已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

A true random number generator based on double threshold-switching memristors for image encryption

记忆电阻器 计算机科学 随机性 随机数生成 加密 XNOR门 噪音(视频) 高斯噪声 钥匙(锁) 算法 计算机硬件 图像(数学) 逻辑门 电子工程 人工智能 与非门 数学 工程类 计算机网络 统计 计算机安全
作者
Jingyao Bian,Ye Tao,Zhongqiang Wang,Yongjun Dong,Zhuangzhuang Li,Xiaoning Zhao,Ya Lin,Haiyang Xu,Yichun Liu
出处
期刊:Applied Physics Letters [American Institute of Physics]
卷期号:122 (19) 被引量:14
标识
DOI:10.1063/5.0145875
摘要

True random number generator (TRNG) that cannot be arbitrary attacked with predictable software algorithm is a promising data security solution. Memristors, possessing specific intrinsic stochasticity, are just appropriate to be the random sources for encryption applications. In this work, a TRNG system based on the stochastic duration time of double threshold-switching (TS) memristors is proposed. The reliable stochasticity of this system is mainly attributed to the gradual dissolution of Ag conductive channels and the synergistic effect of these two TS memristors. A digital circuit system based on the micro-controller unit is designed to produce stable random “0” and “1” bitstreams. The random data key generated by this double TS memristor TRNG passed the National Institute of Standards and Technology randomness tests without post-processing procedure. Taking advantage of the true random data key, the binary image can be encrypted and decrypted by executing the XNOR logic operation. In addition, the Gaussian noise effect on the decryption stability of image information secure communication is also analyzed. Although 90% Gaussian noise was applied to the original image, the pristine binary image still can be roughly recognized. This work demonstrates that the double TS memristors-based TRNG system has great potential for hardware security applications.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
chenwuhao完成签到 ,获得积分10
刚刚
等待寄云完成签到 ,获得积分10
1秒前
NguyenPhuong18完成签到,获得积分10
2秒前
实验灰灰发布了新的文献求助10
3秒前
Freedom完成签到 ,获得积分10
3秒前
Hannah发布了新的文献求助10
4秒前
Viiigo完成签到,获得积分10
4秒前
5秒前
5秒前
專注完美近乎苛求完成签到 ,获得积分10
7秒前
7秒前
fyy完成签到 ,获得积分10
7秒前
王图图完成签到,获得积分10
8秒前
张泽林完成签到 ,获得积分10
8秒前
闪闪发布了新的文献求助10
8秒前
琰菲关注了科研通微信公众号
9秒前
王某完成签到 ,获得积分10
9秒前
年轻千愁完成签到 ,获得积分10
10秒前
Liao发布了新的文献求助10
10秒前
QR发布了新的文献求助10
10秒前
小代完成签到,获得积分10
11秒前
正在努力的学术小垃圾完成签到 ,获得积分10
11秒前
田様应助阿兰采纳,获得10
12秒前
nanami完成签到,获得积分10
12秒前
ding应助西格玛采纳,获得10
12秒前
王cc完成签到,获得积分10
14秒前
科研通AI6.1应助LLLLL采纳,获得10
14秒前
一卷钢丝球完成签到 ,获得积分10
14秒前
纯真如松完成签到,获得积分10
15秒前
huizi完成签到,获得积分10
15秒前
NLJY完成签到,获得积分10
15秒前
小代发布了新的文献求助10
16秒前
美好的泽洋完成签到 ,获得积分10
16秒前
16秒前
17秒前
zombleq发布了新的文献求助10
18秒前
aoyang完成签到,获得积分10
18秒前
Viiigo关注了科研通微信公众号
18秒前
萤火虫完成签到,获得积分10
19秒前
qian完成签到 ,获得积分10
19秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Kinesiophobia : a new view of chronic pain behavior 3000
Molecular Biology of Cancer: Mechanisms, Targets, and Therapeutics 1100
3O - Innate resistance in EGFR mutant non-small cell lung cancer (NSCLC) patients by coactivation of receptor tyrosine kinases (RTKs) 1000
Signals, Systems, and Signal Processing 510
Discrete-Time Signals and Systems 510
Proceedings of the Fourth International Congress of Nematology, 8-13 June 2002, Tenerife, Spain 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5935114
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7011946
关于积分的说明 15860563
捐赠科研通 5063868
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2723751
邀请新用户注册赠送积分活动 1681301
关于科研通互助平台的介绍 1611119

今日热心研友

注:热心度 = 本日应助数 + 本日被采纳获取积分÷10