{T}_{\mathrm{noise}}\left(i\right)}{X},n=\mathrm{0,1,2,3},...,(X-1),$ 由此可见，温度采样值和其直流分量的比较可以认为是随机噪声和噪声期望的比较。而从随机噪声的均匀分布特性可以得出，比较结果是真随机数。

为了方便实现，本实施例中采用如下设置：X＝2^N，Y＝M。

图2给出了本发明实施例的硬件电路结构图，针对部分内容详述如下：

本实施例中各模块的工作时钟，统一由时钟管理模块500提供，所有数字逻辑采用同步处理，保证了信号处理的稳定性。

噪声转化器300包含：

模2^N计数器301，加法器302，数据缓存寄存器组303，寄存器304，平均值锁存器305，右移逻辑306和数字比较器307。

加法器302和寄存器304组成数据累加器；AD采样器200的输出数据在输入到累加器同时，写入数据缓存寄存器组303；模2^N计数器301循环计数，具有以下功能：产生数据缓存寄存器组303的写入地址，数据缓存寄存器组303输出到数字比较器400的读取地址，平均值锁存器305的锁存条件(计数值达到2^N-1)；平均值锁存器305和右移逻辑306完成对累加结果求出平均值，得到2^N次采样的直流分量；数字比较器307，用于比较数据缓存寄存器组303输出和平均值锁存器305输出，生成原始真随机序列，本实施例采用的比较算法如下：大于直流分量为“1”，小于直流分量为“0”，等于直流分量做特殊处理(第奇数次等于为“1”，第偶数次等于为“0”)。

序列发生器400包含：

模M计数器401，移位寄存器402，数据锁存器403和序列组装器404。

移位寄存器402完成对噪声转化器300输出随机比特的移位寄存；当完成2^N比特移位寄存后，数据存储到数据锁存器403中；同时，序列组装器404完成对2^N比特数据的排列组合；模M计数器401完成重复利用本实施例电路完成M次数据获取组装过程，最终获得任意比特的真随机数。

图3给出了本发明实施例的电路工作时序图，可以看到本实施例采用了流水线技术，并充分利用了同一套硬件资源，具有很好的稳定性高，成本低等优点。

图4所示为本发明实施例的电路工作流程图，给出了利用本发明产生M×2^N比特真随机序列的工作流程，详述如下：

步骤1：初始化，计数器301清零，计数器401清零，启动片内真随机数发生器；

步骤2：计数器301循环计数，若计数到2^N-1，进入步骤3；

步骤3：数据存储到数据锁存器403，并完成数据组装，进入步骤4；

步骤4：若计数器401计数到M-1，进入步骤5；否则，计数器401计数加1，进入步骤2；

步骤5：获取任意比特真随机数，关闭片内真随机数发生器。

图5给出了实际测试得到连续2000个温度信号后，按照实施例中方法处理所得到的噪声信号的幅值图，频谱图及相关性分析图，可以看出，实测噪声的互相关程度很低，具有良好的随机性。

本发明采用真实物理过程作为真随机数的信号源，具有随机和不可预测等特性，因此消除了伪随机数的周期性和相关性等问题，产生的随机数分布均匀，符合不相关等特性，是一种高质量的真随机数。本发明是利用集成电路实现的片内真随机数生成器，利用了芯片设计的流水线，同步处理和资源复用等技术，具有成本低，稳定性好，速率快，易于实现等优点。

以上实施例仅用具体实施说明本发明的实现过程和结构，在此基础上可以有多种变化，这种基于本发明结构的变化均包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种片内真随机数生成器，其特征在于，包括：

随机噪声生成器，用于产生带随机噪声的模拟信号；

AD采样器，用于对带随机噪声的模拟量进行采样，转换成数字量；

噪声转化器，用于对采样得到的数字信号进行噪声提取转化，得到一组原始随机序列；

序列发生器，用于对多组原始真随机数序列进行组合排列，生成任意比特的真随机数。

2.如权利要求1所述的一种片内真随机数生成器，其特征在于，所述的随机噪声生成器包含：片内温度传感器，无需连接额外模拟器件，很大程度上节省了真随机数生成器的成本。

3.如权利要求1所述的一种片内真随机数生成器，其特征在于，所采用的AD采样器的比特位宽为W，温度传感器噪声分量相对于实际温度值来说，幅值较小，因此要求AD采样器有一定的比特位宽。

4.如权利要求1所述的一种片内真随机数生成器，其特征在于，所述的噪声转化器：从X次采样温度值得到的数字信号中，利用特定的方法将噪声信号转化成X比特的随机序列，其中X可为大于等于2的任意整数。

5.如权利要求1-4任一项所述的一种片内真随机数生成器，其特征在于，可重复运行Y次片内真随机数生成器，得到X×Y比特真随机数，其中Y为大于等于1的任意整数。

6.如权利要求1所述的一种片内真随机数生成器，其特征在于，所述的序列发生器：对X×Y比特真随机数进行序列组合，生成任意比特的随机数序列。

7.如权利要求4所述的一种片内真随机数生成器，其特征在于，所述的噪声转化器所采用的噪声转化方法为：提取原始数字信号的直流分量，通过原始数字信号和直流分量作比较，得到一组真随机序列。