Real-Time Optimization of a Pseudo-Random Number Generator Using Particle Swarm Optimization Method

Sistem tasarımı ve kriptografik yöntemler için kritik bir öneme sahip olan rassal sayı üretimi; işlem gücü yüksek bilgisayarların ortaya çıkmasıyla güvenlik açısından daha da ön plana çıkmaktadır. Bu problemin çözülmesi için fiziksel bir işleyiş ile rassal sayı üretimini hedefleyen gerçek rassal sayı üreteçleri kullanılabileceği gibi yazılım tabanlı olduğu için uygulanması daha kolay olan sözde rassal sayı üreteçleri (SRSÜ) de kullanılabilmektedir. SRSÜ, genellikle bilinen bir algoritmaya sahip olmaları ve aynı şartlar altında tahmin edilebilen sonuçlar vermeleri sebebiyle gerçek manada rassallık sağlayamamaktadırlar. Nitekim çeşitli rassallık şartlarını sağlamaları, sayı üretim hızı ve maliyet gibi sebeplerden dolayı sıkça tercih edilmektedirler. Bu çalışmada, uygulama kolaylığı ve uygulama ortamı sebebiyle tercih edilen bir SRSÜ algoritmasının Parçacık Sürüsü Optimizasyonu (PSO) kullanılarak değişken sistem şartlarında asgari kaynak tüketimi ile azami rassallığa ulaştırılması amaçlanmıştır. Rassallık, Tekrarlama Sınaması ve Sıfır Hipotezi kullanılarak ölçülmüş ve PSO kullanılarak bir SRSÜ’nün optimize edilmesi yoluyla özellikle alan karmaşıklığı açısından ciddi kazanımlar elde edilebileceği sonucuna ulaşılmıştır.