ЗАСТОСУВАННЯ ГЕНЕРАТОРІВ ПСЕВДОВИПАДКОВИХ ЧИСЕЛ ТА ПОСЛІДОВНОСТЕЙ В КІБЕРБЕЗПЕЦІ, МЕТОДИ ЇХ ПОБУДОВИ ТА ОЦІНКИ ЯКОСТІ

Due to the rapid development of computing and measurement technology, as well as the implementation of advanced technologies, the scope of application for pseudo-random number generators and pseudo-random sequences has significantly expanded, placing new demands on their design and quality evaluation methods. Quality pseudo-random sequences, although essentially deterministic, possess nearly all the properties of true random processes and successfully replace them, as the generation of random sequences is extremely complex. Due to the diversity and wide range of tasks that require the use of pseudo-random numerical sequences, new algorithms, methods, and tools for obtaining such sequences are constantly being developed and improved. Using pseudo-random sequence generators, one can obtain sequences of numbers where each element is practically independent of others and follows a specific prescribed distribution law, with the uniform distribution being the most common. Thanks to their statistical properties and generation speed, pseudo-random number and sequence generators are essential tools in various fields, including simulation modeling (economic, mathematical, physical, medical research, military applications), computer game development (generation of 3D models, textures, and worlds, as well as creating diversity and randomness in the behavior of characters and events), and measurement technology. Overall, it's important to note that developers of pseudo-random sequence generators face a set of stringent requirements regarding specific characteristics of the results they create using these generators. These requirements can vary depending on the generator's intended purpose and can be particularly high and demanding when pseudo-random sequences are used in cyber­security and information protection. For example, for cryptographic applications, the requirements are extremely rigorous and may sometimes even contradict each other. To verify whether the generated sequence meets the specified criteria and requirements, it is necessary to evaluate its quality, which involves assessing various features and parameters. Since the development of pseudo-random sequence generators aims to make them resemble sequences of truly random numbers, the basis for any evaluation of generators lies in comparing the statistical characteristics of the generated sequence with the characteristics of truly random sequences. For this purpose, various tests are used, which allow the detection of existing statistical regularities and, thus, the identification of low-quality pseudo-random sequences.У зв'язку з бурхливим розвитком обчислювальної і вимірювальної техніки, а також із впровадженням новітніх технологій значно розширилась сфера застосування генераторів псевдовипадкових чисел та псевдовипадкових послідовностей, що ставить нові вимоги до їх проектування та методів оцінки якості. Якісні псевдовипадкові послідовності, хоча і є за своєю суттю детермінованими, володіють проте практично всіма властивостями реалізацій істинно випадкових процесів і успішно їх замінюють, оскільки формування випадкових послідовностей надзвичайно складне. У зв'язку з різноманітністю і широким спектром завдань, які потребують використання псевдовипадкових числових послідовностей, постійно розробляються і вдосконалюються нові алгоритми, методи і засоби для отримання таких послідовностей. За допомогою генераторів псевдовипадкових послідовностей можна отримувати послідовності чисел, де кожен елемент практично незалежний від інших і відповідає певному заданому закону розподілу, найбільш поширеним з яких є рівномірний закон розподілу. Завдяки своїм статистичним властивостям та швидкості генерації генератори псевдовипадкових чисел та послідовностей є важливим інструментом для багатьох сфер діяльності: імітаційного моделювання (економічні, математичні, фізичні, медичні дослідження, військова справа), розробок комп’ютерних ігор (генерація 3D-моделей, текстур та світів, а також створення різноманітності та випадковості у поведінці персонажів та подій), вимірювальної техніки. Загалом важливо відзначити, що розробники генераторів псевдовипадкових послідовностей стикаються з низкою жорстких вимог, щодо певних характеристик результатів, які вони створюють за допомогою цих генераторів. Ці вимоги можуть варіюватися залежно від конкретного призначення генератора, і в разі використання псевдовипадкових послідовностей у сферах кібербезпеки та захисту інформації, вони можуть бути особливо високими і вимогливими. Наприклад, для криптографічних застосувань вимоги є надзвичайно суворими і часом навіть протирічать одна одній. Для перевірки відповідності згенерованої послідовності заданим критеріям та вимогам необхідно провести оцінювання її якості, під час якого проводиться оцінювання за різними ознаками та параметрами. Оскільки при розробці генераторів псевдовипадкових послідовностей прагнуть досягти того, щоб вони були схожі на послідовності чисел, що розподіляються дійсно випадково, то в основі будь-якого оцінювання генераторів лежить порівняння статистичних характеристик згенерованої послідовності з характеристиками істинно випадкових послідовностей. З цією метою використовуються різноманітні тести, які дозволяють виявляти наявні статистичні закономірності і, таким чином, виявляти низьку якість згенерованих псевдовипадкових послідовностей

Distributed Pseudo-Random Number Generation and Its Application to Cloud Database

Cloud database is now a rapidly growing trend in cloud computing market recently. It enables the clients run their computation on out-sourcing databases or access to some distributed database service on the cloud. At the same time, the security and privacy concerns is major challenge for cloud database to continue growing. To enhance the security and privacy of the cloud database technology, the pseudo-random number generation (PRNG) plays an important roles in data encryptions and privacy-preserving data processing as solutions. In this paper, we focus on the security and privacy risks in cloud database and provide a solution for the clients who want to generate the pseudo-random number collaboratively in a distributed way which can be reasonably secure, fast and low cost to meet requirement of cloud database. We provide two solutionsin this paper, the first one is a construction of distributed PRNG which is faster than the traditional Linux PRNG. The second one is a protocol for users to execute the random data perturbation collaboratively before uploading the data to the cloud database.10th International Conference, ISPEC 2014, Fuzhou, China, May 5-8, 2014. Proceeding