Randomness 二元序列随机性检测方法

在使用randomness前，请务必悉知 《randomness 免责声明》！

• 致谢 zhebinhu/randomnessTests 项目。
• 致谢 Sun Yimin 对本项目关键性建设。

项目概述

该工具库实现了《GM/T 0005-2021 随机性检测规范》中描述的15种随机性检测方法。

• [ 1] 单比特频数检测 MonoBitFrequencyTest
• [ 2] 块内频数检测 FrequencyWithinBlockTest
• [ 3] 扑克检测 PokerTest
• [ 4] 重叠子序列检测 OverlappingTemplateMatchingTest
• [ 5] 游程总数检测 RunsTest
• [ 6] 游程分布检测 RunsDistributionTest
• [ 7] 块内最大游程检测 LongestRunOfOnesInABlockTest
• [ 8] 二元推导检测 BinaryDerivativeTest
• [ 9] 自相关检测 AutocorrelationTest
• [10] 矩阵秩检测 MatrixRankTest
• [11] 累加和检测 CumulativeTest
• [12] 近似熵检测 ApproximateEntropyTest
• [13] 线型复杂度检测 LinearComplexityTest
• [14] Maurer通用统计检测 MaurerUniversalTest
• [15] 离散傅里叶检测 DiscreteFourierTransformTest

检测工具

若您需要使用相关测试工具需要可以 从Release中下载编译版本 或 手动编译程序，详见文档：

• 随机性检测工具 使用说明 rddetector
• 数据生成工具 使用说明 rdgen

快速入门

rddetector检测工具只是randomness的一种应用方式，randomness提供丰富的API接口，您可以在根据需要定制化的使用。

安装randomness：

go get -u github.com/Trisia/randomness

下面是10^6比特数据规模的扑克检测的例子：

package main

import (
	"crypto/rand"
	"fmt"
	"github.com/Trisia/randomness"
)

func main() {
	// 产生随机数序列
	n := 1000_000
	buf := make([]byte, n/8)
	_, _ = rand.Read(buf)
	// 转换为字节数组
	bits := randomness.B2bitArr(buf)

	// 运行测试组
	p, _ := randomness.PokerTest(bits)
	fmt.Printf("扑克检测 n: 1000000, P-value: %f\n", p)
}

更多API使用方法见：randomness API 文档

随机数发生器检测

randomness 实现了 《GM/T 0025-2014 SSL VPN 网关产品规范》 5.4.4.3 随机数发生器 4个不同应用阶段的随机数检测：

• 出厂检测 detect.FactoryDetect
• 上电检测 detect.PowerOnDetect
• 周期检测 detect.PeriodDetect
• 单次检测 detect.SingleDetect

使用方法见 测试用例 detect_test.go

如果您的主机处理器含有多个核心，那么可以使用Fast系列的API来加速检测，见 测试用例 detect_fast_test.go

注意：离散傅里叶检测 10^8 bit 规模数据检测为了加速计算单次检测需要消耗1024MB以上内存，请注意主机并发数量防止发生内存溢出（OOM）。

发展

检测规范：

• 《GM/T 0005-2012 随机性检测规范》 已废止
• 《GB/T 32915-2016 信息安全技术 二元序列随机性检测方法》
• 《GM/T 0005-2021 随机性检测规范》

在 GM/T 0005-2021 中在 样本通过率判定 的基础上，增加了 样本均匀性判定 作为检测通过判定依据，详见 GM/T 0005-2021 6.3。

目前 randomness 已经升级至《GM/T 0005-2021 随机性检测规范》。