JP2006053715A - Apparatus and method for generating pseudo random number - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、擬似乱数の生成装置および方法に関する。 The present invention relates to a pseudo random number generation apparatus and method.
従来の擬似乱数生成技術として、例えば特許文献1に記載の技術が知られている。この従来技術1では、移動体端末の有する機能手段が発生する状態情報のうちで時間的に不規則に変化する再現性のない情報の一部を抽出して得られるサンプルデータ、例えば電波の強度レベル、位置情報、通信内容又は電池電圧を一定期間ごとにサンプリングしたサンプルデータを種(シード)として、線形フィードバックシフトレジスタ(LFSR)から成る擬似乱数発生手段に入力し、擬似乱数を発生している。
As a conventional pseudo-random number generation technique, for example, a technique described in
また、非特許文献1には、区間アルゴリズムと呼ばれる擬似乱数生成アルゴリズムが記載されている(従来技術2)。この区間アルゴリズムでは、任意の確率分布を有する2つ以上(M個)の要素をもつ系列(コイン系列)から所望の確率分布を有する2つ以上の要素をもつ擬似乱数列(ターゲット乱数列)を生成している。その具体的な手順としては、先ず、コイン系列およびターゲット乱数列の各確率分布にしたがって、それぞれ0以上1未満の区間を複数の区間に分割する。次いで、M面のコイン投げを行う。次いで、出た面に対応するコイン系列区間を全て含むターゲット乱数列区間があれば、当該ターゲット乱数列区間に対応するターゲット乱数列を出力する。一方、出た面に対応するコイン系列区間を全て含むターゲット乱数列区間が無ければ、つまり、出た面に対応するコイン系列区間が複数のターゲット乱数列区間にまたがっていたならば、当該コイン系列区間をさらにコイン系列の確率分布にしたがって分割し、M面のコイン投げを再度行い、ターゲット乱数列区間の確定を試みる。これをターゲット乱数列区間が確定するまで繰り返す。
しかし、上述した従来技術1では、例えば位置情報のサンプルデータを具体的にどのように加工してLFSRに入力するシードを生成するのかが示されていないために、実際に擬似乱数生成装置を構成するための技術としては不十分である。
However, since the
また、上述した従来技術2の区間アルゴリズムでは、M面のコイン投げの平均回数の上限は有限値になることが上記非特許文献1に示されているが、コイン系列及びターゲット乱数列の確率分布、並びにコイン投げの状況によってはコイン投げが無限に繰り返されることが生じる。このように、従来技術2では、擬似乱数生成に要する処理量が大量となりうるので、擬似乱数生成に十分な処理能力を割当てることが難しい例えば携帯電話機などの携帯端末には不向きである。
Moreover, in the section algorithm of the above-described
このような理由から、特に暗号技術に用いられる擬似乱数として、過去の数列から次の数を予測できないという「予測不可能性」の性質を満足する擬似乱数を、処理量の増大を抑制しながら生成可能な擬似乱数生成装置が要望されている。上記「予測不可能性」の性質を満足するためには、動的に変化する可変的な情報、例えば端末の位置情報をシードとして利用することが望ましい。 For these reasons, pseudorandom numbers that satisfy the “unpredictability” property that the next number cannot be predicted from a past number sequence, especially as pseudorandom numbers used in cryptographic techniques, while suppressing an increase in processing amount There is a demand for a pseudo-random number generator capable of generating. In order to satisfy the above-mentioned property of “unpredictability”, it is desirable to use dynamically changing variable information, for example, terminal location information as a seed.
本発明は、このような事情を考慮してなされたもので、その目的は、携帯端末等の移動端末の位置情報をシードとして利用し、「予測不可能性」の性質を満足する擬似乱数を処理量の増大を抑制しながら生成することができる擬似乱数生成装置および方法を提供することにある。 The present invention has been made in view of such circumstances, and its purpose is to use pseudo-random numbers that satisfy the property of “unpredictability” by using location information of mobile terminals such as mobile terminals as seeds. An object of the present invention is to provide a pseudo-random number generation apparatus and method that can be generated while suppressing an increase in processing amount.
上記の課題を解決するために、本発明に係る擬似乱数生成装置は、入力される移動端末の位置情報に基づき、一定周期で前記移動端末の以前の位置からの移動方向を算出する移動方向算出手段と、前記算出された移動方向に基づき、複数の要素から成るコイン系列に係るサンプルデータを生成するコイン系列サンプルデータ生成手段と、一定期間分の前記生成されたサンプルデータを保存するサンプルデータ記憶手段と、前記サンプルデータ記憶手段に保存されているサンプル群を使用して、前記コイン系列の確率分布を計算する確率分布算出手段と、前記算出された確率分布データを保存する確率分布記憶手段と、前記サンプルデータ記憶手段からサンプル群を読み出し、また、前記確率分布記憶手段から確率分布データを読み出し、読み出したサンプル群及び確率分布データを使用して、変形型区間アルゴリズムに従い、前記サンプル群のサンプルデータをシードにした擬似乱数を生成する変形型区間アルゴリズム手段とを備え、前記変形型区間アルゴリズム手段は、複数の要素から成るターゲット乱数列の確率分布に基づいて分割された複数のターゲット乱数列区間及び当該ターゲット乱数列の要素値に係るデータを予めメモリに記憶し、前記確率分布記憶手段から読み出した確率分布データに基づいて前記コイン系列の要素数分にコイン系列区間を分割し、この分割内容を示すデータをメモリに保存し、前記サンプルデータ記憶手段から読み出したサンプル群の中からサンプルデータを一つ取り出し、当該サンプルデータに対応するコイン系列区間を前記分割したコイン系列区間の中から選択し、前記選択したコイン系列区間に最も重複している前記ターゲット乱数列区間を選択し、前記選択したターゲット乱数列区間に対応する前記ターゲット乱数列の要素値を擬似乱数列の要素値として得ることを特徴としている。 In order to solve the above-described problem, the pseudo-random number generator according to the present invention calculates a moving direction from a previous position of the mobile terminal at a constant period based on the input position information of the mobile terminal. Means, a coin series sample data generating means for generating sample data relating to a coin series consisting of a plurality of elements based on the calculated moving direction, and a sample data storage for storing the generated sample data for a certain period of time Means, a probability distribution calculating means for calculating the probability distribution of the coin series using the sample group stored in the sample data storing means, and a probability distribution storing means for storing the calculated probability distribution data. , Read a sample group from the sample data storage means, and read probability distribution data from the probability distribution storage means Using the sample group and the probability distribution data, and according to a modified interval algorithm, a modified interval algorithm means for generating pseudo-random numbers using the sample data of the sample group as a seed, the modified interval algorithm means, A plurality of target random number sequence sections divided based on a probability distribution of a target random number sequence composed of a plurality of elements and data related to element values of the target random number sequence are stored in a memory in advance, and the probability read from the probability distribution storage means Based on the distribution data, the coin series section is divided into the number of elements of the coin series, data indicating the content of the division is stored in the memory, and one sample data is read out from the sample group read from the sample data storage means. The coin system obtained by dividing the coin series section corresponding to the sample data Select from the sections, select the target random number sequence section that most overlaps with the selected coin sequence section, and set the element value of the target random number sequence corresponding to the selected target random number sequence section to the pseudo random number sequence It is obtained as an element value.
本発明に係る擬似乱数生成装置においては、前記コイン系列サンプルデータ生成手段は、定期的に、前記サンプルデータ記憶手段に保存するサンプル群を更新することを特徴とする。 In the pseudo random number generation device according to the present invention, the coin series sample data generation means periodically updates a sample group stored in the sample data storage means.
本発明に係る擬似乱数生成方法は、入力される移動端末の位置情報に基づき、一定周期で前記移動端末の以前の位置からの移動方向を算出する過程と、前記算出された移動方向に基づき、複数の要素から成るコイン系列に係るサンプルデータを生成する過程と、一定期間分の前記生成されたサンプルデータを記憶手段に保存する過程と、前記記憶手段に保存されているサンプル群を使用して、前記コイン系列の確率分布を計算する過程と、前記算出された確率分布データを記憶手段に保存する過程と、前記記憶手段からサンプル群を読み出し、また、前記記憶手段から確率分布データを読み出し、読み出したサンプル群及び確率分布データを使用して、変形型区間アルゴリズムに従い、前記サンプル群のサンプルデータをシードにした擬似乱数を生成する擬似乱数生成過程とを含み、複数の要素から成るターゲット乱数列の確率分布に基づいて分割された複数のターゲット乱数列区間及び当該ターゲット乱数列の要素値に係るデータが、予めメモリに記憶されており、前記擬似乱数生成過程において、前記記憶手段から読み出した確率分布データに基づいて前記コイン系列の要素数分にコイン系列区間を分割し、この分割内容を示すデータをメモリに保存し、前記記憶手段から読み出したサンプル群の中からサンプルデータを一つ取り出し、当該サンプルデータに対応するコイン系列区間を前記分割したコイン系列区間の中から選択し、前記選択したコイン系列区間に最も重複している前記ターゲット乱数列区間を選択し、前記選択したターゲット乱数列区間に対応する前記ターゲット乱数列の要素値を擬似乱数列の要素値として得ることを特徴としている。 The pseudo-random number generation method according to the present invention is based on a process of calculating a moving direction from the previous position of the mobile terminal at a constant period based on the input position information of the mobile terminal, and based on the calculated moving direction, Using a process of generating sample data related to a coin series composed of a plurality of elements, a process of storing the generated sample data for a predetermined period in a storage means, and a sample group stored in the storage means , Calculating the probability distribution of the coin series, storing the calculated probability distribution data in a storage means, reading a sample group from the storage means, and reading the probability distribution data from the storage means, Using the read sample group and probability distribution data, according to a modified interval algorithm, pseudo-randomization using the sample data of the sample group as a seed A plurality of target random number sequence sections divided based on a probability distribution of a target random number sequence composed of a plurality of elements and data related to element values of the target random number sequence are stored in the memory in advance. In the process of generating pseudo-random numbers, the coin series section is divided into the number of elements of the coin series based on the probability distribution data read from the storage means, and data indicating the division contents is stored in the memory. , One sample data is taken out from the sample group read from the storage means, a coin series section corresponding to the sample data is selected from the divided coin series sections, and most overlapped with the selected coin series section The target random number sequence section being selected, and the target corresponding to the selected target random number sequence section It is characterized by obtaining the element values of the bets random number sequence as an element value of the pseudo-random number sequence.
本発明に係る擬似乱数生成方法は、定期的に、前記記憶手段に保存するサンプル群を更新することを特徴とする。 The pseudorandom number generation method according to the present invention is characterized in that the sample group stored in the storage means is periodically updated.
本発明によれば、一つのシードに対して、常にほぼ一定の処理量で一つの擬似乱数を生成することができるので、擬似乱数を生成するための処理量の増大を抑制することが可能となる。さらに、移動端末の位置情報から当該移動端末の移動方向を得てコイン系列のサンプルデータを生成し、該サンプルデータをシードとして使用するので、当該シードから生成された擬似乱数は「予測不可能性」の性質を満足するものとなる。
これにより、過去の数列から次の数を予測できないという「予測不可能性」の性質を満足する擬似乱数を、処理量の増大を抑制しながら生成することができるという優れた効果が得られる。
According to the present invention, one pseudo-random number can always be generated with a substantially constant processing amount for one seed, so that an increase in the processing amount for generating a pseudo-random number can be suppressed. Become. Furthermore, since the moving direction of the mobile terminal is obtained from the location information of the mobile terminal to generate coin series sample data and the sample data is used as a seed, the pseudo-random number generated from the seed is “unpredictable. "Is satisfied.
As a result, it is possible to obtain an excellent effect that it is possible to generate a pseudo-random number that satisfies the property of “unpredictability” that the next number cannot be predicted from the past number sequence while suppressing an increase in the processing amount.
以下、図面を参照し、本発明の一実施形態について説明する。
図1は、本発明の一実施形態に係る擬似乱数生成装置1の構成を示すブロック図である。この擬似乱数生成装置1は、例えば携帯電話機やPDA等の携帯端末装置に具備される。携帯端末装置にはGPS(Global Positioning System)等の位置情報取得手段が具備されている。位置情報取得手段は、携帯端末装置の現在位置を示す位置情報を取得する。擬似乱数生成装置1には、位置情報取得手段から該位置情報が入力される。
Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a
図1において、移動方向算出部11は、入力される位置情報に基づき、一定の周期で携帯端末装置の以前の位置からの移動方向(方角)を算出し、コイン系列サンプルデータ生成部12に移動方向データを出力する。なお、移動なしの場合はその旨を示すデータを出力する。コイン系列サンプルデータ生成部12は、その移動方向データに基づき、コイン系列のサンプルデータを生成する。図2は、本実施形態に係るコイン系列のサンプルデータ生成方法の一例を説明するための説明図である。
In FIG. 1, the movement
図2には、コイン系列の要素値として、携帯端末装置30が移動した方向(方角)に応じた8個の値が定義されている。北に移動した場合は“0”、北東に移動した場合は“1”、東に移動した場合は“2”、南東に移動した場合は“3”、南に移動した場合は“4”、南西に移動した場合は“5”、西に移動した場合は“6”、北西に移動した場合は“7”である。コイン系列サンプルデータ生成部12は、移動方向算出部11から入力された移動方向データに対応する要素値をサンプルデータとして順番にサンプルデータ記憶部13に保存する。なお、移動なしの場合には、前回のサンプルデータに1を加えた値(但し、前回のサンプルデータが7の場合は0)を今回のサンプルデータとする。
In FIG. 2, eight values corresponding to the direction (direction) in which the
コイン系列サンプルデータ生成部12は、一定期間分のサンプルデータをコイン系列の一サンプル群として、サンプルデータ記憶部13に蓄積する。また、定期的に、サンプルデータ記憶部13に保存するサンプルデータを全面的に新たなサンプルデータに入れ替える。この更新タイミングは、更新タイミング発生部16から通知される。
The coin series sample
確率分布算出部14は、サンプルデータ記憶部13に保存されているサンプル群に基づき、コイン系列の確率分布を計算する。図2に示されるコイン系列では、8個の要素値“0”〜“7”のそれぞれについて、サンプル群中の該当するサンプルデータの個数を合計し、サンプルデータの総数で除算し、確率分布データを得る。そして、得られた確率分布データを確率分布記憶部15に保存する。また、サンプルデータ記憶部13に保存されるサンプルデータの更新に合わせて、確率分布を計算し直し、確率分布記憶部15に保存する確率分布データを更新する。
The probability
更新タイミング発生部16は、上記したサンプルデータ及び確率分布の更新タイミングを一定周期で発生し、更新タイミング信号をコイン系列サンプルデータ生成部12及び確率分布算出部14に出力する。
The update
変形型区間アルゴリズム部17は、入力される乱数生成命令に従って、サンプルデータ記憶部13からサンプル群を読み出し、また、確率分布記憶部15から確率分布データを読み出し、読み出したサンプル群及び確率分布データを使用して擬似乱数列を生成する。
The modified
図3は、本実施形態に係る変形型区間アルゴリズムを説明するための説明図である。なお、図3では、説明の便宜上、コイン系列の要素数は3、ターゲット乱数列の要素数は4である。また、コイン系列の確率分布は、要素値“0”が0.3、要素値“1”が0.5、要素値“2”が0.2である。ターゲット乱数列の確率分布は、要素値“0”,“1”,“2”,“3”の全てについて0.25である。 FIG. 3 is an explanatory diagram for explaining a modified section algorithm according to the present embodiment. In FIG. 3, for convenience of explanation, the number of elements of the coin series is 3, and the number of elements of the target random number sequence is 4. In the probability distribution of the coin series, the element value “0” is 0.3, the element value “1” is 0.5, and the element value “2” is 0.2. The probability distribution of the target random number sequence is 0.25 for all of the element values “0”, “1”, “2”, and “3”.
図3において、コイン系列の確率分布にしたがって、0以上1未満の区間が3つの区間I(0),I(1),I(2)に分割される。区間I(0)は、要素値“0”の確率分布“0.3”の区間である。区間I(1)は、要素値“1”の確率分布“0.5”の区間である。区間I(2)は、要素値“2”の確率分布“0.2”の区間である。 In FIG. 3, according to the probability distribution of the coin series, a section from 0 to less than 1 is divided into three sections I (0), I (1), and I (2). The section I (0) is a section of the probability distribution “0.3” having the element value “0”. The section I (1) is a section of the probability distribution “0.5” having the element value “1”. The section I (2) is a section of the probability distribution “0.2” of the element value “2”.
また、ターゲット乱数列の確率分布にしたがって、0以上1未満の区間が4つの区間J(0),J(1),J(2),J(3)に分割される。区間J(0)は、要素値“0”の確率分布“0.25”の区間である。区間J(1)は、要素値“1”の確率分布“0.25”の区間である。区間J(2)は、要素値“2”の確率分布“0.25”の区間である。区間J(3)は、要素値“3”の確率分布“0.25”の区間である。 In addition, according to the probability distribution of the target random number sequence, a section from 0 to less than 1 is divided into four sections J (0), J (1), J (2), and J (3). The section J (0) is a section of the probability distribution “0.25” having the element value “0”. The section J (1) is a section of the probability distribution “0.25” of the element value “1”. The section J (2) is a section of the probability distribution “0.25” of the element value “2”. The section J (3) is a section of the probability distribution “0.25” of the element value “3”.
今、コイン系列の要素数に対応する3面のコイン投げを行い、今回の出た面が要素値“1”の面である。これにより、コイン系列の区間I(1)が選択される。次いで、この区間I(1)に対応するターゲット乱数列の区間を区間J(0),J(1),J(2),J(3)の中から一つだけ選択する。 Now, three coins corresponding to the number of elements in the coin series are thrown, and the current surface is the surface with the element value “1”. As a result, the section I (1) of the coin series is selected. Next, only one section of the target random number sequence corresponding to the section I (1) is selected from the sections J (0), J (1), J (2), and J (3).
このターゲット乱数列区間の選択方法は、コイン系列の選択された区間に重複するターゲット乱数列区間のうち、重複部分が最も大きい区間を選択する。本選択方法は、上述した従来技術2の区間アルゴリズムにおいて、コイン系列の区間が複数のターゲット乱数列の区間にまたがった場合、コイン投げを繰り返し行うが、最終的には初回のコイン投げ時に重複部分が最も大きかったターゲット乱数列の区間に収束する可能性が高いという知見に基づいている。
なお、複数のターゲット乱数列区間が選択された場合、つまり、重複部分の最大値を有するターゲット乱数列区間が複数存在した場合には、所定の優先順位、例えば要素値の小さい方を選択する。
This method of selecting a target random number sequence section selects a section having the largest overlapping portion among target random number sequence sections that overlap the selected section of the coin series. This selection method repeats coin throwing when the coin sequence spans a plurality of target random number sequences in the section algorithm of
When a plurality of target random number sequence sections are selected, that is, when there are a plurality of target random number sequence sections having the maximum value of the overlapped portion, a predetermined priority order, for example, a smaller element value is selected.
本ターゲット乱数列区間選択方法によれば、一回のコイン投げでターゲット乱数列区間を一意に決定できるので、常にほぼ一定の処理量で擬似乱数を生成することが可能となる。 According to the target random number sequence section selection method, the target random number sequence section can be uniquely determined by one coin throw, so that it is possible to always generate pseudo-random numbers with a substantially constant processing amount.
上記ターゲット乱数列区間選択方法により、図3の例では、1回のコイン投げの結果から、コイン系列の区間I(1)に重複するのは、ターゲット乱数列の区間J(1),J(2),J(3)の3つ存在するが、区間J(2)唯一に決定される。この結果、当該擬似乱数列の要素値として、区間J(2)に対応するターゲット乱数列の要素値“2”が得られる。 According to the target random number sequence section selection method, in the example of FIG. 3, it is the target random number sequence sections J (1), J (1) that overlap with the coin series section I (1) from the result of one coin throw. 2) and J (3) exist, but the section J (2) is uniquely determined. As a result, the element value “2” of the target random number sequence corresponding to the section J (2) is obtained as the element value of the pseudo random number sequence.
図4は、図1に示す変形型区間アルゴリズム部17に係る擬似乱数列の生成手順を説明するための説明図である。図4において、変形型区間アルゴリズム部17は、確率分布記憶部15から読み出した確率分布データを使用し、コイン系列の確率分布にしたがって、0以上1未満の区間を8つの区間I(0),I(1),I(2),I(3),I(4),I(5),I(6),I(7)に分割し、この分割内容を示すデータを変形型区間アルゴリズム部17内のメモリに保存する(ステップS1)。
FIG. 4 is an explanatory diagram for describing a procedure for generating a pseudo-random number sequence according to the modified
ターゲット乱数列の要素群及び区間J(0)〜J(N)のデータは、予め変形型区間アルゴリズム部17内のメモリに保持されている。或いは、乱数生成命令入力時に外部から設定されるようにしてもよい。
The element group of the target random number sequence and the data of the sections J (0) to J (N) are stored in the memory in the modified
次いで、変形型区間アルゴリズム部17は、サンプルデータ記憶部13から読み出したサンプル群の中から、順番に一つずつサンプルデータを取り出し、シードとして使用する(ステップS2)。つまり、一つのサンプルデータがコイン投げで出た面に相当する。
Next, the modified
次いで、変形型区間アルゴリズム部17は、一つのサンプルデータ“a”に対応するコイン系列の区間を、区間I(0)〜I(7)の中から選択し、上記したターゲット乱数列区間選択方法に従って、該選択したコイン系列区間に対応するターゲット乱数列区間を、区間J(0)〜J(N)の中から唯一に選択する(ステップS3)。
Next, the modified
次いで、変形型区間アルゴリズム部17は、選択したターゲット乱数列区間に対応するターゲット乱数列の要素値“j”を擬似乱数列の一要素値として出力する(ステップS4)。変形型区間アルゴリズム部17は、乱数生成命令で指示された個数分の擬似乱数列の要素を同様にして生成し出力する。
Next, the modified
上述したように本実施形態によれば、一回のコイン投げで出た面、即ち一つのシードに対して、常にほぼ一定の処理量で一つの擬似乱数を生成することができる。これにより、擬似乱数を生成するための処理量の増大を抑制することが可能となる。 As described above, according to the present embodiment, one pseudo-random number can be always generated with a substantially constant processing amount with respect to a surface obtained by one coin throw, that is, one seed. As a result, it is possible to suppress an increase in the processing amount for generating the pseudo random number.
また、携帯端末装置の位置情報から当該携帯端末装置の移動方向を得てコイン系列のサンプルデータを生成し、該サンプルデータをシードとして使用するので、当該シードから生成された擬似乱数は「予測不可能性」の性質を満足するものとなる。これにより、本実施形態によれば、過去の数列から次の数を予測できないという「予測不可能性」の性質を満足する擬似乱数を、処理量の増大を抑制しながら生成することができるという優れた効果が得られる。 In addition, since the moving direction of the mobile terminal device is obtained from the position information of the mobile terminal device, coin series sample data is generated, and the sample data is used as a seed, the pseudo-random number generated from the seed is “unpredictable”. Satisfy the nature of "possibility". Thereby, according to this embodiment, it is possible to generate a pseudo-random number that satisfies the property of “unpredictability” that the next number cannot be predicted from the past number sequence while suppressing an increase in the processing amount. Excellent effect is obtained.
なお、擬似乱数列の長さおよび基数については任意の値に設定可能である。擬似乱数列の長さについては、コイン系列のサンプル群の中から所望の長さ分だけサンプルデータをシードとして使用すればよい。また、擬似乱数列の基数については、例えば、2進数の場合、ターゲット乱数列の要素は要素値“0”と“1”の2個であり、双方の要素値の確率分布をともに0.5とする。また、10進数の場合、ターゲット乱数列の要素は要素値“0”〜“9”の10個であり、各要素値の確率分布をともに0.1とする。
また、擬似乱数列が非一様な発生確率になるように設定することも可能である。
Note that the length and radix of the pseudorandom number sequence can be set to arbitrary values. As for the length of the pseudo-random number sequence, sample data may be used as a seed for a desired length from a sample group of coin series. As for the radix of the pseudo random number sequence, for example, in the case of a binary number, there are two elements of the target random number sequence of element values “0” and “1”, and the probability distribution of both element values is 0.5. And In the case of a decimal number, there are 10 elements of the target random number sequence of element values “0” to “9”, and the probability distribution of each element value is 0.1.
It is also possible to set the pseudo random number sequence to have a non-uniform occurrence probability.
なお、図1に示す擬似乱数生成装置1は、専用のハードウェアにより実現されるものであってもよく、また、擬似乱数生成装置1はメモリおよびDSP(デジタルシグナルプロセッサ)などの演算処理装置により構成され、擬似乱数生成装置1の機能を実現するためのプログラムをメモリにロードして実行することによりその機能を実現させるものであってもよい。
The
以上、本発明の実施形態を図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。
例えば、本発明に係る擬似乱数生成装置は、各種の移動端末装置に適用可能である。例えば、上記した携帯端末装置の他、自動車電話装置やカーナビゲーションシステム、ノート型パーソナルコンピュータ、コンピュータゲーム端末装置などに具備されてもよい。
The embodiment of the present invention has been described in detail with reference to the drawings. However, the specific configuration is not limited to this embodiment, and includes design changes and the like within a scope not departing from the gist of the present invention.
For example, the pseudorandom number generation device according to the present invention can be applied to various mobile terminal devices. For example, in addition to the above-described portable terminal device, it may be included in a car phone device, a car navigation system, a notebook personal computer, a computer game terminal device, or the like.
なお、本発明は、暗号鍵の生成やワンタイムパスワードなどのアプリケーションで使用される擬似乱数の生成に適用することができる。 The present invention can be applied to generation of pseudo random numbers used in applications such as encryption key generation and one-time passwords.
1…擬似乱数生成装置、11…移動方向算出部、12…コイン系列サンプルデータ生成部、13…サンプルデータ記憶部、14…確率分布算出部、15…確率分布記憶部、16…更新タイミング発生部、17…変形型区間アルゴリズム部、30…携帯端末装置。
DESCRIPTION OF
Claims (4)
前記算出された移動方向に基づき、複数の要素から成るコイン系列に係るサンプルデータを生成するコイン系列サンプルデータ生成手段と、
一定期間分の前記生成されたサンプルデータを保存するサンプルデータ記憶手段と、
前記サンプルデータ記憶手段に保存されているサンプル群を使用して、前記コイン系列の確率分布を計算する確率分布算出手段と、
前記算出された確率分布データを保存する確率分布記憶手段と、
前記サンプルデータ記憶手段からサンプル群を読み出し、また、前記確率分布記憶手段から確率分布データを読み出し、読み出したサンプル群及び確率分布データを使用して、変形型区間アルゴリズムに従い、前記サンプル群のサンプルデータをシードにした擬似乱数を生成する変形型区間アルゴリズム手段とを備え、
前記変形型区間アルゴリズム手段は、
複数の要素から成るターゲット乱数列の確率分布に基づいて分割された複数のターゲット乱数列区間及び当該ターゲット乱数列の要素値に係るデータを予めメモリに記憶し、
前記確率分布記憶手段から読み出した確率分布データに基づいて前記コイン系列の要素数分にコイン系列区間を分割し、この分割内容を示すデータをメモリに保存し、
前記サンプルデータ記憶手段から読み出したサンプル群の中からサンプルデータを一つ取り出し、当該サンプルデータに対応するコイン系列区間を前記分割したコイン系列区間の中から選択し、
前記選択したコイン系列区間に最も重複している前記ターゲット乱数列区間を選択し、
前記選択したターゲット乱数列区間に対応する前記ターゲット乱数列の要素値を擬似乱数列の要素値として得る
ことを特徴とする擬似乱数生成装置。 Based on the input position information of the mobile terminal, a movement direction calculation means for calculating a movement direction from the previous position of the mobile terminal at a constant cycle;
Coin sequence sample data generating means for generating sample data related to a coin sequence composed of a plurality of elements based on the calculated moving direction;
Sample data storage means for storing the generated sample data for a certain period;
A probability distribution calculating means for calculating a probability distribution of the coin series using a sample group stored in the sample data storage means;
Probability distribution storage means for storing the calculated probability distribution data;
The sample group is read from the sample data storage means, the probability distribution data is read from the probability distribution storage means, and the sample data of the sample group is read according to the modified interval algorithm using the read sample group and probability distribution data. And a modified interval algorithm means for generating pseudo-random numbers seeded with
The modified interval algorithm means includes:
A plurality of target random number sequence sections divided based on a probability distribution of a target random number sequence composed of a plurality of elements and data related to element values of the target random number sequence are stored in a memory in advance,
Based on the probability distribution data read from the probability distribution storage means, the coin series section is divided into the number of elements of the coin series, data indicating the content of the division is stored in a memory,
One sample data is taken out from the sample group read from the sample data storage means, a coin series section corresponding to the sample data is selected from the divided coin series sections,
Select the target random number sequence interval that most overlaps the selected coin sequence interval;
A pseudo-random number generation apparatus, wherein an element value of the target random number sequence corresponding to the selected target random number sequence section is obtained as an element value of the pseudo-random number sequence.
前記算出された移動方向に基づき、複数の要素から成るコイン系列に係るサンプルデータを生成する過程と、
一定期間分の前記生成されたサンプルデータを記憶手段に保存する過程と、
前記記憶手段に保存されているサンプル群を使用して、前記コイン系列の確率分布を計算する過程と、
前記算出された確率分布データを記憶手段に保存する過程と、
前記記憶手段からサンプル群を読み出し、また、前記記憶手段から確率分布データを読み出し、読み出したサンプル群及び確率分布データを使用して、変形型区間アルゴリズムに従い、前記サンプル群のサンプルデータをシードにした擬似乱数を生成する擬似乱数生成過程とを含み、
複数の要素から成るターゲット乱数列の確率分布に基づいて分割された複数のターゲット乱数列区間及び当該ターゲット乱数列の要素値に係るデータが、予めメモリに記憶されており、
前記擬似乱数生成過程において、
前記記憶手段から読み出した確率分布データに基づいて前記コイン系列の要素数分にコイン系列区間を分割し、この分割内容を示すデータをメモリに保存し、
前記記憶手段から読み出したサンプル群の中からサンプルデータを一つ取り出し、当該サンプルデータに対応するコイン系列区間を前記分割したコイン系列区間の中から選択し、
前記選択したコイン系列区間に最も重複している前記ターゲット乱数列区間を選択し、
前記選択したターゲット乱数列区間に対応する前記ターゲット乱数列の要素値を擬似乱数列の要素値として得る
ことを特徴とする擬似乱数生成方法。 Based on the input location information of the mobile terminal, a process of calculating the direction of movement from the previous location of the mobile terminal in a certain cycle;
A step of generating sample data relating to a coin sequence composed of a plurality of elements based on the calculated moving direction;
Storing the generated sample data for a certain period in a storage means;
Calculating a probability distribution of the coin sequence using a group of samples stored in the storage means;
Storing the calculated probability distribution data in a storage means;
The sample group is read from the storage unit, and the probability distribution data is read from the storage unit, and the sample group and the probability distribution data are used to seed the sample data of the sample group according to the modified interval algorithm. Including a pseudo-random number generation process for generating pseudo-random numbers,
Data related to a plurality of target random number sequence sections divided based on the probability distribution of a target random number sequence composed of a plurality of elements and element values of the target random number sequence are stored in advance in a memory,
In the pseudo-random number generation process,
Based on the probability distribution data read from the storage means, the coin series section is divided into the number of elements of the coin series, and data indicating the division content is stored in a memory,
One sample data is taken out from the sample group read from the storage means, a coin series section corresponding to the sample data is selected from the divided coin series sections,
Select the target random number sequence interval that most overlaps the selected coin sequence interval;
A pseudo-random number generation method, wherein an element value of the target random number sequence corresponding to the selected target random number sequence section is obtained as an element value of the pseudo-random number sequence.
4. The pseudo-random number generation method according to claim 3, wherein the sample group stored in the storage unit is periodically updated.
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Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007288230A (en) * | 2006-03-24 | 2007-11-01 | Tatsuomi Sakata | Computer communication apparatus, decrypted information generating apparatus and program |
WO2009125537A1 (en) * | 2008-04-09 | 2009-10-15 | パナソニック株式会社 | Signature and verification method, signature generation device, and signature verification device |
JPWO2013121736A1 (en) * | 2012-02-15 | 2015-05-11 | 日本電気株式会社 | Random number generation device, random number generation method, object placement device, and computer program |
CN111858827A (en) * | 2020-07-31 | 2020-10-30 | 成都新潮传媒集团有限公司 | Map point position rarefying display method and device and computer equipment |
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Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007288230A (en) * | 2006-03-24 | 2007-11-01 | Tatsuomi Sakata | Computer communication apparatus, decrypted information generating apparatus and program |
WO2009125537A1 (en) * | 2008-04-09 | 2009-10-15 | パナソニック株式会社 | Signature and verification method, signature generation device, and signature verification device |
CN101965711A (en) * | 2008-04-09 | 2011-02-02 | 松下电器产业株式会社 | Signature and verification method, signature generation device, and signature verification device |
US8452975B2 (en) | 2008-04-09 | 2013-05-28 | Panasonic Corporation | Signature and verification method, signature generation device, and signature verification device |
JP5341878B2 (en) * | 2008-04-09 | 2013-11-13 | パナソニック株式会社 | Signature and verification method, signature generation apparatus, and signature verification apparatus |
JPWO2013121736A1 (en) * | 2012-02-15 | 2015-05-11 | 日本電気株式会社 | Random number generation device, random number generation method, object placement device, and computer program |
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