JP2010514227A - 材料要素からランダム署名を抽出する方法および該抽出方法を実現する分解ベースを生成する方法 - Google Patents

Abstract

【課題】材料要素から抽出した署名の単一性を確保する方法、装置およびコンピュータプログラムを実現する。
【解決手段】本発明は、対象材料要素からランダム署名を抽出するための方法であって、対象材料要素の少なくとも１つの領域の構造特性の少なくとも１つの獲得ベクトルを生成する段階と、獲得ベクトルから少なくとも１つのランダム署名ベクトルを生成する段階であって、ランダム署名ベクトルが、対象材料要素の１つの同じ領域上で本方法を実現する毎にその値が発見され得るような安定な性質を有する少なくとも１つのランダム成分および／または対象材料要素の１つの同じ領域上で本方法を実現する毎にその値がランダムに変化する可能性があるような不安定な性質を有する少なくとも１つのランダム成分を備える段階と、ランダム署名としてのランダム署名ベクトルの使用とを備える。

Description

本発明は、対象材料要素を識別する観点、またはこの対象材料要素に依存またはこの対象材料要素と無関係に抽出した署名（ｓｉｇｎａｔｕｒｅ）を使用する観点で、対象材料要素からの署名抽出という技術的領域に関する。

対象材料要素の署名にまつわる問題は、２つの別個の材料要素が、その２つの対象材料要素の試料のサイズと無関係に２つの異なる署名を有することが確実またはほぼ確実であるような、この署名の単一性を保証する必要があることにある。

本発明は、対象材料要素の構造特性からこの署名を抽出することによって、署名の単一性というこの目的を達成することを提案する。対象材料要素の構造特性とは、特に、化学的または物理化学的組成、色、構造または対象材料要素上の空間中の位置に関連する他のものに必要に応じて関連付けられる、内部および／または外部の幾何学的または形態学的特性を意味する。本発明が使用する構造特性は、材料要素の刺激によって生成され、１つ以上の適切なセンサによって獲得され得るものでもよい。

すなわち、本発明は、対象材料要素からランダム署名を抽出する方法であって、
・分解ベースの適用と、
・対象材料要素中の少なくとも１つの領域の構造特性の少なくとも１つの獲得ベクトルを生成する生成段階と、
・分解ベースにしたがって、分解ベースに属する分解ベクトルの獲得ベクトル中の貢献に各々対応するランダム成分を含む画像ベクトルを取得する各獲得ベクトルの分解段階と、
・各画像ベクトル中のランダム成分の数と同じかまたはそれより少ない数の成分を備える少なくとも１つのランダム署名ベクトルを生成する生成段階であって、ランダム署名ベクトルの各成分が少なくとも１つの画像ベクトルの少なくとも１つのランダム成分の抽出および／または処理によって取得される生成段階と、
・ランダム署名としてのランダム署名ベクトルの使用と、
を備える方法に関する。

本発明によれば、本方法の結果がランダム署名であると認められるのは、第１に、全ての結果が、署名、特に、各対象材料要素および特に対象材料要素の各領域について単一性の特性を有し、第２に、ランダム署名ベクトルの構成成分がほぼ独立でありかつほぼ蓋然性が等しく、さらには独立かつ蓋然性が等しいためである。

したがって、本発明の方法は、署名が純粋またはほぼ純粋なランダム的性質を有し、「ベース」に分解された後「画像信号」と呼ばれる、好適には２次元多方向信号である信号を介して対象材料要素から抽出されたものであり、ベース自体も恐らくは同じ材料要素または異なる材料要素から生成されたものであるという点で、他の署名生成方法と異なっている。

先行技術の方法と異なって、本発明の方法主題は、抽出の後何らかの大規模なアルゴリズム演算を必要とすることなく画像信号の還元に進む。

また、本発明は、対象材料要素からランダム署名を抽出する方法であって、
・対象材料要素の少なくとも１つの領域の構造特性の少なくとも１つの獲得ベクトルを生成する生成段階と、
・獲得ベクトルから、
・対象材料要素の１つの同じ領域上で本方法を実現する毎にその値が発見可能であるような安定な性質の少なくとも１つのランダム成分、
・および／または、対象材料要素の１つの同じ領域上で本方法を実現する毎にその値がランダムに変化する可能性があるような不安定な性質の少なくとも１つのランダム成分とを備える少なくとも１つのランダム署名ベクトル、
を生成する生成段階と、
・ランダム署名としてのランダム署名ベクトルの使用と、
を備える方法に関する。

ランダム署名の生成は、前に説明したような分解ベース、または例えば自己相関のような信号処理に適した何らかの他の方法を使用して、分解によって行ってもよい。先行技術と異なって、本発明のランダム署名は、特に安定な部分に関しては、使用されるアルゴリズムにではなく対象材料要素の構造自体に依存する。

１つの好適実施形態では、ランダム署名ベクトルは、少なくとも１つの安定なランダム成分と少なくとも１つの不安定なランダム成分とを備える。

本発明の１つの特徴によれば、少なくとも１つの獲得ベクトルの生成段階は、
・獲得ウィンドウにしたがって、対象材料要素の１つの領域の構造特性の少なくとも１つの獲得を生成するステップと、
・走査経路にわたって、各獲得を獲得ベクトルにデジタル化するステップと、
を備える。

特定の獲得ウィンドウを使用する限りにおいて、ランダム署名を抽出するための方法は、獲得ウィンドウの特性を画定する決定ステップを備えてもよい。したがって、獲得ウィンドウの特性を決定するこのステップでは、特に、獲得ウィンドウの寸法および／または形態を選択することが可能であって、この獲得ウィンドウはその後、ランダム署名抽出方法を実現するためのパラメータとなる。

同様に、特定の走査経路を使用する限りにおいて、ランダム署名を抽出するための方法は、走査経路の特性を画定する決定ステップを備えてもよい。したがって、走査経路の特性を決定するこのステップでは、獲得ウィンドウのデータを読み取るため、水平走査による行毎の読み取り、または垂直走査による列毎の読み取り、または例えば垂直走査と水平走査との組み合わせの使用を選択してもよい。

ランダム署名を抽出するための方法の１つの特徴によれば、ランダム署名ベクトルの生成段階で、ランダム署名ベクトルの各ランダム成分が有限数の値（単数または複数）を提示できるような定量化を行う。

ランダム署名を抽出するための本発明の方法の別の特徴によれば、少なくとも１つの獲得ベクトルの生成段階で、対象材料要素の１つの同じ領域のｎ個の獲得ベクトルを生成し、１つの獲得ベクトルに各々対応するｎ個の画像ベクトルを使用する。

対象材料要素の１つの同じ領域のｎ個の獲得ベクトルを使用して分解ベース中で画像ベクトルへの獲得ベクトルの分解を適用する場合、ランダム署名抽出方法の１つの特徴によれば、少なくとも１つのランダム署名ベクトルの生成段階で、
・ランダム署名ベクトルの各ランダム成分が、統計的クラスに対応する有限数の値（単数または複数）または定量化のレベルを提示できるような定量化を実行し、
・ｎ個の画像ベクトルのある行の成分の全ての値に適用される試験および／または統計処理の結果によって、ランダム署名ベクトルの各成分の値またはレベルを画定する。

本発明の別の特徴によれば、少なくとも１つのランダム署名ベクトルの生成段階で、画像ベクトルの成分は中心化還元統計処理にかけられる。

本発明の別の特徴によれば、少なくとも１つのランダム署名ベクトルの生成段階で、
・ランダム署名ベクトルのランダム成分によって採用できる値またはレベルに対応する統計的クラスの数Ｃと、
・ｎ個の画像ベクトルの１つの同じ行の成分の各ランダム成分に対応する統計的クラスと、
を適用し、
・ランダム署名ベクトルの各ランダム成分の値を決定するため、
・安定性試験の後、画像ベクトルのこの行の成分が安定な性質を示すことが明らかな場合、ｎ個の画像ベクトルのこの行の成分が属する統計的クラスの値またはレベルがランダム署名ベクトルのランダム成分に割り当てられ、
・この試験の後、画像ベクトルのこの行の成分が不安定な性質を示すことが明らかな場合、ｎ個の画像ベクトルの１つのこの行の成分が属する統計的クラスの値またはレベルがランダム署名ベクトルのランダム成分に割り当てられるように、
ｎ個の画像ベクトルの１つの同じ行の全ての成分に対して統計処理および統計安定性試験が行われる。

本発明のさらなる特徴によれば、本発明の上記の形態を実現するため、少なくとも１つのランダム署名ベクトルの生成段階で、画像ベクトルの１つの同じ行の平均および標準偏差に基づいて安定性試験を実行する。

本発明のさらなる特徴によれば、ｎより小さい実数の獲得、さらには１つだけの実数の獲得からｎ個の獲得ベクトルを仮想的に生成する。

本発明の１つの特徴によれば、抽出方法の後で生成されたランダム署名ベクトルは、安定な性質を有する少なくとも１つのランダム成分を備え、このランダムで安定な成分の値は対象材料要素の１つの同じ領域上で本方法を実行する毎に発見することができる。

本発明の１つの特徴によれば、抽出方法の後で生成されたランダム署名ベクトルは、不安定な性質を有する少なくとも１つのランダム成分を備え、この不安定なランダム成分の値は対象材料要素の１つの同じ領域上で本方法を実行する毎にランダムに変化する可能性がある。

本発明の１つの特徴によれば、抽出処理の後、ランダム署名ベクトルの全てのランダム成分は安定な性質を有し、各安定なランダム成分の値は対象材料要素の１つの同じ領域上で本方法を実行する毎に発見することができる。

本発明の１つの特徴によれば、抽出処理の後、ランダム署名ベクトルの全てのランダム成分は不安定な性質を有し、各不安定なランダム成分の値は対象材料要素の１つの同じ領域上で本方法を実行する毎にランダムに変化する可能性がある。

本発明に係るランダム署名を抽出するための方法の１つの特徴によれば、少なくとも１つのランダム署名ベクトルの生成段階で、
・そのランダム成分が安定な性質を有し、各安定なランダム成分の値が対象材料要素の１つの同じ領域上で本方法を実現する毎に発見することができる安定なランダム署名ベクトルと、
・そのランダム成分が不安定な性質を有し、各不安定なランダム成分の値が対象材料要素の１つの同じ領域上で本方法を実現する毎にランダムに変化する可能性がある不安定なランダム署名ベクトルと、
が生成される。

本発明のさらなる特徴によれば、ランダム署名を抽出するための方法の実現後、
・ランダム署名ベクトルが、
・対象材料要素の１つの同じ領域上で本方法を実現する毎にその値が発見されるような安定な性質を有する少なくとも１つのランダム成分と、
・対象材料要素の１つの同じ領域上で本方法を実現する毎にその値がランダムに変化する可能性があるような不安定な性質を有する少なくとも１つのランダム成分と、
を備え、
・少なくとも１つのランダム署名ベクトルの生成段階で、安定および／または不安定な性質のランダム署名ベクトル中の位置を示す読み取りマスクが生成される。

本発明の抽出方法の実現によって生成されるランダム署名またはランダム署名ベクトルは、様々に使用してよく、以下のその例は非網羅的である。

すなわち、本発明の１つの特徴によれば、ランダム署名を抽出するための本発明の方法は、アクセス制御処理で、対象材料要素または対象材料要素に関連する物体の識別子として安定なランダム署名の少なくとも一部を使用する段階を備える。

本発明の別の特徴によれば、ランダム署名を抽出するための本発明の方法は、対称および非対称暗号処理で、例えばワンタイムパッドとして完全な機密性を保証するため、安定なランダム署名の少なくとも一部を使用する段階を備える。

本発明のさらなる特徴によれば、本発明のランダム署名抽出方法は、論理制御装置または機械の命令シーケンスまたは命令シーケンスの識別子として、安定なランダム署名の少なくとも一部を使用する段階を備える。

本発明の１つの特徴によれば、本発明に係るランダム署名を抽出するための方法は、コンピュータプログラムの変数またはパラメータとして安定なランダム署名の少なくとも一部を使用する段階を備える。

本発明の別の特徴によれば、本発明のランダム署名抽出方法は、コンピュータプログラムの変数および実行可能部分を暗号化するワンタイムパッドとして安定なランダム署名の少なくとも一部を使用する段階を備える。

本発明の別の特徴によれば、ランダム署名を抽出するための本発明の方法は、対象材料要素または対象材料要素に関連する物体の識別子として不安定なランダム署名の少なくとも一部を使用する段階と、特に、セキュリティ化識別子を取得するため、識別子を暗号化するためのワンタイムパッドとして安定なランダム署名のこの部分を使用することによって、識別子をセキュリティ化するために安定なランダム署名の少なくとも一部を使用する段階とを備える。

本発明の１つの特徴によれば、ランダム署名を抽出するための本発明の方法は、
・公開鍵／秘密鍵暗号処理で秘密鍵として不安定なランダム成分の少なくとも一部を使用する段階と、
・セキュリティ化秘密鍵を取得するため、特に秘密鍵を暗号化するワンタイムパッドとして安定なランダム署名のこの部分を使用することによって、識別子をセキュリティ化するために安定なランダム成分の少なくとも一部を使用する段階と、
を備える。

本発明のさらなる特徴によれば、ランダム署名を抽出するための本発明の方法は、
・公開鍵／秘密鍵暗号処理で秘密鍵として不安定なランダム成分の一部を使用する段階と、
・公開鍵／秘密鍵暗号処理で公開鍵として不安定なランダム成分の一部を使用する段階と、
・セキュリティ化秘密鍵を取得するため、特に秘密鍵を暗号化するワンタイムパッドとして安定なランダム署名のこの部分を使用することによって、識別子をセキュリティ化するために安定なランダム成分の少なくとも一部を使用する段階と、
を備える。

本発明の１つの特徴によれば、ランダム署名を抽出するための本発明の方法は、
・対象材料要素または対象材料要素に関連する物体の識別子として不安定なランダム成分の少なくとも一部を使用する段階と、
・暗号化または署名済み識別子を取得するため、公開鍵／秘密鍵暗号処理を使用する識別子の暗号化段階と、
・暗号化またはセキュリティ化識別子を取得するため、特に暗号化または署名済み識別子を暗号化するワンタイムパッドとして安定なランダム成分のこの部分を使用することによって、識別子をセキュリティ化するために安定なランダム成分の少なくとも一部を使用する段階と、
を備える。

上記の変形の元では、不安定なランダム成分の一部を秘密鍵として使用してもよく、また同様に、不安定なランダム成分の一部を公開鍵として使用してもよい。

本発明の抽出方法を使用して生成したランダム署名またはランダム署名ベクトルの他の使用例は、仏国特許出願第ＦＲ２８６６１３９号、ＰＣＴ国際特許出願第ＷＯ２００５７８６５１号、同第ＷＯ２００５１２２１００号、米国特許出願第２００５２６２３５０号、仏国特許出願第ＦＲ２８７０３７６号に見出すことができる。

本発明によれば、ランダム署名抽出方法のために使用される分解ベースは、既存のベースまたは、本発明のランダム署名抽出方法によって生成したベースでもよい。

したがって、本発明はまた、対象材料要素からランダム署名を抽出するために使用可能な分解ベースを生成するための方法であって、
・対象材料要素から分離した少なくとも１つの材料要素および／または対象材料要素自体の少なくとも１つの領域の構造特性のＮ個の獲得ベクトルを生成するステップと、
・画像ベクトルの各成分が獲得ベクトル中の分解ベクトルの貢献に対応する画像ベクトルの形式で各獲得ベクトルを表示できるようにする、分解ベクトルから形成された分解ベースを取得するため、統計的方法を使用して全ての獲得ベクトルを分析するステップと、
・分解ベースを使用する場合取得される全ての画像ベクトルにとって高度に決定論的および／または共通の成分の出所を形成する共通または一定貢献分解ベクトルと呼ばれる分解ベクトル（単数または複数）を識別するため、分解ベクトルの少なくとも一部を分析するステップと、
・分解ベースを保存するステップと、
・分解ベース中で、決定論的成分の出所での可能な分解ベクトルの位置および／またはランダム成分の出所での分解ベクトルの位置を与える読み取りマスクを必要に応じて保存するステップと、
を備える方法に関する。

本発明の１つの特徴によれば、分解ベクトルの分析は、
・各成分が獲得ベクトル中の分解ベクトルの貢献に対応する画像ベクトルを取得するため、各獲得ベクトルを分解ベースに射影するステップと、
・全ての画像ベクトルにとって高度に決定論的および／または共通の成分（単数または複数）を識別するため画像ベクトルの少なくとも一部を分析するステップであって、決定論的成分が、共通または一定貢献分解ベクトルと呼ばれる分解ベース中の分解ベクトルに対応し、画像ベクトルの他の成分がランダム成分と考えられるステップと、
を備える。

本発明の１つの特徴によれば、ある成分の値が材料要素の種類に関して予測可能である場合、その成分は高度に決定論的な性質のものであると考えられる。

本発明の別の特徴によれば、各獲得ベクトルは好適には少なくとも２次元の性質のものである。

本発明の分解ベースを生成するための方法の別の特徴によれば、生成方法は、分解ベースから共通または一定貢献分解ベクトルを除去する除去ステップと、分解ベースと呼ばれる還元分解ベースをランダム成分に保存するステップとを備える。

分解ベースを生成するための本発明の方法のさらなる特徴によれば、獲得ベクトルを生成する生成ステップは、ランダム署名抽出方法で使用される対象材料要素と同じ系統の少なくとも１つの材料要素によって実行される。

分解ベースを生成するための本発明の方法の別の特徴によれば、獲得ベクトルを生成するステップは、
・獲得ウィンドウにしたがって、対象材料要素から分離した少なくとも１つの材料要素および／または対象材料要素自体の少なくとも１つの領域の構造特性のＮ個の獲得を生成するステップと、
・走査経路に沿って、各獲得を獲得ベクトルの形態にデジタル化するステップと、
を備える。

ランダム署名抽出方法に関しては、分解ベースを生成するための方法は、獲得ウィンドウの特性を画定するステップを備えてもよい。したがって、本発明の１つの変形によれば、分解ベースを生成するための方法は、獲得ウィンドウの特性を読み取る読み取りステップを備える。また同様に、分解ベースを生成するための方法は、獲得ウィンドウの幾何学的特性を保存するステップを備えてもよい。

また同様に、分解ベースを生成するための方法は、走査経路の特性を画定するステップを備えてもよい。また、分解ベースを生成するための方法は、走査経路の特性を読み取るステップと、デジタル化ステップのために使用する走査経路の特性を保存するステップとを備えてもよい。

本発明の１つの特徴によれば、分解ベースを生成するための方法は、分解ベースを取得するため、主成分分析アルゴリズムを使用する。

本発明の別の特徴によれば、分解ベースを生成するための方法は、分解ベースを取得するため、独立成分分析アルゴリズムを使用する。

本発明のまた別の特徴によれば、分解ベースを生成するための方法は、決定論的成分を識別するため、空間分解アルゴリズムと、フィルタリングによる一定貢献分解ベクトルの識別とを使用する。

対象材料要素からランダム署名を抽出するための方法にも適用可能な、分解ベースを生成するための方法の１つの特徴によれば、使用される各材料要素は、死んだ生物起源の材料、有機物起源の材料、鉱物起源の材料または前述のいくつかの材料の混合および／または合成および／または堆積によって取得した材料の中から選択される。

明らかに、ランダム署名抽出方法の様々な特徴は、互いに互換性のない限りにおいて、様々な形で互いに結合してもよい。

同様に、分解ベースを生成するための方法の様々な特徴は、互いに互換性のない限りにおいて、様々な形で互いに結合してもよい。

また、本発明は、獲得手段、処理手段およびメモリ手段を備える設備または装置に関し、処理手段およびメモリ手段は少なくとも、本発明に係るランダム署名抽出方法および／または分解ベースを生成するための方法を実現するように適用される。本発明によれば、装置はさらに通信手段を備える。

また、本発明は、本発明に係るランダム署名抽出方法および／または分解ベースを生成するための方法を実現するように適用されるコンピュータプログラムに関する。

本発明の様々な他の特徴は、本発明の主題である方法を実現するための非制限的な例を例示する添付の図面を参照して以下行われる説明から明らかになるだろう。

本出願は、引用によって本出願の記載に援用する、仏国特許出願第ＦＲ０５／１３２３１号、ＦＲ０６／０１３４２号および米国仮特許出願第６０／７７４，６１８号の優先権を主張する。

前に言及したように、本発明は、物理的、化学的、生物学的または他の刺激作用によって明らかになる、部分的にカオス的な、時間安定性の微細構造を有する対象材料要素１から、ほぼ純粋で、部分的または完全に安定なランダムデジタル署名を抽出する方法に関する。また、本発明は、対象要素１の、例えばランダムシーケンス、または秘密鍵、公開／秘密鍵のペア、自己保護式識別子を生じるためのこの署名の使用に関する。

本発明によれば、対象材料要素１の構成材料は、例えば、死んだ生物起源、有機物、または無機物起源または死んだ生物、有機物または無機物起源の混合、合成または堆積の結果でもよい。対象材料要素１の構成材料は、物理的、化学的、生物的または他の刺激によって明らかにされることを意図する微細構造の時間安定性のカオス的性質によって選択する。

紙のような、一部の材料は、その成分の変動性、その配合の変動性および／または製造工程の複雑さから生じる少なくとも部分的にカオス的な構造を本質的に含んでいる。本発明の例示実施形態によれば、対象材料１は１枚の紙である。

本発明は、その構造の複雑さまたはカオス的な構造に関する情報を与える対象材料要素１の構造的特性の少なくとも一部の抽出または獲得を記載する。この目的で、対象材料要素１の種類にしたがって選択された、１つ以上の、好適には非破壊的な、刺激を対象材料１の少なくとも一部に加える。刺激は、機械的作用、光源または他の物理的発生源に由来するものでよい。そして、対象材料要素１によるこの刺激に対する応答を、加えられる刺激の種類および対象材料要素１の種類にしたがって選択した適当なセンサによって記録する。

紙のような半透明の材料の場合、コヒーレントまた非コヒーレント、偏光または非偏光の、透過または反射して１枚の紙を照射する光線を放出する光源によって物理的刺激を加えてもよく、光刺激に対する材料の応答に対応する画像を恐らくデジタルカメラを使用して獲得する。

すなわち、例示される例によれば、非コヒーレント白色光を放出するランプ２によって、紙からなる対象材料要素１を照射する。対象材料要素１の部分３による白色光の透過の結果得られる画像を、処理ユニット５₁にリンクされたカメラ５に一体化したマトリックスセンサ４を使用して獲得する。

画像がセンサ４によって獲得されたところの対象材料要素１の部分３の形状は獲得ウィンドウの形状によって画定され、その獲得ウィンドウの限度または境界は、センサの形状、または調整可能またな不能なダイアフラムの形状、またはデータの一部だけを保持するようにセンサ４から導出された信号に加えられる処理の何れかによって決定される。例えば、センサ４の表面が例示される図２のように矩形であれば、獲得ウィンドウの限度は、処理およびダイアフラムがない場合、センサ表面の物理的限度に対応する。しかし、本発明によれば、獲得ウィンドウの限度または形状はセンサ４のものに対応しないように選択してもよい。例えば、図２に点線で例示するもののような、センサの一部だけに対応し不規則な形状である獲得ウィンドウ６を選択してもよい。そして、獲得ウィンドウ６は対象材料要素１とセンサ４との間に挿入した物理的ダイアフラムの位置決め、またはセンサ４からの信号に加えた処理の何れかの結果得られるものでもよい。

明らかに、図２に例示する獲得ウィンドウ６の形状は制限的なものではなく、何らかの他の形状を採用してもよい。すなわち、獲得ウィンドウ６は必ずしも１つの部分ではなく、互いに離れた独立した部分でもよい。同様に、獲得ウィンドウの形状は必ずしも平面または２次元的ではなく、センサおよび／または刺激に関して、３より多い次元を持つある容量または数学的オブジェクトに対応するものでもよい。獲得ウィンドウの形状は、広い意味、すなわち、その限度または境界の様相、その位置、その方向においては、分解ベースの生成およびランダム署名の抽出の両方の方法に関して、本発明を実現する入力データ項目またはパラメータを形成する。

好適実施形態の原理下で、本発明のランダム署名抽出方法は、対象材料要素１の所定の領域３の画像信号を、各貢献がスカラまたは成分重量が割り当てられたモードからなるエレメンタリモード貢献（ｅｌｅｍｅｎｔａｒｙ ｍｏｄｅ ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓ）の合計に分解することを記載する。この画像信号では、こうしたモードの一部は拡散または伝播といった偏導関数方程式によって記述されるある進化的物理現象の存在に変換してもよい。上記モードは、特に、固有のモードの空間演算子（例えば、ラプラシアン）を形成してもよく、所定の調査領域の境界、すなわち、その最も広い意味での獲得ウィンドウの形状に依存してもよい。

分解ベースと呼ばれる、画像信号の記述、すなわちその分解のために使用可能な全てのモードは過剰完全であってもなくてもよい。分解ベースは画像信号に固定または適応してもよい。適応されるベースは射影追跡法（ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ ｐｕｒｓｕｉｔｓ）の分析、特に、主成分分析（ＰＣＡ）または独立成分分析（ＩＣＡ）のようなＰＣＡ関連の分析またはＰＣＡまたはＩＣＡに近い何らかの他の分析（例えば、ＡＣＰ散乱ＰＣＡ：ＡＣＰ ｓｃａｔｔｅｒｅｄ ＰＣＡ）といった単一値分解型の分解に基づくものでもよく基づかないものでもよい。

したがって、本発明のランダム署名抽出方法は、対象材料要素と同じ系統のものであってもなくてもよい第１の材料要素または対象材料要素自体から全体または一部が生成されてもされなくてもよい、必要に応じて過剰完全な、ベースＢを使用する。

本発明のランダム署名抽出方法に特に適応される分解ベースの使用によって望ましいランダム署名のより良好な抽出が達成できる限り、本発明はまた、対象材料要素からランダム署名を抽出するために使用可能な分解ベースＢを生成する方法に関する。

図３は、材料要素Ｅから分解ベースＢを生成するためのステップを示す図である。

第１のステップＧ１では、材料要素ＥのＮ個の異なる領域が獲得（静的または相対運動）の対象であって、図１に例示するような装置Ｄを使用してデジタル化される。したがって、この第１のステップＧ１では、対象材料要素１のＮ個の領域３の構造特性からＮ個の獲得ベクトルが生成されるが、その際Ｎは２以上であり、好適には２より大きい数である。

Ｍ個のセルを備えるマトリックスセンサ４を使用する場合、獲得の都度、カメラはＭ個の成分を備える獲得ベクトルを供給する。図２に例示するように、獲得ウィンドウ６がセンサ４より小さな表面を有する場合、生成段階Ｇ１は、Ｍ≧ｍである、獲得ウィンドウ６に関するｍ個の成分だけを備えるように、カメラ５から導出した獲得ベクトルの数を減少させるステップを備える。また、各獲得ベクトル中の成分の配置は、例えば、図４に例示するような左上のセルから開始される水平走査、または図５に例示されるような左下のセルから開始される垂直走査、またはペアノ曲線のような何らかの他の形状の走査経路といった、走査の方向または走査経路に依存する。本発明によれば、走査経路の構成は、分解ベースを生成するための方法を実現するパラメータを形成してもよい。少なくとも部分的に安定または再現可能なランダム署名が抽出される限り、分解ベース生成方法および抽出方法の各実現において、好適には同じ走査経路を使用する。

獲得ウィンドウの特性または構成と走査経路の特性とは、分解ベース生成方法を実現するためのパラメータを形成する獲得構造と呼び得るものを画定する。

刺激された微細構造の組織を獲得する目的で、形成されたＮ個の獲得ベクトルは好適には少なくとも２次元型で、材料要素の系統を表すものと考えられる。

次のステップＧ２では、データを記述する特徴的なエレメンタリモードを取得する方法を使用してＮ個の獲得ベクトル全ての分析を行う。各獲得ベクトルは、各々多かれ少なかれ重要な貢献を行うこうしたモードによって表してもよい。モードは、各獲得ベクトルを、貢献合計の形態に分解することを可能にするベクトルであって、各貢献はスカラまたは成分重量が割り当てられる分解ベクトルからなる。全ての成分は、検討対象の獲得ベクトルを記述する画像ベクトルを形成する。したがって、獲得ベクトルは、ベースベクトルまたは分解ベクトルとも呼ばれる分解列ベクトルのマトリックスと画像列ベクトルのマトリックスとの積によって表してもよいデータマトリックスの列を形成する。

一般に、データに適応するベースを構築する分析方法は本発明によって使用し得る方法の候補である。主成分分析（ＰＣＡ）およびその変形はそうした候補の一部を形成する。中心化還元（ｃｅｎｔｒｅｄ−ｒｅｄｕｃｅｄ）ＰＣＡは、中心化還元した獲得ベクトルのマトリックスを単一の値に分解することによって、ベースベクトルまたは分解ベクトルの直交マトリックスを供給する。獲得ベクトルをこのベースに単純に射影することによって画像ベクトルをそこから推定する。画像ベクトルの成分は、中心化され相関解除されているという特性を有する。

また、（取得される画像ベクトルの成分が、中心化、相関解除およびさらにはほぼ独立という特性を有する）ＰＣＡと同じ種類の分析を提供する独立成分分析（ＩＣＡ）を使用してもよい。例えば、画像ベクトルの成分の非ガウス性（ｎｏｎ−Ｇａｕｓｓｉａｎｉｔｙ）を最大化することによって、分解ベクトルと画像ベクトルとを同時に取得する。移植に応じて様々なアルゴリズムがこの基準を満たす（ＦａｓｔＩＣＡ、ＪＡＤＥ、ＩｎｆｏＭａｘ、等）。

全ての分解ベクトルは、対象材料要素からランダム署名を抽出する本発明の方法のために使用可能な分解ベースＢを形成する。この目的で、本発明の方法はランダム署名を抽出する毎に前に説明したように分解ベースＢを生成し得るということを理解した上で、この方法のランダム署名抽出方法を実現する際に要求に応じて使用できるように、分解ベースＢを格納または保存してもよい。

また、分解ベースを生成する際、画像ベクトルの少なくとも一部の分析を続行して、大多数またさらには全ての画像ベクトルにとって高度に決定論的および／または共通の成分を識別することを検討してもよく、決定論的な（ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｓｔ）成分は、共通または一定貢献分解ベクトルと呼ばれる分解ベース中の分解ベクトルに対応し、画像ベクトルの他の成分はランダム成分と考えられる。この分析の終了時、各画像ベクトル中で、何らかの決定論的な位置および／または何らかのランダム成分の位置を示す読み取りマスクを保存するか、または決定論的な分解ベクトルが削除された還元分解ベースを保存する。

図６は、正方形の獲得ウィンドウと、図４に例示するような水平走査型の走査経路とによって、非コヒーレント光の透過によって照射された１枚の紙の画像を使用してなされた分解ベース生成の例を例示する図である。また、ベースの生成は、主成分分析（ＰＣＡ）を使用してなされている。図６Ａは、ＰＣＡスペクトル（全て固有値）を示すグラフであり、図６Ｂは、スペクトルの３分の２に属する２５のベース要素を示す。

同様に、図７は、正方形の獲得ウィンドウと、図５に例示するような垂直走査型の走査経路とによって、非コヒーレント光の透過によって照射された１枚の紙の画像を使用してなされた分解ベース生成の例を例示する図である。また、ベースの生成は、主成分分析（ＰＣＡ）を使用してなされている。図７Ａは、ＰＣＡスペクトル（全て固有値）を示すグラフであり、図７Ｂは、スペクトルの３分の２に属する２５のベース要素を示す図である。

図８は、図９に例示する正方形でない獲得ウィンドウと、図４に例示するような水平走査型の走査経路とによって、非コヒーレント光の透過によって照射された１枚の紙の画像を使用してなされた分解ベース生成の別の例を例示する図である。図８Ａは、ＰＣＡスペクトル（全て固有値）を示すグラフであり、図８Ｂは、スペクトルの３分の２に属する２５のベース要素を示す図である。

分解ベース生成方法を実現する１つの変形によれば、使用される獲得ウィンドウ６ａは、図１０に示すように、同一でありかつ互いに結合しないｉ個のエレメンタリウィンドウ６₁からなる。例示する例によれば、ウィンドウ６ａは、矩形の１２のエレメンタリウィンドウ６₁を備える（ｉ＝１２）。そして、分解ベースの生成は、個別に扱われるエレメンタリウィンドウ６₁に適用される前に説明した方法を使用してエレメンタリ分解ベクトルが生成される、エレメンタリ分解ベースを生成する段階を使用し、ウィンドウ６ａの獲得は、エレメンタリウィンドウ６₁と同一の獲得ウィンドウのｉ個の獲得として扱われる。したがって、エレメンタリ分解ベースの生成段階では、エレメンタリウィンドウ６₁とそれらの獲得とは互いに独立していると考えられるので、生成されたエレメンタリ分解ベースによって、生成されたエレメンタリ獲得ウィンドウ６₁に対応する各エレメンタリ獲得を、成分がエレメンタリ分解ベクトルのそれぞれの貢献に対応するランダム成分を伴うエレメンタリ画像ベクトルに分解することが可能になる。そして、獲得ウィンドウ６ａ全体に対して使用可能な分解ベースを取得するため、分解ベースの生成は、１つの同じエレメンタリ分解ベクトルをｉ回連結して各分解ベクトルを形成することによって、エレメンタリ分解ベースから分解ベースを作成するステップを使用する。したがって、分解ベースはエレメンタリ分解ベースと同じ数のベクトルを備え、各エレメンタリ分解ベクトルがｊ個の成分を備える場合、各分解ベクトルはｉ×ｊ個の成分を備える。

本発明の生成方法の上記の変形のうち何れか１つにしたがって生成された分解ベースを、本発明に係るランダム署名抽出方法と共に使用してよい。

好適実施形態では、対象材料要素１からランダム署名を抽出する方法は、図１１から分かるように、以下の段階を備える。

まず、ランダム署名を抽出する時に分解ベースＢを生成しない場合、抽出のために使用される事前に記録された分解ベースＢを選択する。必要に応じて、分解ベースＢは、ランダム署名を抽出するために使用し得る獲得ウィンドウ６および走査経路の特性に関連付けられる。

そして、生成段階Ｉにより、対象材料要素１の領域３の構造特性の少なくとも１個および好適にはｎ個の獲得ベクトルを生成するが、その際ｎは２以上であり好適には２よりかなり大きな数である。獲得ベクトルの生成は、前に画定したような獲得ウィンドウ６または６ａを使用して行ってもよい。対象材料要素１から安定または再現可能なランダム署名を抽出することが望ましい場合、本発明の方法を実現する毎に同じ獲得ウィンドウまたは同じウィンドウ獲得パラメータを使用するが、こうしたパラメータは好適には必要に応じて分解ベースＢに関連付けられる獲得ウィンドウのものである。

Ｍ個のセルを備えるマトリックスセンサ４を使用する場合、カメラはＭ個の成分を備える獲得ベクトルを供給する。図２に例示するように、獲得ウィンドウ６がセンサ４より小さい表面を有する場合、生成段階Ｉは、カメラ５から導出した獲得ベクトルを、Ｍ≧ｍである、獲得ウィンドウ６に関連するｍ個の成分だけを含むように還元するステップを備える。

また、各獲得ベクトル中の成分の配置は、例えば、図４に例示するような左上のセルから開始する水平走査、または図５に例示する左下のセルから開始する垂直走査、または何らかの他の形態の走査経路、といった走査の方向または走査経路に依存する。本発明によれば、走査経路の構成は抽出方法を実現するためのパラメータを形成してもよい。少なくとも部分的に安定または再現可能なランダム署名を抽出する限りにおいて、本方法を実現する毎に同じ走査経路を使用し、分解ベースを走査経路に関連付ける場合、それは好適に使用されるこの後者の経路である。

獲得ウィンドウの特性または構成と走査経路の特性とは、獲得構造と呼び得るものを画定する。

したがって、段階Ｉはｎ個の獲得ベクトルの生成を必要とする。そして、こうしたｎ個の獲得ベクトルは、ｎ個の独立した実数の獲得、またはｎ個の獲得ベクトルを生成する出所となる１つの実数の獲得に対応する。獲得ウィンドウ６がセンサ４より小さい表面を有する場合、実数の獲得に対応する１つの獲得ベクトルと、センサ４に対する獲得ウィンドウ６の変位をシミュレートすることによって生成されたｎ−１個の獲得ベクトルとを生成することが可能であって、こうした微細変位は、例示される例では光源２およびカメラ５を備えるデジタル化装置Ｄにおいてｎ−１回連続して配置する際の対象材料要素１の位置決め誤差に対応する。

獲得ベクトルのこの組み合わせを、平均することによって、カメラ５および放射源２のノイズおよび、獲得ベクトルが計算または合成されたものである場合には、対象材料要素１を再位置決めすることによって発生し得るノイズに起因する実数の獲得ベクトルによる獲得ノイズを低減するために使用してもよい。

段階Ｉの後、ｍ個の行とｎ個の列を備えるマトリックスを形成するｍ個の成分を各々備えるｎ個の列の獲得ベクトルが存在する。

そして、段階ＩＩにより、分解ベクトルを含む分解ベースＢにしたがって、各獲得ベクトルをランダム成分に分解し、ｍ≧ｍ’であるｍ’個の成分を各々備えるｎ個の画像ベクトルを取得する。

使用される分解ベースは、例えば、対象材料要素と同じ種類の材料要素から必要に応じて作成された既存のベース、または前に説明したように、対象材料要素のいくつかの領域を分析することによって対象材料要素から作成されたベースであってもよい。

したがって、段階ＩＩが完了した時点で、ｍ’個の行とｎ個の列とを備える画像マトリックスが得られる。この画像マトリックスを次の段階ＩＩＩのために使用して、少なくとも１つのランダム署名ベクトルを生成するが、段階ＩＩＩは例示される例によれば、３つの段階ＩＩＩａ、ＩＩＩｂ、ＩＩＩｃを備える。

段階ＩＩＩの第１のステップＩＩＩａは、無効画像ベクトルと呼ばれ、署名ベクトルのための純粋にランダムな成分の探索に一致しない過活性（ｏｖｅｒａｃｔｉｖｅ）画像ベクトルを成分から除去することによって画像マトリックスを還元するステップである。所与の行の成分の活性は、画像マトリックス中の１つの行を分析することによって測定してもよい。測定は、前の行のヒストグラムを推定した後統計的に行ってもよい。また、活性は行のエネルギーとして定義してもよい。無効な成分を除去する決定は、各成分の活性を評価した後他の成分に関連して行ってもよい。そして、ｍ’≧ｍ”であるｍ”個の成分を各々有するｎ個の還元画像ベクトルを備える、還元画像マトリックスが取得される。

ステップＩＩＩｂは、還元画像マトリックスの画像ベクトルの成分を分類して、それらの安定または不安定な性質を認定する。この目的で、図１２に概略を例示するように、こうした各成分に関連する値の軸ｘ−ｘ’を異なる所定の統計的クラスｃに分割するが、この統計的クラスｃは、次のステップＩＩＩｃで（離散的な）レベルに定量化するために使用する。マトリックスの１つの行に対応するある成分が、定量化クラスと呼ばれるこうしたクラスの１つに属すると考えられるならば、それは安定であると宣言される。前記クラスに含まれることは、成分に対応する行の統計的分析の後決定してもよい。この分析は行のヒストグラムの推定に進んでもよく、その後その平均値および標準偏差の推定が続く。検討対象のクラスに含まれるか否かは、ヒストグラムｓが検討対象のクラスにほぼ完全に含まれる（例えば、標準偏差の数倍に等しい幅の平均中心化間隔がそのクラスに完全に含まれる）場合、真と考えてもよい。ヒストグラムｉが２つのクラスの間で「等分布」している場合、その成分は不安定と考えられ、不安定クラスと呼ばれる別のクラスに割り当てられる。最後に、ヒストグラムφが数個のクラスに分布しているか、または２つのクラスに非対称的に分布している場合、その成分は一般に不適当と考えられ、いわゆる不適当クラスに割り当てられる。

続くステップＩＩＩｃは、安定または不安定（有効）な成分の定量化（または有限数のグループ間での離散的なレベルの割り当て）を実行する。このステップでは、（不適当クラスに属する）不適当成分は（画像マトリックス中の空白の項または「穴」と考えられて）処理されず、署名ベクトル中の成分を生じないので、署名ベクトルは、ｍ”≧ｍ”’であるｍ”’個の成分を含む。

安定な成分は、そのクラス（安定）に対応する定量化のレベルを与えられる。例えば、獲得ベクトルが中心化還元されている場合、レベル１を正の成分に割り当てレベル０を負の成分に割り当てることによって、２つのレベルへの定量化または２値化を行ってもよい。

不安定な成分は任意の値でもよいある値を有するが、この場合、署名ベクトルの対応する成分は、所定の画像ベクトルのための成分の値に対応するクラスの値を与えられる。例えば、獲得ベクトルが中心化還元され２つのレベルへの定量化または２値化がなされている場合、不安定成分は、所定の画像ベクトル（例えば最初の）中の成分の値が負である場合、ある２値レベル（例えば０）を割り当てられ、正である場合１を割り当てられる。

そして、ステップＩＩＩｃで、署名ベクトル中の安定な成分を不安定な成分から識別または分離する読み取りマスクを生成してよい。

したがって、例示される例によれば、ランダム署名ベクトルを生成する段階ＩＩＩが完了したら、読み取りマスクＭとランダム署名ベクトルＶを取得する。この場合、読み取りマスクＭは、ランダム署名ベクトルＶと同じｍ”’個の成分を備えるベクトルである。読み取りマスクの成分は、ランダム署名ベクトルＶの対応する成分が不安定の場合例えば値０を有し、ランダム署名ベクトルＶの対応する成分が安定の場合値１を有する。

ランダム署名ベクトルＶの各成分は、ステップＩＩＩａの後有効と考えられ、ステップＩＩＩｂの後安定または不安定と考えられる画像ベクトルのランダム成分に由来する。

図６Ｃ、図７Ｃおよび図８Ｃは各々、ランダム成分に分解する分解ベースを使用する本発明の抽出方法によって取得したランダム署名に属する２値シーケンスの抽出を示す図であって、要素またはベクトルの対応する部分をそれぞれ図６Ｂ、図７Ｂおよび図８Ｂに示している。

一例として、ランダム署名抽出方法を、別の１枚の紙から生成した分解ベースを使用して、非コヒーレント光の透過によって照射された１枚の紙に適用した。３２００ｄｐｉの解像度で紙の画像から抽出した６６，０４８ビットのシーケンスを備えるランダム署名ベクトルＶの成分に対して統計的試験を実行し、本発明の方法を使用して抽出した署名の品質を決定した。結果は以下の通りであった。
エントロピ＝１．００００００
最適圧縮比＝０
Ｃｈｉ²分布＝０．７９
算術平均値＝０．５００１
Ｐｉについてのモンテカルロ数値に対する誤差＝０．０５
連続相関係数＝−０．０００３８５

本発明の方法は、対象材料要素の材料構造の画像である署名を生成するので、ここではこれらの結果が紙のカオス的性質の知識に関連付けられていることから、本発明の方法によって生成されるランダム署名ベクトルＶは純粋またはランダムな性質を持っていると言ってよい。

同様に、ランダム署名ベクトルＶの非常に強いランダム的性質は、Ａ４フォーマットの１枚の紙から本発明の方法を使用して抽出された９，２００，０００ビットのランダム署名中の素数のランダム探索、およびミラー・ラビン試験と呼ばれる連続２０回の素数判定試験（ｐｒｉｍａｌｉｔｙ ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔ ｔｅｓｔ）の実行によって図１３に間接的に示されている。

図１３Ａは、非コヒーレント光の透過によって照射された標準的な１枚の紙の、１辺が２ｃｍの平方領域の画像に対応する。図１３Ｂは、１２５×８６ピクセルの黒色画像の形態で表された１８ビットの１２５×（８６−１）個の素数のうちランダム署名から抽出された最初の１００個の素数の白い点による表示に対応する。図１３Ｂの観察は、ここでは１８ビットの全ての素数中に発見される数の分布の均一性を示しており、この均一性は、本発明の方法を使用して抽出した署名のランダムな性質の結果得られるものである。

また、本発明の抽出方法を実現する場合、抽出されたランダム署名の安定な部分の値は以下の要因によって影響されることがあるのに注意されたい。
−対象材料要素および、特に、ランダム署名を抽出する場となる対象材料要素の領域、
−獲得ウィンドウの形態および、特に、その位置および方向、
−走査経路の形態、
−使用される分解ベース、特に分解ベースを生成するために使用された材料要素（単数または複数）が対象材料要素と異なる場合その材料要素。

したがって、これらの要因は本発明のランダム署名抽出方法を実現するための多くのパラメータを形成することがある。

したがって、従来ノイズとして扱われていたものであるにも関わらず、対象材料要素のカオス的コンテントに対応する画像信号の部分は、本発明によれば、ランダム署名を抽出する形、すなわち先験的に予測不可能な形で使用される。したがって、ランダム署名ベクトルＶは全体的にも個別的にも予測不可能である。また、本発明のランダム署名は、使用されるアルゴリズムまたは処理操作にではなく、対象材料要素の材料の構造に起源を見出すものなので、本発明は対象材料要素の本質的な構造特性を保存するように最小数の処理操作によって署名を抽出することも注目される。さらに、本発明の署名はデジタル的性質を有する、すなわち、有限数に定量化された値または「レベル」を持つ成分からなる。したがって、署名の全ての成分は、それ自体、または、識別、証明、トレーサビリティ、暗号、特に認証、秘密鍵および／または公開鍵の生成、データのセキュリティ化、秘密共有、ステガノグラフィ、さらにはコンピューティング、またはランダムな事象のシミュレートまたは指令のためのロボット工学（コンピュータゲーム、プログラミング、・・・）といった、それを必要とする何らかの領域でランダムな萌芽を生成するために使用し得るレベルのほぼ純粋なランダムシーケンスを形成する。

前に説明したように、本発明の方法主題は、ランダム署名の各成分を安定または不安定なものとして分類する。同一または同様の条件下で、材料要素の何らかの新しい刺激の後、厳密またはほぼ厳密な同一性および非常に高い確率を持ってそのレベルが再発生可能な場合、署名成分は安定であると宣言される。そして、特にデータのセキュリティ化／アクセスのため、データ誤差検出器／修正器を使用して成分の安定性を増大してもよい。

本発明の方法を使用して抽出したランダム署名は様々な形で使用してもよい。

材料要素から抽出し得る安定な成分を通じて、材料要素を所有者の物理鍵として使用してもよい。また、安定なランダム成分を使用して、ワンタイムパッドを生成したり、材料要素に固有の識別子を生成したりしてもよい。

図１４は、コンピュータプログラム１１の基本的な変数またはパラメータ１０の保護を保証するための、本発明の抽出方法Ｐを使用して対象材料要素１から生成したランダム署名の安定な成分Ｖｓの１つの使用法を例示する図である。こうした使用のため、例えばＸＯＲ型の、暗号処理１２におけるワンタイム鍵として安定なランダム署名Ｖｓを使用し、セキュリティ化した基本変数１３を取得する。したがって、材料要素１から導出した安定なランダム署名によってこうした基本変数を保護し、基本変数を使用するコンピュータプログラム１１を実行するコンピュータ（図示せず）にリンクされた獲得システム（やはり図示せず）における真正な材料要素の存在をプログラムの正しい実行の条件とすることができる。そして、セキュリティ化した基本変数１３を解読しコンピュータプログラム１１が使用する基本変数１０に復帰するには対象材料要素１が必要である。

図１５は、施設、機械、業務またさらには情報へのアクセスを制御するための、本発明の抽出方法Ｐを使用して対象材料要素１から生成したランダム署名の安定な成分Ｖｓの１つの使用法を示す図である。この使用例によれば、安定なランダム署名Ｖｓを識別子として使用し、統計比較処理１４によって認証識別子のデータベースＢｄの内容と比較し、比較の結果が肯定的である場合アクセス１５を認証する。

図１６は、プログラマブル論理制御装置１６に命令するため、本発明の抽出方法Ｐを使用して対象材料要素１から生成したランダム署名の安定な成分Ｖｓのさらなる使用法を例示する図である。この使用例によれば、論理制御装置１６は安定なランダム署名Ｖｓから導出したランダム命令１７に関連して動作する。論理制御装置１６によって実行される動作は機械加工、織物加工、移動、開閉、要素の計量供給または他の論性制御装置または機械の操縦に対応するもののような様々な種類のものでよいが、このリストは網羅的なものと考えるべきではない。

また、安定なランダム署名Ｖｓを、安定なランダム成分のデータベース関連値と命令の１つ以上のシーケンスとの対応によって、所定の動作に関連付けることを検討してもよい。

同じ原理によって、安定なランダム署名Ｖｓを使用してコンピュータプログラムの機能を制御することを検討してもよい。この場合、安定なランダム署名の成分の一部がコンピュータプログラムのパラメータに直接対応するか、または安定なランダム成分とコンピュータプログラムのための所定のパラメータとの間の対応ベースを使用するかの何れかである。

図１７は、例えば、製品に関連付けることを意図するトレーサビリティデータ１７といったデータの保護を保証するための、本発明の抽出方法を使用して対象材料要素１から生成したランダム署名の安定な成分Ｖｓの１つの使用法を例示する図である。この種の使用法では、安定なランダム署名Ｖｓを、例えばＸＯＲ型の、暗号処理１８におけるワンタイム鍵として使用して、トレーサビリティデータ１７から、製品に添付可能なセキュリティ化トレーサビリティデータ１９を取得する。上記使用法の場合、安定なランダム署名Ｖｓの出所である対象材料要素１をセキュリティ化情報を保持する製品に接合してもよく、この場合セキュリティ化は、セキュリティ化データ１９の解読を保証すべき獲得装置に存する。このセキュリティ化は、特に、秘密にされ、獲得装置の製造業者だけに知られるようにしてもよい獲得ウィンドウまたは走査経路の形態で、使用される分解ベースにリンクされる。また、反対に、安定なランダム署名Ｖｓの出所である対象材料要素を製品から独立させ、例えば、セキュリティ化データ１９を保持する製品の信憑性の検証を担当するユーザが保持することを考慮してもよい。

前に言及したように、本発明の抽出方法を使用して生成したランダム署名Ｖは不安定な成分を備えてもよく、またさらには不安定な成分だけを備えてもよいが、その場合本発明の抽出方法をランダム数の生成器として使用することを検討してもよい。

ランダム署名の不安定な成分を使用して、例えば、１つ以上のワンタイムパッドを介して、安定なランダム成分によって各々保護された１つ以上の識別子および／または１つ以上の秘密鍵を生成してもよい。

本発明のランダム署名が安定な成分と不安定な成分との両方を備え得るものである限りにおいて、様々な適用業務のためこの特性から利点を引き出すことができるが、以下そのいくつかの非網羅的な例を示す。

図１８は、セキュリティ化識別子を提供するために、対象材料要素１から、本発明に係る抽出方法によって生成した安定な成分Ｖｓと不安定な成分Ｖｉとを備えるランダム署名Ｖの使用法の例を例示する図である。この種の使用法では、ランダム署名Ｖの不安定な部分Ｖｉを識別子として使用する一方で、安定な部分Ｖｓを、例えばＸＯＲ型の、暗号化処理２１におけるワンタイム鍵として使用し、セキュリティ化識別子２０を取得する。対象材料要素１と本発明の抽出方法を実現する装置とを保持することによって、ランダム署名Ｖの安定な部分Ｖｓに再アクセスし、ひいてはセキュリティ化識別子２０を解読して最初の識別子にアクセスすることを可能にするが、この場合ランダム署名Ｖの不安定な部分Ｖｉは識別子を割り当てる時点で生成される。

図１９は、公開および秘密鍵、さらには非対称暗号プロトコルにおける鍵のペアを提供するために、対象材料要素１から本発明の抽出方法Ｐによって生成した、安定な成分Ｖｓと不安定な成分Ｖｉとを備えるランダム署名Ｖの使用法の別の例を例示する図である。この種の使用法では、抽出方法Ｐは初め、不安定な成分のある部分Ｖｉ１を秘密鍵２５として使用し不安定な成分の別の部分Ｖｉ２を公開鍵２６として使用するランダム署名Ｖを生成するために実現される。そして、安定な成分Ｖｓの一部を、例えばＸＯＲ型の、暗号化処理におけるワンタイム鍵として使用して、秘密鍵２５からセキュリティ化秘密鍵２８を取得する。対象材料要素１と本発明の抽出方法を実現する装置とを保持することによって、ランダム署名Ｖの安定な部分Ｖｓに再アクセスし、ひいてはセキュリティ化秘密鍵２８を解読して、本発明の方法Ｐを最初に使用する際に生成した秘密鍵２５にアクセスしランダム署名を抽出する。

図２０は、第１に識別子、第２にワンタイムパッド、さらには非対称暗号プロトコルの公開および秘密鍵を提供するために、対象材料要素１から本発明の抽出方法Ｐによって生成した安定な成分Ｖｓと不安定な成分Ｖｉとを備えるランダム署名Ｖの使用法の別の例を例示する図である。この種の使用法では、抽出方法を使用して、まずランダム署名Ｖを生成し、その不安定な成分の第１の部分Ｖｉ１を識別子として使用し、不安定な成分の第２の部分Ｖｉ２を秘密鍵３１として使用する一方で、不安定な成分の第３の部分Ｖｉ３を公開鍵３２として使用する。そして、暗号化処理３３で秘密鍵３１を使用して、識別子３０から署名済みまたは暗号化識別子３４を取得する。そして、安定な成分Ｖｓの１つの部分を、例えばＸＯＲ型の、暗号化処理３５におけるワンタイム鍵として使用し、署名済み識別子３４からセキュリティ化署名済み識別子３６を取得する。すると、対象材料要素１と本発明の抽出方法Ｐを実現する装置を保持することによって、ランダム署名Ｖの安定な部分Ｖｓに再アクセスし、ひいてはセキュリティ化書名済み識別子３６を解読して、ランダム署名を抽出するための本発明の方法Ｐを最初に使用した際に生成された署名済み識別子３４にアクセスすることが可能になる。

図２１は、公開鍵および秘密鍵によるＲＳＡ暗号化のためのプロトコルの元での本発明の抽出方法の１つの使用法を例示する図である。対象材料要素から抽出したランダム署名を使用して、強力な素数ｐおよびｑを生成する。数ｎはｐｑの積である。数ｅはφ（ｎ）の素数となるように選択した整数であり、ｄはｅｄ≡１（ｍｏｄ φ（ｎ））となるように選択する。秘密鍵Ｃｓは整数ｐ、ｑおよびｄからなり、公開鍵は整数ｎおよびｅからなる。参符４０で示した数が暗号化すべき整数である場合、参符４１で示した数は、上記の公開鍵Ｃｐおよび秘密鍵Ｃｓを使用し、ＲＳＡプロトコルによって暗号化したこの識別子である。

明らかに、本発明に係るランダム署名を抽出する方法は、少なくとも１つの一意の符号を生成しこの符号を暗号化するための様々な処理において安定および不安定な成分の少なくとも一部を使用する異なる段階を備えてもよい。

また、本発明の方法は、本発明の範囲から離れることなく多くの他の適用業務で使用してもよい。

分解ベースを生成し、材料要素からランダム署名を抽出するための方法を実現するための設備または装置の概略図である。 本発明の方法のために使用されるマトリックスセンサの獲得表面および獲得ウィンドウの概略図である。 本発明に係る分解ベース生成方法の実行の概略図である。 本発明の生成および抽出方法のために使用可能な走査経路の例を示す図である。 本発明の生成および抽出方法のために使用可能な走査経路の例を示す図である。 本発明の方法を使用して生成された分解ベースの部分の例を示す図である。 本発明の方法を使用して生成された分解ベースの部分の例を示す図である。 本発明の方法を使用して生成された分解ベースの部分の例を示す図である。 本発明の方法を使用して生成された分解ベースの部分の例を示す図である。 本発明の方法を使用して生成された分解ベースの部分の例を示す図である。 本発明の方法を使用して生成された分解ベースの部分の例を示す図である。 本発明の方法を使用して生成された分解ベースの部分の例を示す図である。 本発明の方法を使用して生成された分解ベースの部分の例を示す図である。 本発明の方法を使用して生成された分解ベースの部分の例を示す図である。 図８に例示したもののようなベースを生成するために使用される獲得ウィンドウの形態を例示する図である。 本発明に係る分解ベースを生成しランダム署名を抽出するための方法の変形例で使用され得る獲得ウィンドウの別の形態を例示する図である。 本発明に係るランダム署名を抽出するための方法の実行の概略図である。 図１１に関連して説明したランダム署名抽出方法で使用される分類および定量化ステップを例示する図である。 １枚の紙の部分のトランスビジョンにおけるデジタル画像を示す図である。 本発明の方法を使用してその１枚の紙から抽出されたランダム署名に適用される統計処理の結果を示す図である。 本発明を使用して抽出したランダム署名の構成部分である安定なランダム成分の部分の使用例を例示する図である。 本発明を使用して抽出したランダム署名の構成部分である安定なランダム成分の部分の使用例を例示する図である。 本発明を使用して抽出したランダム署名の構成部分である安定なランダム成分の部分の使用例を例示する図である。 本発明の方法を使用して抽出したランダム署名の構成部分である安定なランダム成分の部分の使用例を例示する図である。 本発明の方法を使用して抽出したランダム署名の構成部分である安定および不安定なランダム成分の部分の使用例を例示する図である。 本発明の方法を使用して抽出したランダム署名の構成部分である安定および不安定なランダム成分の部分の使用例を例示する図である。 本発明の方法を使用して抽出したランダム署名の構成部分である安定および不安定なランダム成分の部分の使用例を例示する図である。 本発明の方法を使用して抽出したランダム署名の構成部分である安定および不安定なランダム成分の部分の使用例を例示する図である。

Claims (53)

1. 対象材料要素からランダム署名を抽出するために使用可能な分解ベースを生成するための方法であって、
   ・前記対象材料要素から分離した少なくとも１つの材料要素および／または前記対象材料要素自体の少なくとも１つの領域の構造特性のＮ個の獲得ベクトルを生成するステップと、
   ・各成分が前記獲得ベクトル中の分解ベクトルの貢献に対応する、画像ベクトルの形態の各獲得ベクトルの表示を可能にする分解ベクトルから形成された分解ベースを取得するため、統計的方法を使用して全ての獲得ベクトルを分析するステップと、
   ・前記分解ベースを使用して取得される全ての画像ベクトルにとって高度に決定論的および共通の成分の出所となる、共通または一定貢献分解ベクトルと呼ばれる分解ベクトルを識別するため、前記分解ベクトルの少なくとも一部を分析するステップと、
   ・前記分解ベースを保存するステップと、
   ・前記分解ベース中で、決定論的成分の出所での任意の分解ベクトルの位置および／またはランダム成分の出所での分解ベクトルの位置を与える読み取りマスクを必要に応じて保存するステップと、
   を備える方法。
2. 前記分解ベクトルの分析が、
   ・各成分が前記獲得ベクトル中の分解ベクトルの貢献に対応する画像ベクトルを取得するため、各獲得ベクトルを前記分解ベースに射影するステップと、
   ・全ての画像ベクトルにとって高度に決定論的および／または共通の成分（単数または複数）を識別するため前記画像ベクトルの少なくとも一部を分析するステップであって、前記決定論的成分が、共通または一定貢献分解ベクトルと呼ばれる分解ベース中の分解ベクトルに対応し、画像ベクトルの他の成分がランダム成分と考えられるステップとを備えることを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. ある成分の値が材料要素の種類に関して予測可能である場合、その成分が高度に決定論的な性質のものであると考えられることを特徴とする請求項１または２に記載の方法。
4. 各獲得ベクトルが少なくとも２次元の性質のものであることを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
5. 前記分解ベースから共通または一定貢献分解ベクトルを除去する除去ステップと、分解ベースと呼ばれる還元分解ベースをランダム成分に保存するステップとを備えることを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の方法。
6. 獲得ベクトルを生成する前記ステップが、前記対象材料要素と同じ系統の少なくとも１つの材料要素によって実行されることを特徴とする請求項１〜５のいずれか一項に記載の方法。
7. 獲得ベクトルを生成する前記ステップが、
   ・獲得ウィンドウにしたがって、前記対象材料要素から分離した少なくとも１つの材料要素および／または前記対象材料要素自体の少なくとも１つの領域の構造特性のＮ個の獲得を生成するステップと、
   ・走査経路に沿って、各獲得を獲得ベクトルの形態にデジタル化するデジタル化ステップとを備えることを特徴とする請求項１〜６のいずれか一項に記載の方法。
8. 前記獲得ウィンドウの幾何学的特性を画定するステップを備えることを特徴とする請求項１〜７のいずれか一項に記載の方法。
9. 前記獲得ウィンドウの前記幾何学的特性を読み取るステップを備えることを特徴とする請求項７または８に記載の方法。
10. 前記獲得ウィンドウの前記幾何学的特性を保存するステップを備えることを特徴とする請求項７〜９のいずれか一項に記載の方法。
11. 前記走査経路の特性を画定するステップを備えることを特徴とする請求項７〜１０のいずれか一項に記載の方法。
12. 前記走査経路の特性を読み取るステップを備えることを特徴とする請求項７〜１１のいずれか一項に記載の方法。
13. 前記デジタル化ステップで使用される前記走査経路の特性を保存するステップを備えることを特徴とする請求項７〜１２のいずれか一項に記載の方法。
14. 前記分解ベースを取得するため、主成分分析のアルゴリズムを使用することを特徴とする請求項１〜１３のいずれか一項に記載の方法。
15. 前記分解ベースを取得するため、独立成分分析のアルゴリズムを使用することを特徴とする請求項１〜１３のいずれか一項に記載の方法。
16. 決定論的成分の識別のため、空間分解アルゴリズムおよびフィルタリングによる前記一定貢献分解ベクトルの識別を使用することを特徴とする請求項１〜１５のいずれか一項に記載の方法。
17. 使用される各材料要素が、死んだ生物起源の材料、有機物起源の材料、鉱物起源の材料または前述のいくつかの材料の混合および／または合成および／または堆積によって取得した材料の中から選択されることを特徴とする請求項１〜１６のいずれか一項に記載の方法。
18. 対象材料要素からランダム署名を抽出するための方法であって、
    ・前記対象材料要素の少なくとも１つの領域の構造特性の少なくとも１つの獲得ベクトルを生成する段階と、
    ・前記獲得ベクトルから、
    ・前記対象材料要素の１つの同じ領域上で前記方法を実現する毎にその値が発見可能であるような安定な性質を有する少なくとも１つのランダム成分、
    ・および／または、前記対象材料要素の１つの同じ領域上で本方法を実現する毎にその値がランダムに変化する可能性があるような不安定な性質を有する少なくとも１つのランダム成分、
    を備える少なくとも１つのランダム署名ベクトルを生成する段階と、
    ・ランダム署名としての前記ランダム署名ベクトルの使用と、
    を備える方法。
19. ・分解ベースの適用と、
    ・前記ランダム署名生成段階の前の、前記分解ベースにしたがって、前記分解ベースに属する分解ベクトルの前記獲得ベクトル中の貢献に各々対応するランダム成分を備える画像ベクトルを取得する各獲得ベクトルの分解段階とを備えることと、
    を備え、
    前記ランダム署名ベクトルの各成分が、少なくとも１つの画像ベクトルの少なくとも１つのランダム成分の抽出および／または処理によって取得されることを特徴とする請求項１８に記載の方法。
20. 対象材料要素からランダム署名を抽出するための方法であって、
    ・分解ベースの適用と、
    ・前記対象材料要素の少なくとも１つの領域の構造特性の少なくとも１つの獲得ベクトルを生成する段階と、
    ・前記分解ベースにしたがって、前記分解ベースに属する分解ベクトルの前記獲得ベクトル中の貢献に各々対応するランダム成分を含む画像ベクトルを取得する各獲得ベクトルの分解段階と、
    ・各画像ベクトル中のランダム成分の数と同じかまたはそれより少ない数の成分を備える少なくとも１つのランダム署名ベクトルを生成する段階であって、前記ランダム署名ベクトルの各成分が少なくとも１つの画像ベクトルの少なくとも１つのランダム成分の抽出および／または処理によって取得される段階と、
    ・ランダム署名としてのランダム署名ベクトルの使用と、
    を備える方法。
21. ランダム署名ベクトルを生成する前記段階で、前記ランダム署名ベクトルの各ランダム成分が有限数の値またはレベルを提示できるような定量化を行うことを特徴とする請求項１８〜２０のいずれか一項に記載の方法。
22. 少なくとも１つの獲得ベクトルを生成する前記段階で、前記対象材料要素の１つの同じ領域のｎ個の獲得ベクトルが生成されることと、１つの獲得ベクトルに各々対応するｎ個の画像ベクトルが使用されることとを特徴とする請求項１９または２０に記載の方法。
23. 少なくとも１つのランダム署名ベクトルを生成する前記段階で、
    ・前記ランダム署名ベクトルの各ランダム成分が、統計的クラスに対応する有限数の値またはレベルを提示できるような定量化が実行され、
    ・ｎ個の画像ベクトルのある行の成分の全ての値に適用される試験および／または統計処理の結果によって、前記ランダム署名ベクトルの値またはレベルが画定されることを特徴とする請求項２２に記載の方法。
24. 少なくとも１つのランダム署名ベクトルを生成する前記段階で、前記画像ベクトルの成分が中心化還元からなる統計処理にかけられることを特徴とする請求項２３に記載の方法。
25. 少なくとも１つのランダム署名ベクトルを生成する前記段階で、
    ・前記ランダム署名ベクトルの前記ランダム成分によって採用できる値またはレベルに対応する統計的クラスの数Ｃと、
    ・ｎ個の画像ベクトルの１つの同じ行の成分の不安定な性質に対応する統計的クラスと、
    を使用し、
    ・前記ランダム署名ベクトルの各ランダム成分の値を決定するため、
    ・安定性試験の後、画像ベクトルのこの行の成分が安定な特性を示すことが明らかな場合、前記ｎ個の画像ベクトルの前記同じ行の前記成分が属する前記統計的クラスの値またはレベルが前記ランダム署名ベクトルの前記ランダム成分に割り当てられ、
    ・前記試験の後、画像ベクトルのこの行の成分が不安定な特性を示すことが明らかな場合、前記ｎ個の画像ベクトルの１つの前記同じ行の前記成分が属する前記統計的クラスの値またはレベルが前記ランダム署名ベクトルの前記ランダム成分に割り当てられるように、
    前記ｎ個の画像ベクトルの１つの同じ行の全ての成分の統計処理および統計安定性試験が行われることを特徴とする請求項２３または２４に記載の方法。
26. 少なくとも１つのランダム署名ベクトルを生成する前記段階で、画像ベクトルの前記同じ行の前記成分の平均および標準偏差に基づいて前記安定性試験が実行されることを特徴とする請求項２５に記載の方法。
27. ｎより小さい実数の獲得から前記ｎ個の獲得ベクトルが仮想的に生成されることを特徴とする請求項２２〜２６のいずれか一項に記載の方法。
28. １つの実数の獲得から前記ｎ個の獲得ベクトルが仮想的に生成されることを特徴とする請求項２２〜２６のいずれか一項に記載の方法。
29. 請求項１〜１７のいずれか一項に記載の分解ベースを生成するための方法にしたがって分解ベースを生成する段階を備えることを特徴とする請求項１９、２０、２２〜２８のいずれか一項に記載の方法。
30. 前記ランダム署名ベクトルが安定な性質を有する少なくとも１つのランダム成分を備え、この安定なランダム成分の値が前記対象材料要素の１つの同じ領域上で前記方法を実行する毎に発見することができることを特徴とする請求項１８〜２９のいずれか一項に記載の方法。
31. 前記ランダム署名ベクトルが不安定な性質を有する少なくとも１つのランダム成分を備え、この不安定なランダム成分の値が前記対象材料要素の１つの同じ領域上で前記方法を実行する毎にランダムに変化する可能性があることを特徴とする請求項１８〜２９のいずれか一項に記載の方法。
32. 前記ランダム署名ベクトルの全てのランダム成分が、前記対象材料要素の１つの同じ領域上で前記方法を実行する毎に発見することができる安定な性質を有することを特徴とする請求項１８〜３０のいずれか一項に記載の方法。
33. 前記ランダム署名ベクトルの全てのランダム成分が不安定な性質を有し、各不安定なランダム成分の値が前記対象材料要素の１つの同じ領域上で前記方法を実行する毎にランダムに変化する可能性があることを特徴とする請求項１８〜２９のいずれか一項に記載の方法。
34. 少なくとも１つのランダム署名ベクトルの前記生成段階で、
    ・そのランダム成分が安定な性質を有し、各安定なランダム成分の値が前記対象材料要素の１つの同じ領域上で前記方法を実現する毎に発見することができる安定なランダム署名ベクトルと、
    ・そのランダム成分が不安定な性質を有し、各不安定なランダム成分の値が前記対象材料要素の１つの同じ領域上で前記方法を実現する毎にランダムに変化する可能性がある不安定なランダム署名ベクトルと、が生成されることを特徴とする請求項１８〜２９のいずれか一項に記載の方法。
35. ・前記ランダム署名ベクトルが、
    ・前記対象材料要素の１つの同じ領域上で前記方法を実現する毎にその値が発見されるような安定な性質を有する少なくとも１つのランダム成分と、
    ・前記対象材料要素の１つの同じ領域上で前記方法を実現する毎にその値がランダムに変化する可能性があるような不安定な性質を有する少なくとも１つのランダム成分と、を備え、
    ・少なくとも１つのランダム署名ベクトルの前記生成段階で、前記安定なランダム成分および／または前記不安定なランダム成分の前記ランダム署名ベクトル中の位置を示す読み取りマスクが生成されることを特徴とする請求項１８〜２９のいずれか一項に記載の方法。
36. 少なくとも１つの獲得ベクトルを生成する前記段階が
    ・獲得ウィンドウにしたがって、前記対象材料要素の１つの領域の構造特性の少なくとも１つの獲得を生成するステップと、
    ・走査経路に沿って、各獲得を獲得ベクトルにデジタル化するステップと、を備えることを特徴とする請求項１８〜３５のいずれか一項に記載の方法。
37. 前記獲得ウィンドウの特性を画定するステップを備えることを特徴とする請求項３６に記載の方法。
38. 前記走査経路の特性を画定するステップを備えることを特徴とする請求項３６または３７に記載の方法。
39. アクセスを制御する処理で、前記対象材料要素または前記対象材料要素に関連する物体の識別子として前記ランダム署名の前記安定な成分の少なくとも一部を使用する段階を備えることを特徴とする請求項１８、３０、３２、３４または３５のいずれか一項に記載の方法。
40. 暗号処理で、ワンタイムパッドとして前記安定なランダム署名の少なくとも一部を使用する段階を備えることを特徴とする請求項１８、３０、３２、３４または３５のいずれか一項に記載の方法。
41. 論理制御装置または機械を制御する処理で、命令シーケンスまたは命令シーケンスの識別子として、前記安定なランダム署名の少なくとも一部を使用する段階を備えることを特徴とする請求項１８、３０、３２、３４または３５のいずれか一項に記載の方法。
42. コンピュータプログラムの変数またはパラメータとして前記安定なランダム署名の少なくとも一部を使用する段階を備えることを特徴とする請求項１８、３０、３２、３４または３５のいずれか一項に記載の方法。
43. コンピュータプログラムの変数および／または実行可能部分を暗号化するワンタイムパッドとして前記安定なランダム署名の少なくとも一部を使用する段階を備えることを特徴とする請求項１８、３０、３２、３４または３５のいずれか一項に記載の方法。
44. 前記対象材料要素または前記対象材料要素に関連する物体の識別子として前記不安定なランダム成分の少なくとも一部を使用する段階と、セキュリティ化識別子を取得するため前記識別子を暗号化するワンタイムパッドとして前記安定なランダム成分の少なくとも一部を使用する段階とを備えることを特徴とする請求項１８、３４または３５のいずれか一項に記載の方法。
45. ・公開鍵／秘密鍵による暗号処理で、秘密鍵として前記不安定なランダム成分の少なくとも一部を使用する段階と、
    ・セキュリティ化秘密鍵を取得するため前記秘密鍵を暗号化するワンタイムパッドとして前記安定なランダム成分の少なくとも一部を使用する段階と、を備えることを特徴とする請求項１８、３４または３５のいずれか一項に記載の方法。
46. ・公開鍵／秘密鍵による暗号処理で、秘密鍵として前記不安定なランダム成分の一部を使用する段階と、
    ・公開鍵／秘密鍵による前記暗号処理で、公開鍵として前記不安定なランダム成分の一部を使用する段階と、
    ・セキュリティ化秘密鍵を取得するため前記秘密鍵を暗号化するワンタイムパッドとして前記安定なランダム成分の少なくとも一部を使用する段階と、を備えることを特徴とする請求項１８、３４または３５のいずれか一項に記載の方法。
47. ・前記対象材料要素または前記対象材料要素に関連する物体の識別子として前記不安定な成分の少なくとも一部を使用する段階と、
    ・暗号化または署名済み識別子を取得するため公開鍵／秘密鍵による暗号化処理を使用する前記識別子の暗号化段階と、
    ・暗号化、セキュリティ化した識別子を取得するため前記暗号化または署名済み識別子を暗号化するワンタイムパッドとして前記安定なランダム成分の少なくとも一部を使用する段階と、を備えることを特徴とする請求項１８、３４または３５のいずれか一項に記載の方法。
48. 秘密鍵として前記不安定なランダム成分の一部を使用することを特徴とする請求項４７に記載の方法。
49. 公開鍵として前記不安定なランダム成分の一部を使用することを特徴とする請求項４７または４８に記載の方法。
50. 暗号化処理で、前記不安定なランダム成分の一部と前記不安定なランダム成分の一部とを使用する段階を備えることを特徴とする請求項１８、３４または３５のいずれか一項に記載の方法。
51. 少なくとも１つの一意のコードを生成しこのコードを暗号化するための処理で、前記安定および不安定な成分の少なくとも一部を使用する段階を備えることを特徴とする請求項１８、３４または３５のいずれか一項に記載の方法。
52. 獲得手段と、処理手段と、メモリ手段とを備える装置であって、
    前記処理およびメモリ手段が少なくとも、請求項１８〜５１のいずれか一項に記載のランダム署名抽出方法および／または請求項１〜１７のいずれか一項に記載の分解ベースを生成するための方法を実現するために適用される装置。
53. コンピュータプログラムであって、
    請求項１８〜５１のいずれか一項に記載のランダム署名抽出方法および／または請求項１〜１７のいずれか一項に記載の分解ベースを生成するための方法を実現するために適用されるコンピュータプログラム。

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