用于最小熵估计的广义LRS估计器
信息论
2021-12-20 v1 密码学与安全
math.IT
摘要
最小熵是量化所生成随机数随机性的广泛使用的度量,它衡量猜测最可能输出的难度。准确估计非独立同分布(non-IID)源的最小熵是困难的。因此,NIST特别出版物(SP) 800-90B采用了十种不同的最小熵估计器,然后保守地选取十项最小熵估计中的最小值。在这些估计器中,最长重复子串(LRS)估计器通过计数重复子串数目来估计碰撞熵而非最小熵。由于碰撞熵是最小熵的上界,LRS估计器固有地提供\emph{过高}的估计输出。在本文中,我们提出两种技术以准确估计non-IID源的最小熵。第一种技术通过将碰撞熵转换为最小熵来解决过高估计问题。接着,我们采用一般R\'{e}nyi熵代替碰撞熵(即二阶R\'{e}nyi熵)来推广LRS估计器。我们表明采用更高阶可减小最小熵估计的方差。通过整合这些技术,我们提出了一种广义LRS估计器,其有效解决过高估计问题并提供稳定的最小熵估计。理论分析与经验结果支持所提广义LRS估计器显著提升了估计精度,这使其成为LRS估计器的一个有吸引力的替代方案。
引用
@article{arxiv.2112.09376,
title = {Generalized LRS Estimator for Min-entropy Estimation},
author = {Jiheon Woo and Chanhee Yoo and Young-Sik Kim and Yuval Cassuto and Yongjune Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.09376},
year = {2021}
}