SÝS, Marek, Zdeněk ŘÍHA, Václav MATYÁŠ, Kinga MÁRTON a Alin SUCIU. On the interpretation of results from the NIST statistical test suite. Romanian Journal of Information Science and Technology. Publishing House of the Romanian Academy, roč. 18, č. 1, s. 18-32. ISSN 1453-8245. 2015.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název On the interpretation of results from the NIST statistical test suite
Autoři SÝS, Marek (703 Slovensko, garant, domácí), Zdeněk ŘÍHA (203 Česká republika, domácí), Václav MATYÁŠ (203 Česká republika, domácí), Kinga MÁRTON (642 Rumunsko) a Alin SUCIU (642 Rumunsko).
Vydání Romanian Journal of Information Science and Technology, Publishing House of the Romanian Academy, 2015, 1453-8245.
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Článek v odborném periodiku
Obor 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele Rumunsko
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Impakt faktor Impact factor: 0.269
Kód RIV RIV/00216224:14330/15:00081363
Organizační jednotka Fakulta informatiky
UT WoS 000369852700002
Klíčová slova anglicky Hypothesis testing; NIST STS; Statistical randomness testing
Změnil Změnil: prof. RNDr. Václav Matyáš, M.Sc., Ph.D., učo 344. Změněno: 15. 8. 2019 13:04.
Anotace
NIST Statistical Test Suite is an important testing suite for randomness analysis often used for formal certifications or approvals. Documentation of the NIST STS gives some guidance on how to interpret results of the NIST STS but interpretation is not clear enough or it uses just approximated values. Moreover NIST considers data to be random if all tests are passed yet even truly random data shows a high probability (80%) of failing at least one NIST STS test. If data fail some tests the NIST STS recommends the analysis of different samples. We analysed 819200 sequences (100 GB of data) produced by a physical source of randomness (quantum random number generator) in order to interpret results computed without analysing any additional samples. The results indicate that data can be still considered random for the significance level a = 0.01 if they fail less than 7 NIST STS tests, 7 tests of uniformity of p-values (100 sequences) or 10 tests of proportion of passing sequences. We have also defined a more accurate interval of acceptable proportions computed with a new constant (2.6 instead of 3) for which 1000 sequences can be considered random if they fail less than 7 tests of proportion.
Návaznosti
EE2.3.30.0037, projekt VaVNázev: Zaměstnáním nejlepších mladých vědců k rozvoji mezinárodní spolupráce
GBP202/12/G061, projekt VaVNázev: Centrum excelence - Institut teoretické informatiky (CE-ITI) (Akronym: CE-ITI)
Investor: Grantová agentura ČR, Centrum excelence - Institut teoretické informatiky
VytisknoutZobrazeno: 29. 3. 2024 14:51