Hücresel yapay sinir ağı ve kaotik devre temelli rasgele sayı üreteci tasarımları
Designs of cellular neural network and chaotic circuit based random number generator
- Tez No: 546422
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ARİF GÜLTEN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 104
Özet
Bu tezde, kriptografik uygulamalarda kullanılan Rasgele Sayı Üretecinin (RSÜ) yapısı, türleri ve özellikleri detaylı olarak incelenmiş olup kaotik sistem tabanlı RSÜ tasarımları ile FPGA (Field Programmable Gate Array- Sahada Programlanabilir Kapı Dizileri) kartında gerçek zamanlı olarak rasgele sayı/bit üretimi gerçekleştirilmiştir. Ayrıca literatürde var olan bazı kaotik sistemler detaylı olarak incelenmiş ve sistemlerin XSG (Xilinx System Generator, Xilinx Sistem Üreteci) platformunda donanım tabanlı benzetimleri gerçekleştirilmiştir. Tez çalışmasında üç farklı RSÜ tasarımı önerilmiştir. Tasarımlar, XSG platformunda donanım tabanlı benzetimleri gerçekleştirildikten sonra Xilinx ISE FPGA Editor arayüzünde Verilog HDL (Verilog Hardware Description Language- Verilog Donanım Tanımlama Dili) ile kodlanmıştır. RSÜ tasarımları sonucunda elde edilen bit dizilerinin rasgeleliliği NIST (National Institute of Standards and Technology- Ulusal Standartlar ve Teknoloji Enstitüsü) 800.22 istatistiksel test paketi ile test edilmiştir. Ayrıca bit dizilerinin aperiyodiklik derecesi, ölçek indeksi (scale index) algoritması kullanılarak hesaplanmıştır. Tezde, önerilen ilk RSÜ tasarımı bir benzetim çalışmasıdır. Tasarımda entropi kaynağı olarak üç durum değişkenine sahip kaotik bir sistem ve son işlem olarak Trivium şifreleme algoritması kullanılmıştır. Tasarımın XSG platformunda donanım tabanlı benzetimi gerçekleştirilerek üretilen bitlerin rasgeleliliği test edilmiştir. İkinci RSÜ tasarımında entropi kaynağı olarak kaotik davranış sergileyen üç hücreli otonom Hücresel Yapay Sinir Ağı (HYSA) modeli ve son işlem olarak Trivium şifreleme algoritması kullanılarak üç farklı senaryo için bit üretimi gerçekleştirilmiştir. Böylece tasarım, 2.015 Mbps hızında rasgele bit üretimi sağlamıştır. Üçüncü RSÜ tasarımında ise entropi kaynağı olarak Memristörlü kaotik HYSA modeli ile birlikte lojistik harita sistemi kullanılmıştır. İki kaotik sistemin çıkışının örneklenip sayısallaştırılması sonucu elde edilen bit dizileri XOR son işlemine uygulanarak rasgele bit üretimi gerçekleştirilmiştir. Tasarım sonucunda 125 kbps hızında ve çok düşük FPGA kaynak kullanımı ile rasgele bit üretimi sağlandığı gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, the architecture, types and features of Random Number Generator (RNG) used in cryptographic applications have been examined in detail, real time random number/bit generation has been implemented on Field Programmable Gate Array (FPGA) board by exercising chaos based RNG designs. Moreover, some of chaotic systems in the literature have been examined in detail and hardware based simulations of systems have been realized in Xilinx System Generator (XSG) platform. In this thesis study, three different RNG designs were proposed. After the hardware based realizations of the designs in XSG platform, RNG designs have been coded by using Verilog Hardware Description Language (HDL) through the Xilinx ISE FPGA Editor interface program. The statistical randomness of bit streams derived from the RNG designs were validated with National Institute of Standards and Technology (NIST) 800.22 test suite. Furthermore, the degree of non-periodicity of the bit streams has been determined by adopting scale index algorithm. In the thesis, the first proposed RNG design is a simulation study. In the design, a chaotic system with three state variables and Trivium encryption algorithm have been made use of as entropy source and post processor, respectively. By examining hardware based simulation of the design in XSG platform, the generated bit stream has been tested statistically. In the second proposed RNG design, making use of three cell autonomous Cellular Neural Network (CNN) model that represents chaotic behavior as entropy source and Trivium encryption algorithm as post processor, bit stream generation has been realized for three different scenarios. Thus, the design performed random bit generation with an output bit rate of 2.015 Mbps. In the third proposed RNG design, Memristive chaotic CNN model and logistic map were utilized as entropy source. The random bit generation has been examined by sampling and digitizing the output of two chaotic systems then applying to XOR post processor. As a result of performed design, it is demonstrated that random bit generation was achieved with an output bit rate of 125 kbps and very low FPGA resource utilization.
Benzer Tezler
- F(x)-x bağlantılı bir kaotik hücresel yapay sinir ağının numerik olarak incelenmesi
Başlık çevirisi yok
FATİH KAVASLAR
Yüksek Lisans
Türkçe
1995
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. CÜNEYT GÜZELİŞ
- Intelligent methods for dynamic analysis and navigation of autonomous land vehicles
Otonom kara araçlarının dinamik analizi ve seyrüseferleri için akıllı metodlar
HÜSEYİN BURAK KAYGISIZ
Doktora
İngilizce
2004
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYDAN ERKMEN
PROF. DR. İSMET ERKMEN
- Rupture status investigation of patient specific cerebral aneurysms by analysing hemodynamic factors using computational fluid dynamics
Hesaplamalı akışkanlar dinamiği kullanarak hemodinamik faktörlerin analizi ile hastaya özgü beyin anevrizmalarının yırtılma durumu incelemesi
GÜLBAHAR MERVE NARİNSES
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiHesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA SERDAR ÇELEBİ
- Dalgacık yapay sinir ağları ve öğrenme algoritması
Wavelet artificial neural networks and learning algorithm
ABDULLAH BAL
Doktora
Türkçe
2002
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALİT PASTACI
- Doğadan esinlenen koku ve ikili görüye dayalı gerçek zamanlı bir gömülü sistem tasarımı
A bio-inspired real time embedded system design based on olfaction and stereo vision
SELMAN ERGÜNAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜŞTAK ERHAN YALÇIN