Оценочные тесты

а) Критерий . Пусть результаты испытаний таковы, что их можно разделить на k категорий. Проводится п независимых испытаний. Обозначим вероятность того, что результат испытания попадет в s-ю категорию, как ps , а число испытаний, которые реально попали в s-ю категорию, как Ys . Сформируем статистику

(3.4)

Для оценки полученного результата используются таблицы распределения . В строках боковика (левого столбца) этих таблиц указано число степеней свободы, а в графах - вероятности, р. Смысл таблиц в следующем: если в некоторой строке таблицы в столбце находится число х, то это означает, что значение V, определяемое по вышеприведенной формуле при данном V, будет больше х с вероятностью p.

Например, для p= 5% и v = 10 таблица дает значение х = 18.31; это означает что V> 18.31 только в 5% всех случаев.

Для анализа полученного результата используются различные подходы. В [43] предлагается следующий. Если V меньше значения, соответствующего р = 99 %, или больше значения, соответствующего р = 1 %, то результаты бракуются, как недостаточно случайные. Если р лежит между 99 и 95% или между 5 и 1%, то результаты считаются "подозрительными", при значениях, заключенных между 95 и 90 % или 10 и 5 %, результаты "слегка подозрительны"; в остальных случаях результаты считаются случайными.

Однако при таком подходе будет забракована и по-настоящему случайная последовательность, для которой вероятность будет стремиться к 100%. Кроме того, нижняя граница прохождения тестов взята неоправданно малой. Поэтому логичнее оценивать результаты следующим образом. В зависимости от требования к генератору выбирается нижняя граница Рd. Результаты, для которых выполняется p<Pd , бракуются как неслучайные, в противном случае тест пройден.

б) Проверка частот. Тест проверяет равномерность появления символов в изучаемой последовательности. Подсчитывается, сколько раз встречается каждый символ - Ns (s=), после чего применяется критерий с числом категорий, равным 256, и вероятностями 1/256 в каждой категории

(3.5)

где m - число анализируемых байтов. Полученные результаты анализируются при помощи таблицы распределения с числом степеней свободы, равным 255. Имеет смысл провести и проверку частот появления полубайтов. Для этого подсчитывается, сколько раз встречается каждый полубайт - Ns (s=), после чего применяется критерий с числом категорий, равным 16, и вероятностями 1/16 в каждой категории

(3.6)

где m - число анализируемых байтов. Полученные результаты анализируются при помощи таблицы, распределения с числом степеней свободы, равным 15.

в) Анализ перестановок. Тест проверяет равномерность распределения чисел в исходной последовательности. Разделим исходную последовательность на n групп по t элементов. В каждой группе возможно t! вариантов относительного расположения чисел. Подсчитывается, сколько раз встречается каждое конкретное относительное расположение - Ns , после чего применяется критерий с числом категорий, равным t!, и вероятностями 1/t! в каждой категории.

Перейти на страницу: 1 2 3

Читайте также

Разработка микропроцессорного контроллера для контроля ритма дыхания больного
В последнее время микропроцессорные средства вычислительной технике стало широко применяться в приборах бытовой техники, различных контрольно-измерительных устройствах, системах управлен ...

Принцип работы оптоволоконных сканеров отпечатков пальцев
Идентификация по отпечаткам пальцев - на сегодня самая распространенная биометрическая технология. По данным International Biometric Group, доля систем распознавания по отпечаткам пальце ...

Разработка лабораторного стенда Измерение опасных акустических сигналов
Для человека слух является вторым по информативности после зрения. Поэтому одним из довольно распространенных каналов утечки информации является акустический канал. В акустическом канал ...

Основные разделы

Все права защищены! (с)2019 - www.generallytech.ru