基于磁隧道结开关概率的可证明安全随机数生成
计算机视觉与模式识别
2022-06-16 v2
摘要
近年来，基于磁隧道结（MTJ）的真随机数发生器（TRNGs）日益受到关注。这是因为基于MTJ的TRNGs相比传统基于CMOS的TRNGs具有一些优势，如面积更小、结构更简单。然而，与基于CMOS的对应物不同，迄今为止尚无工作对基于MTJ的TRNG原始输出质量进行量化，并执行合适的随机性提取以产生可证明安全的随机比特。本工作中，我们实现了一个基于MTJ的TRNG并表征了原始输出的熵。利用此信息，我们进行后处理以提取一组可证明安全的随机比特。
引用
@article{arxiv.2206.06637,
title = {RF-Next: Efficient Receptive Field Search for Convolutional Neural Networks},
author = {Shanghua Gao and Zhong-Yu Li and Qi Han and Ming-Ming Cheng and Liang Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.06637},
year = {2022}
}
备注
Accepted by TPAMI. This paper is a journal extension of our CVPR 2021 paper (arXiv:2101.00910)