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Este Cmap, tiene información relacionada con: Shrinking generator, introduction necesita Por qué es importante estudiar la aleatoriedad de estos generadores?, 2.- Preliminaries abarca Otro dato de interés, Por qué es importante estudiar la aleatoriedad de estos generadores? Antecedentes y related work ¿Nunca se han aplicado estos test a este generador? Se dan por hechos en muchos artículos., Por qué es importante estudiar la aleatoriedad de estos generadores? Antecedentes y related work Algún ataque debido a la falta de aleatoriedad de las secuencias generadas en algún diseño o implementación. Mencionar ataques, Por qué es importante estudiar la aleatoriedad de estos generadores? Antecedentes y related work Aplicaciones que usan el generador: actualización de la biblio (lo tengo), 3.- Relationship between t-modified self-shrunken sequences and generalized self-shrunken sequences (GSS-sequences) mencionar Qué mejora el t-MSSG con respecto a los anteriores, Por qué es importante estudiar la aleatoriedad de estos generadores? Antecedentes y related work Queremos estudiar y corroborar la aleatoriedad, como primer paso en el análisis de PRNGs, Randomness analysis for generalized self-shrunken GSS-sequences consta de Conclusiones, Abstract dice A detailed analysis of the randomness of a family of binary sequences has been performed using most powerful batteries of statistical tests : We study the generalizedself-shrinking generator. Properties, construction rules of this family of sequences and its close relationship with other decimated sequences are described. The obtained results confirm the potential use of the generalized self-shrunken sequences for cryptographic purposes., Randomness analysis for generalized self-shrunken GSS-sequences consta de introduction, Randomness analysis for generalized self-shrunken GSS-sequences consta de 2.- Preliminaries, Randomness analysis for generalized self-shrunken GSS-sequences consta de 4.- Test de aleatoriedad test para ver la seguridad: complejidad lineal juego del caos aplicacion de retorno. La entropía vela por la aleatoriedad y la seguridad ya que si es baja se puede adivinar parte de la secuencia. la autocorrelacion mide de la longitud (período) de la sec generada, 2.- Preliminaries abarca 2.2-Sequence generators based on decimation: MSSG, t-MSSG, the generalized self-shrinking generator (GSSG), Randomness analysis for generalized self-shrunken GSS-sequences consta de Abstract, 2.- Preliminaries abarca 2.1-PN sequences, Randomness analysis for generalized self-shrunken GSS-sequences consta de 3.- Relationship between t-modified self-shrunken sequences and generalized self-shrunken sequences (GSS-sequences), Randomness analysis for generalized self-shrunken GSS-sequences pregunta No sería mejor decir que las pruebas se hacen al t-MSSG que es el generador más recientemente propuesto? De todos modos hemos dicho que sus secuencias son equivalentes al GSS