¿Cuál es el estado del arte en las pruebas estadísticas para distinguir buenos de malos generadores de números aleatorios?

Question

Hay muchos paquetes. En particular, PractRand da una opinión sobre un número de ellos, pero es sólo una opinión. Hay sabiduría convencional acerca de qué conjunto de conjunto de las estadísticas de las pruebas deben ser utilizados para poner a prueba un generador de números aleatorios?

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Update1

: Dado @user11852 del comentario, las respuestas pueden ir hacia pruebas para PRNG o CSPRNG. Voy a considerar respondió si ninguno de los actuales recomendaciones formales existen para cualquiera de los dos.

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Update2

: Dado @user11852 y @DW comentario, las respuestas deben asumir pruebas para PRNG (y no para CSPRNG). (Si eso es posible en esta etapa.)

Answer 1

Además de la Dieharder suite que Sephan Kolassa mencionados, otros conocidos prueba suites incluyen TestU01 y el NIST Prueba Estadística Suite (PTS).

El PractRand de la biblioteca que usted ha mencionado las tasas de Dieharder y PTS como "malo" y TestU01 como "buena". Pero, a diferencia de las otras suites de prueba, PractRand no es tan bien conocida, y no parece ser de cualquiera de los artículos académicos o de revisión externa. Así, uno tiene que usar su propio juicio en confiar en estas comparaciones (hay un poco de información aquí en el PractRand página web).

Yo recomiendo echar un vistazo a crypto.stackexchange.com. Por ejemplo, algunos hilos aquí y aquí.

Una cosa importante a tener en cuenta es que los avances científicos y aplicaciones criptográficas tienen diferentes requisitos para los generadores de números pseudoaleatorios. Aleatoriedad estadística es necesaria para ambos. Pero, no es suficiente para aplicaciones criptográficas, que también necesitan de la resistencia a los ataques que intentan aprovechar el funcionamiento interno del generador de números aleatorios. Esto no puede ser verificado mediante pruebas estadísticas, y requiere de criptoanálisis.

Referencias

• L'Ecuyer et al. (2007). TestU01: Una librería en C para la comprobación empírica de los generadores de números aleatorios.

• Bassham et al. (2010). Una Prueba Estadística Suite para Aleatorios y Pseudoaleatorios Número de Generadores para Aplicaciones Criptográficas.

Answer 2

En 1995, el Intransigente suite de pruebas fue distribuido. Esto ya no es el estado de la arte - una de las limitaciones es que Diehard sólo utiliza alrededor de 10 millones de números aleatorios en cada prueba, pero los usos modernos de números aleatorios puede consumir muchos más, por lo que las pruebas deben basar sus conclusiones en muestras más grandes.

Un sucesor para el Intransigente suite es la Dieharder suite. Creo que este es el estado del arte, pero (descargo de responsabilidad) yo no soy un experto en el número aleatorio de pruebas, así que una respuesta de alguien que en realidad es un experto y podría en realidad una copia de su respuesta con la literatura sería muy apreciada.