Description
The talk examines power noise modelling through Gaussian Processes for secure True Random Number Generators.
While revisiting one-sided fractional Brownian motion, we obtain novel contributions by quantifying posterior uncertainty in exact analytical form, establishing quasi-stationary properties, and developing rigorous time-frequency analysis. These results are applied to model oscillator fluctuations of power-noise type, enabling closed-form entropy expressions for TRNGs and a novel GPU-accelerated simulation technique valuable for studying non-standard post-processing.
This work bridges machine learning techniques and signal processing to solve hardware security applications.
Keywords
Gaussian Process, Power Noise, True Random Number Generator, Fractional Brownian Motion, Entropy Estimation, Hardware Security, GPU Acceleration
Infos pratiques
Prochains exposés
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Schéma de signature à clé publique : Frobénius-UOV
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L'exposé présente un schéma de signature à clé publique post-quantique inspiré du schéma UOV et introduisant un nouvel outil : les formes de Frobénius. L'accent est mis sur le rôle et les propriétés des formes de Frobénius dans ce nouveau schéma : la simplicité de description, la facilité de mise en oeuvre et le gain inédit sur les tailles de signature et de clé qui bat RSA-2048 au niveau de[…]