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http://inaoe.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1009/2550| Implementación en hardware de un PRNG múltiple basado en una red neuronal Hopfield caótica de múltiples enrollamientos utilizando CORDIC | |
| Jeferson Andres Garzon Gonzalez | |
| José de Jesús Rangel Magdaleno Muñoz-Pacheco J.M. | |
| Acceso Abierto | |
| Atribución-NoComercial-SinDerivadas | |
| Chaotic Systems Multi – Scroll Multi – PRNG CORDIC FPGA | |
| En la presente tesis se presenta la descripción en hardware e implementación en FPGA de un multi-generador de números pseudo-aleatorios configurable basado en el modelo de la red neuronal de hopfield memristiva de múltiples enrollamientos dobles, donde el número de estos puede ser controlado mediante parámetros del sistema. Se aborda el desafió de calcular funciones tangente hiperbólica y seno haciendo uso de CORDIC, un algoritmo eficiente en hardware que evita el uso de multiplicadores en comparación con otras estrategias como la aproximación por series de Taylor que hace un gran uso de ellos, los cuales son un recurso limitado. Las CORDIC diseñadas tienen un rango de convergencia completo, emplean una representación en punto fijo definida Q10.30 y se obtuvieron errores (absolutos) de aproximación del orden de 10−4. La resolución de las ecuaciones diferenciales no lineales del sistema caótico se realiza usando el algoritmo numérico de primer orden de Euler con la misma representación en punto fijo usada en las CORDIC. A partir de la variable caótica del sistema responsable de generar los múltiples enrollamientos se construye el multi-generador de números pseudo-aleatorios, dividiendo el espacio de fase del atractor, obteniendo por cada enrollamiento doble un PRNG, los cuales se someten individualmente a pruebas estadísticas del estándar NIST-SP 800-22 con el fin de validar su aleatoriedad y determinar su potencial uso en aplicaciones criptográficas. This thesis presents the hardware description and FPGA implementation of a configurable multi-random number generator based on the model of the double-scroll memristive Hopfield neural network, where the number of scrolls can be controlled through system parameters. It addresses the challenge of calculating hyperbolic tangent and sine functions using CORDIC, an efficient hardware algorithm that avoids the use of multipliers compared to other strategies such as Taylor series approximation, which heavily relies on them, a limited resource. The designed CORDICs have a full convergence range, employ a fixed-point representation defined as Q10.30, and achieve approximation errors (absolute) on the order of 10−4. The solution of the system’s nonlinear differential equations is performed using the first-order Euler numerical algorithm with the same fixed-point representation used in the CORDICs. From the chaotic variable of the system responsible for generating the multiple scrolls, the multi-random number generator is constructed by dividing the phase space of the attractor, obtaining a PRNG for each double-scroll. These PRNGs are individually subjected to statistical tests from the NIST-SP 800-22 standard to validate their randomness and determine their potential use in cryptographic applications. | |
| Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica | |
| 2024-02 | |
| Tesis de maestría | |
| Español | |
| Estudiantes Investigadores Público en general | |
| Garzón González J, A., (2024), Implementación en hardware de un PRNG múltiple basado en una red neuronal Hopfield caótica de múltiples enrollamientos utilizando CORDIC, Tesis de Maestría, Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica | |
| ELECTRÓNICA | |
| Versión aceptada | |
| acceptedVersion - Versión aceptada | |
| Aparece en las colecciones: | Maestría en Electrónica |
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