(57)【要約】デジタル画像上で発見された微細構造とノイズをベースにした真正乱数生成器を提供する方法が特許請求され開示される。デジタル化画像の最下位ビットを使用して、バイナリデータのストリングを抽出する。これらの元のストリングは、自然な画像の堅牢な選択のためのランダム性に対するDIEHARD、NIST、ENT検査をパスしていることが示されている。この情報は、物理的および環境的パラメータの制約なしに、スマートフォンまたはその他組込み機器を含む市販の技術で利用可能であり、またそれらによって処理されることもできる。この方法は、すべてのセキュリティ、暗号、エンタテイメント、PSI用途における乱数生成の著しく改善されたポータブルな方法を提示する【選択図】  図１
2014521132.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
真正乱数を生成する方法であり、自然発生したシーンからユーザーがソース画像およびカテゴリを選択すること、エンコーダでソース画像をデジタル化しデジタル化画像を作成すること、デジタル化画像の各ピクセルの最下位ビットの抽出、各ピクセルの最下位ビットを処理してランダムビットストリームを作成すること、新たに作成されたランダムビットストリームでアプリケーションを駆動すること、を含む方法であって、真正乱数の生成がピクセルの最下位ビットで発見された、画像およびデジタル化ならびに量子化エラーの微細構造をベースにしている方法。
【請求項２】
静止画または動画であるソース画像をさらに含む請求項1に記載の真正乱数を生成する方法。
【請求項３】
DIEHARD、NIST、ENT基準に基づく堅牢な画像のカテゴリの選択をさらに含む請求項1に記載の真正乱数を生成する方法。
【請求項４】
自然なソース画像のカテゴリが少なくとも、均一にペイントされた壁、ポップコーンシーリング、カーペット生地、敷石、建築用花崗岩の柱、古代遺跡、海洋波のいずれか1つである、請求項1に記載の真正乱数を生成する方法。
【請求項５】
選択した画像の適切性を保証するための、画像処理基準の適用をさらに含む請求項1に記載の真正乱数を生成する方法。
【請求項６】
元のビットストリームのデジタル補正をさらに提供する請求項1に記載の真正乱数を生成する方法。
【請求項７】
周波数カウントにおけるビットストリームの平衡を保つ、フォンノイマンアルゴリズムの適用をさらに提供する請求項6に記載の真正乱数を生成する方法。
【請求項８】
乱数生成がユーザーの介入および監視によって影響を受けることができる、請求項1に記載の真正乱数を生成する方法。
【請求項９】
決定性疑似乱数生成器のランダムシードを生成するための乱数生成をさらに含む請求項1に記載の真正乱数を生成する方法。
【請求項１０】
エンコーダが画像タイプの微細構造を作成する機能をさらに含む請求項1に記載の真正乱数を生成する方法。
【請求項１１】
エンコーダが市販のポータブルデバイスであり、コンピュータ、組込み機器、または独立型ユニットの少なくともいずれか1つを含む、請求項1に記載の真正乱数を生成する方法。
【請求項１２】
ランダムビットストリームが、エンタテイメントやゲームの開発に使用されるアプリケーションの駆動をさらに含み、そこで画像ソースおよび画像カテゴリを選択することでランダム処理の一部をユーザーが構成し、ゲームプレーの娯楽性を高める誘因としての行為を選択することを含む、請求項1に記載の真正乱数を生成する方法。
【請求項１３】
ランダムビットストリームがMDS、SHA-1、SHA-2のようなセキュリティプロトコルを定義するNISTを使用した安全な個人および商用情報の伝送の駆動をさらに含む、請求項1に記載の真正乱数を生成する方法。
【請求項１４】
セキュリティ用途がハッシュ関数をさらに含む、請求項1に記載の真正乱数を生成する方法。
【請求項１５】
少なくとも1つのカラーガンの選択から加重輝度関数に及ぶ範囲の、ピクセルデータの加重関数が少なくとも1つのカラーガンの最下位ビットを抽出するために計算される、請求項1に記載の真正乱数を生成する方法。
【請求項１６】
立方体の形状でのn次元データ構造の提供、および時間（t）にわたるxおよびy画像ピクセルのサンプリングをさらに含む、請求項1に記載の真正乱数を生成する方法。
【発明の詳細な説明】
【発明の背景】
【０００１】
［関連出願の相互参照］
このPCT出願は、2011年7月7日に提出された同時係属の米国非仮出願特許申請第13/177、883号の利益を請求し、それを完全な形で本書に組み込んでいる。
【技術分野】
【０００２】
本開示は、一般に真正乱数生成器に関する。より具体的には、本開示はデジタル画像で発見された微細構造およびノイズをベースにした真正乱数生成器を提供する方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
本発明は、物理ソースをベースにしたフロントエンドの真正乱数生成器（TRNG）を提供する。幅広い分類でのデジタル画像は、DIEHARD、NIST、およびENTプロトコル検査を通過する、最小のポストプロセスによって処理される。
乱数、またはその派生物を生成するために、人々はこれまで相当な努力を重ねてきた。カードシャッフル、ランダムなコイントス、長さが異なる紐を引く、オブジェクトの回転、ルーレットの回転、およびその他の方法が、意思決定プロセスにおけるバイアスを避けるために利用されてきた。乱数生成の最新の手法は、それらの取得に使用される方法によって分類することができる。
【０００４】
決定性疑似乱数生成は、コンピュータや超小型コンピュータの可用性および性能が増加した結果、頻繁に使用されるようになった。物理乱数生成は、放射性崩壊ソースの量子ノイズ、電子ノイズ、抵抗器の熱ノイズ、逆バイアスダイオードの電子雪崩ノイズ、外部的事象による高速発振器の遮断状態を使用して生まれる。
【０００５】
ランダムシーケンスの生成においては、2つの相関する懸念が最も重要となる。第1に、周波数には周期的にも局所的にもバイアスが存在してはならないこと。第2に、シーケンスは予測可能であるべきではなく、発見の影響を受けるべきではないこと。第1の問題は主に、シミュレーション、実験的設計、割当てアプリケーションにおける乱数の使用に関連する。第2の、発見に対する抵抗の懸念は、すべての暗号アプリケーションおよびセキュリティシステムにおいて重要である。
【０００６】
疑似乱数生成器の主要な問題は、プロセスにランダムにシードを与える必要があること、反復前の制限された周期、およびシーケンスの品質である。良好な物理システムは、疑似乱数または数学的ベースの手段よりも堅牢であるように思われる。物理システムの問題はしばしば、その複雑性と可搬性によって起こる。ハイブリッドシステムは、物理ソースが疑似乱数生成器のために限定的な長さのランダムシードを生成する場合に時々使用され、乱数生成の割合を大幅に増加させている。
【０００７】
ランダムノイズの1つの物理ソースは、ラーヴァランプのような実施形態の連続フローを描いたシーンの、デジタル画像またはビデオのような無秩序なソースから得た画像のデジタル化である。LavaRandは、1998年3月28日に米国特許出願第5,732,138を発行された。この方法は遅緩かつ煩雑であり、何よりもまず疑似乱数生成器にシードを与える。NollとCooperによるLavaRndという名前の本システムの修正版は、ウェブカメラのデジタル画像を使ってLavaRandの速度を改善している。しかし、この実装は完全な暗闇、安定した高い周囲温度、ノイズを最大化するための増幅パラメータといったその場限りの条件に高く依存する。
【０００８】
本発明は、環境的な条件をほとんど必要としないことで、先行技術の物理的制約を取り除いている。選択された画像のカテゴリ内において非常に堅牢であり、発見されることがなく、独立型機器に埋め込むことができる。本発明の真正乱数生成器は、デジタルサンプルの最下位ビットに関連付けられたランダムノイズを隔離する。従って、本発明は広く利用されているスマートフォン、カメラ、スキャナ、単レンズ光トランジューサなどの市販のハードウエアを使用し、幅広い可搬性を持つ。本発明の望ましい実施形態は、あらゆる種類のスマートフォン、またはデジタル化画像にアクセスする一般的なコンピュータデバイスである。本発明のユーザーは、ユーザーが定義したエントロピープールに簡単にアクセス可能となる。
【０００９】
各カラーに8ビットのデジタルサンプルを使用する望ましい本実施は、加重または非加重の機能における1つ以上のカラーガンの、最下位ビット（LSB）のみを考慮している。デジタル化画像を使用している先行出願は、元の出力はランダムでなく相当な是正措置を必要することを想定している。ある意味、先行技術における困難さは、ランダムなシードを生成するために、画像内の各ピクセルに関連付けられた8ビットまたはnビットパターンのすべての情報を使用することにある。無秩序なソースでのランダムな情報変化の分析においては、高いビットは後に続く空間的または時間的サンプルにおいて変化しない可能性が高い。一例として、最初にサンプルを採ったトリプル8ビットピクセル（24ビット、RGB）は、2番目のサンプルと相関している場合がある。この相互依存関係は現実世界のピクセルサンプルにさえ存在する。緑の追加は、赤や青またはそれらの潜在的な組み合せの減少を意味する。出願者が行った試験では、最下位ビットのストリームがいずれかのガンから独立して連結しているときTRNGの要件に合致しないことが示されている。
【００１０】
Nielsenは、1998年の米国特許第5,774,549号で、Wilberの米国特許第6,764,364号で使用されたようなハードウエア生成器の設計における先行技術と同種の、ランダムシード生成用デジタルビデオのLSBに含まれる情報の使用について考察しているが、このソースをTRNGとして考察または分析を行っていない。Langその他（2009）はデジタル化画像のLSBを使用してランダムビットのストリームを生成している。しかし彼らの方法は、ウェブカメラの不可逆圧縮の阻害を決定的に伴う原画像を必要とし、これは最新技術による使用を制限する。
【００１１】
この発明の新しい特徴は、画像のデジタル化と量子化のプロセスに内在する微細構造のノイズおよびエラーを抽出し、真正ランダムビットのストリームを生成することにある。本発明の処理では、JPEGのような原画像または不可逆圧縮画像を使用することができる。その結果、壁、ポップコーンシーリング、岩石層、海洋波のような合理的な微細構造パターンを前提としたとき、最下位ビットの状態から生成されたビットのストリームは、真正ランダムシーケンスを示す。ランダムビットの生成のレートは、十分な量がある。一例として、IPHONE（登録商標）4のような5メガバイトのカメラのレートは、デジタル化画像のピクセル容量の0.25〜1.00の割合である。つまり1画像につき1〜5メガバイトで、決定性疑似乱数生成器へのシーディングのような後に続くプロセスは不要となる。よって、このプロセスは、ランダムノイズのもっとも重要な提供者、画像の微細構造、およびデジタルサンプルの最下位ビットにおける量子化ノイズを保持することで、先行技術における困難さを取り除いている。
【発明の開示】
【００１２】
本発明の基本概念は、デジタル画像上で発見された微細構造とノイズをベースにした真正乱数生成器を提供する。
【００１３】
本発明の第1の態様では、真正乱数を生成する方法を提供する。かかる方法は以下のステップから成る。
自然発生的なシーンからユーザーがソース画像およびカテゴリを選択。
エンコーダでソース画像をデジタル化しデジタル化画像を作成。
デジタル化画像の各ピクセルの最下位ビットを抽出。
各ピクセルの最下位ビットを処理してランダムビットストリームを作成。
新たに作成されたランダムビットストリームでアプリケーションを駆動。
真正乱数の生成は、画像の微細構造と、ピクセルの最下位ビットで発見されたデジタル化および量子化エラーを基礎とする。
【００１４】
第2の態様では、真正乱数生成の方法においてソース画像は静止画または動画であることができる。
【００１５】
さらに別の態様では、この真正乱数生成の方法にはDIEHARD、NIST、ENT基準をベースとする堅牢な画像のカテゴリの選択が含まれる。
【００１６】
さらに別の態様では、この真正乱数生成の方法は、均一にペイントされた壁、ポップコーンシーリング、カーペット生地、敷石、建築用花崗岩の柱、古代遺跡、海洋波などの天然のソース画像のカテゴリの可能性をも提供する。
【００１７】
さらに別の態様では、この真正乱数生成の方法は、選択した画像の適切性を保証するための画像処理基準の適用をも含む。
【００１８】
さらに別の態様では、この真正乱数生成の方法は、元のビットストリームのデジタル修正も行う。
【００１９】
さらに別の態様では、この真正乱数生成の方法は、フォンノイマン・アルゴリズムも提供し周波数カウントのビットストリームを平衡に保つ。
【００２０】
さらに別の態様では、この真正乱数生成の方法において、乱数生成はユーザーの介入および監視の影響を受ける場合がある。
【００２１】
さらに別の態様では、この真正乱数生成の方法において、乱数生成は決定性疑似乱数生成器のランダムシードを生成するために使用される場合がある。
【００２２】
さらに別の態様では、この真正乱数生成の方法において、エンコーダは画像タイプの微細構造を作成する機能を提供する。
【００２３】
さらに別の態様では、この真正乱数生成の方法においてランダムビットストリームはさらに以下を含む。
エンタテイメントやゲームの開発に使用されるアプリケーションの駆動。
ユーザーは画像ソースおよび画像カテゴリを選択することでランダム処理の一部を成す。
ゲームプレーの娯楽性を高める誘因としての行為の選択。.
【００２４】
さらに別の態様では、この真正乱数生成の方法において、ランダムビットストリームは、MDS、SHA-1、SHA-2のようなセキュリティプロトコルを定義するNISTを使用した安全な個人および商用情報の伝送の駆動を含む。
【００２５】
さらに別の態様では、この真正乱数生成の方法において、セキュリティ用途はハッシュ関数を利用するものをさらに含むことができる。
【００２６】
さらに別の態様では、この真正乱数生成の方法において、ピクセルデータの加重関数は、少なくとも1つのカラーガンから加重輝度関数までの選択の幅があり、少なくとも1つのカラーガンの最下位ビットを抽出するために計測されることができる。
【００２７】
さらに別の態様では、この真正乱数生成の方法において、画像データの構造はさらに以下を含む。
立方体の形状でのn次元データ構造の提供。
時間（t）を経過するXおよびY画像ピクセルのサンプリング。
【００２８】
本発明の上記およびその他の利点は、以下に記載の仕様、特許請求の範囲、添付の図面を参照することで、当業者にさらに理解され認識される。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
次に、添付の図面を参照しながら例を用いて本発明について説明する。
【図１】図1は、本発明の実施形態に従う、デジタル画像で発見された微細構造およびノイズをベースにした真正乱数生成器の、フロー図を例示的に示したものであり、フロー図ではこの方法に必要なステップが示されている。
【図２】図2 は、図1で最初に紹介したデジタル画像エンコーダおよび画像タイプのブロック図を示す。この略図は使用できる様々な可能性を示している。
【図３】図3は、図1で最初に紹介した、DIEHARD、NIST、ENTプロトコルを使用する、本発明によってテストした画像の写真を示す。この写真は画像のカテゴリを完全に網羅しているわけではない。
【図４】図4は、図1で最初に紹介した、DIEHARD、NIST、ENTプロトコルを使用する、本発明によってテストされた画像の追加写真を示す。この写真は画像のカテゴリを完全に網羅しているわけではない。
【図５】図5は、図1で最初に紹介した、抽出した2進情報のブロック図を示す。この略図はピクセルの最下位ビットから抽出された情報を示している。
【図６】図6は、図1で最初に紹介した、2進ランダムビットストリームの処理のフロー図を示す。このフロー図は潜在的なバイアス補正を示している。
【図７】図7は、変換に関連する元のデジタル画像の、多次元配列を示す一連の写真である。
【図８】図8は、ビットストリームのランダム性と予測不可能性を高めるために使用することができるアルゴリズムの一例を示す。
【図９】図9は、監視者の介入および任意の統計基準に基づく処理のための、任意の決定ポイントを持つ画像スペースから取得されたランダムシーケンスを示すフロー図である。
【００３０】
参照番号は、図面の様々な表示におけるその部分を指す。
【発明を実施するための形態】
【００３１】
以下の詳述は本来例示的なものであり、記載された実施形態、または記載された実施形態の適用や利用を制限する意図はない。本書で使用されている「例示的」または「図解的」という単語は、「一例、または図解として示す」ことを意味している。本書で「例示的」または「図解的」に記載された実施は、必ずしも他の実施よりも望ましいもの、あるいは有利なものとして解釈されるものではない。以下に記載されたすべての実施は、当業者が本開示の実施形態を行ったり使用したりできるようにするために提供された例示的実施であり、特許請求の範囲で定義された本開示の範囲を制限することを意図しない。本明細書における説明目的のために、「上側」「下側」「左」「後方」「右」「前方」「垂直」「水平」、およびそれらの派生語は、図1で志向された通りに本発明に関連するものとする。さらに、先行技術分野、背景、概要、または以下のその他の詳述で示された、明示的または暗示的ないずれかの理論によって拘束されることを意図するものは何もない。また、添付の図面に例示された、および以下の仕様に記載された特定の装置およびプロセスは、添付の特許請求の範囲で定義された発明概念の例示的実施形態に過ぎないことは理解されているものとする。従って、本書で開示されている特定の寸法および実施形態に関連するその他物理的特徴は、特許請求の範囲が明示的に記載しない限り、制限として解釈されるものではない。
【００３２】
デジタル画像100で発見された微細構造およびノイズに基づくジェネラルフロー（TRNG）は、図1に図解している。真正乱数生成器100は最初に、ユーザーが選択した自然発生的シーンの元またはソース画像を提供する。この選択されたソース画像120は、静的（静止画）または動的（動画）であり、処理は選択された画像のカテゴリに応じて非常に堅牢である。次に、ソース画像120は、デジタル画像130を作成するためデジタル化される。続いて、デジタル化画像130の各ピクセル140の最下位ビット（LSB）が抽出される。各ピクセル140の抽出された各LSBに関する情報が処理される150。その結果、処理された情報150は、ランダムビットストリーム160を作成する。最後に、このランダムビットストリーム160が、様々なアプリケーション170の駆動に使用される。デジタル画像上で発見された微細構造とノイズをベースにした真正乱数生成器100を提供するための方法に関する詳細は、以降に開示する。
【００３３】
本発明の方法の例示的手順では、ソース画像120からデジタル化画像130を取得するためにエンコーダ200を用意する必要がある。潜在的なエンコーダは図2に図解している。このエンコーダ装置200は、画像タイプの微細構造210を作成するために使用される。潜在的なエンコーダ装置200には、iPhone230、スマートフォン240、カメラ250、ビデオカメラ260、スキャナ270、Nピクセル入力290が含まれるがそれらに限定されない。これらのデバイスのうちいくつかを使うことは可能であるが、本発明における望ましい装置は、カメラやあるいはインターネットアクセスを備えた一般的なスマートフォン240のようなポータブルな実施形態である。しかしこれは、一般的なコンピューティングおよびその他の組込み機器を排除するものではない。望ましい入力は静止画であるが、ビデオカメラ260からのビデオシーケンスを排除しない。膨大な乱数には、不連続および独立した写真のプリインストール写真ライブラリ280が望ましい選択である。
【００３４】
原画像の例示的写真と真正ランダムビットストリーム160の達成に必要な推奨される微細構造210のタイプは、図3-4に図解している。微細構造画像の幅広い選択肢が選択され試験された。画像ソースの選択は、高機能の数学的アルゴリズムまたは、不安定な調整および環境パラメータの考察にすら基づいていなかった。本発明のデジタル写真は、たっぷりとした日光、非制御な室内照明、または偏りのない影のいずれかの状況で撮影されている。本発明の目的は、均一にペイントされた壁410、ポップコーンシーリング420、カーペット生地430のような一般的な家庭環境の要素に基づくソース画像120をユーザーが手に入れやすくすることにある。敷石370、380、390、建築用花崗岩の柱440、450、460、470、480、490、古代遺跡315、320、325、330、340、350、海洋波300、305、310など、その他の自然構造体は適切な選択である。したがって、ソース画像のデータベースは、物理的環境が多岐にわたる。
【００３５】
画像がいったん選択された処理を示す、本発明の方法の例示的手順は、図5に図解している。いったん画像が選択されると、1つ以上のカラーガンRed 510、Green520、もしくはBlue 530の選択から、加重人物輝度関数570またはその他に及ぶ、ピクセルデータRed/xxxxxxx1 560、Green/xxxxxxxl 550、もしくはBlue/xxxxxxxl 540の加重関数が計算される。これに続いて、加重ピクセルRed/ xxxxxxx1 560、Green/xxxxxxxl550、もしくはBlue/xxxxxxx1 540のLSBが抽出され、ビットストリーム160内に配置される。各カラーの8ビットデジタルサンプルを使った望ましい本実施は、加重および非加重関数における1つ以上のカラーガンの最下位ビット（LSB）のみを考慮している。分析は、このビットストリームが、選択した画像および例のためのDIEHARD、NIST、ENT基準に合格していることを示した。
【００３６】
選択されたデジタル画像の例には、適切な状態に理想的に一致していないものもある。ピクセル値の下限および上限のしきい値化のような、基本画像プロパティの単純なインライン計算、もしくはカラーガンの関数としてのピクセルデータの、平均、分散、歪度の最初の瞬間、および任意のより高い瞬間は、画像を容認可能か更なる処理を必要としないかで分類する。各ガンの、例えば人間の知覚の（.30）Red560、（.59）Green 550、（.11） Blue 540の輝度関数に応じた加重は、選択したカラーガンの極値を減らす。分析では、この変換が非常に幅広い画像カテゴリの、真正乱数生成器のDIEHARD、NIST、ENTの統計要件を満たすことが示されており、これらはユーザーが容易に利用可能である。
【００３７】
画像は、特に過度の明るさや薄暗い画像またはセグメントがランダムシーケンスのバイアスにつながる可能性があるため、適切性をテストされる。カラーガンのLSBのXORのような論理関数もまた、ビットストリーム160における過度なバイアス状態につながる場合がある。例えば、R、G、Bガンが非常に明るい画像の非常に明るいシーンによって飽和状態になると、値の最大デジタル表示に関連付けられたモーダル値につながる。つまり、ほとんどの8ビット値は、例えば255となる。ほとんどのLSBは1の値を持つ。
【００３８】
同様の議論が、ゼロに近い非常に薄暗い画像のモーダルピクセル値に適用される。そこではほとんどのLSBは0の値を持つ。最小および最大範囲値のしきい値化、カラーまたは加重カラーピクセルの関数としてのピクセルデータの平均および分散のような、基本画像パラメータは、画像のランダム性における信頼性増加に一致して簡単に計算することができる。カメラパラメータはまた、適切な輝度の平均および拡散またはコントラスト機能で動的に、調節してデータを集めることができる。適切な警報が、これらの計算に基づきユーザー（装置または監視者）に送信される。
【００３９】
このビットストリーム160またはその割合は、エントロピーの質を保証するためにインライン統計分析に従う。統計的テスト610および補正アルゴリズム620を経過する、これら潜在的非理想画像を処理するステップの、例示的フロー図600は図 6に図解している。結果、元のビットストリーム160は、最初に偏差610で統計的にテストされる。カイ二乗検定（x2）や短いシーケンスのNIST試験のような単純なテストは、多くの周波数および連続テストの一例であり、これらは、ランダムストリームの質を保証するための処理オーバーヘッドの必要なしに、リアルタイムで効率的に採用されることができる。最初の統計的テスト610が著しい偏差を明らかにした場合、以下の表1に示すフォンノイマンアルゴリズム620のような従来の補正措置が、周波数カウントのビットストリームの平衡を保つために適用される場合がある。補正アルゴリズム620が適用された後、その結果のビットストリームは2番目の630を統計的にテストする。ビットストリーム160に引き続き偏差があれば、データは拒絶され650、スマートデバイスが使用されないようにするために信号を送信する。2番目の統計的偏差テスト630の後偏差が存在しなければ、補正されたビットストリームデータ640はアプリケーション170で使用することができる。
【００４０】
最初の統計的偏差テスト610が著しい偏差を示さない場合、その後、元のビットストリーム160は自動的にアプリケーション170で使用される。
【表１】
2014521132.tif 000003
【００４１】
重要な違いは、ビット160のサンプルストリームが必ずしも連続的に線形である必要はないことである。ビットの連続的な線形ストリームを必ずしも提供していない、画像700、710の例示的写真を図7に図解している。ここで表示されたようなピクセルストリームは、各行を左から右へと、本を読むように画像を読み取り、アルゴリズムの記述を簡素化する。しかし、データの構造は、写真700の最後の画像705で丸で囲んだXおよびYの、少なくとも2つの次元的広がりを持つ。つまり、ピクセルは任意の所定の順序で読み取られる。例えば、本の逆からの順序、ナイトツアー、極座標、あるいは画像またはその他のソースから反復的に定義されたシーケンスを持つ、写真710に示すような無秩序にシャッフルした順序など。より明確にするため、テクスチャの拡大した部分、図7の楕円で囲んだ部分720に図解している。
【００４２】
さらにデータの構造は、例えばn-次元空間から連続的に引き出されたサンプルを備えた立方体または超立方体としてn-次元とみなされる場合がある。3次元構造のシンプルな例は、時間（t）にわたってサンプリングされたx、y画像ピクセルを持つ、予め記憶されたビデオである。別の例は、zが画像のカテゴリにおける変化に関連しuがカテゴリの例を示す、x、y、z、uサンプリングである。多次元サンプリング手順の賢明な選択は、エントロピーの明白な損失無しに同じ画像データベースを再利用することを可能にし、予測可能性に対する抵抗を高める。
【００４３】
発見に対する抵抗を高めるための、非包括的サンプリングアルゴリズム800の例示的に簡素化した例は、図8に図解している。サンプルを採るために2n画像のスタックがあると仮定する。便宜上、私たちは3のパワーとみなし、合計8つの画像を示す。任意の画像およびピクセル座標を開始点として選択することで、ピクセルのLSBの次の2n（8）2進値は、0から7の値を定義し、それが次に処理される画像を定義する。私たちは、ストリーム内の次の2（n2）ビットを、ランダム2進番号のサンプルに関連付けられたランレングスとして定義する。便宜上、（n2）は8の値を取る場合があり、これは潜在的な256値（0-255）を示す。処理されたピクセルの、次の256の容認可能なLSBは、ランダムビットストリームのこの割合を示す。ピクセルを処理する次の3は、処理される次の画像を定義する。
【００４４】
適切なポインタが、衝突を避けデータの不足を示すために、各画像で保持される。このアルゴリズムは、原画像データ、または圧縮され、バイト充填され、予め処理された画像データに適用することができる。後者の利点は、最小の追加的処理オーバーヘッドを持つ要素8によるストレージの大幅な削減にある。これは、スマートフォンや組込み機器のような低速で制限のあるメモリデバイスに適している。そのため、多くのアルゴリズムは衝突無しに多次元空間を効率的に横断することが可能である。
【００４５】
用途の例
意図された用途の、3つの原型的な例が存在する。これらは、包括的ではないカテゴリで提示されている。すべての用途に関わる根本的原理は、コンピュータデバイスのための、容易にアクセス可能で予測不可能なエントロピーのローカルソースである。このアクセス性は、セキュリティ、PSI、エンタテイメント、ゲーム利用に関連するフィールドにおける用途のホストに可能性を開く。
【００４６】
例1：
本発明は、厳格なデフォルトパラメータを使用しており、フロントエンドの携帯TRNGとしてセキュリティ用途で使用される。適用性を高めることで、ランダムシード生成およびハッシュコードのための従来のポストプロセスが望ましい実施となる。用途は、MDS、SHA-1、SHA-2のようなセキュリティプロトコルを定義するNISTを使用している安全な個人および商用情報の、伝送に関連付けられたエンコード化され暗号化されたデータストリームの処理が多い。
【００４７】
例2：
ユーザーが定義したローカルエントロピーは、エンタテイメントやゲーム目的の従来のソフトウエア疑似乱数生成器と置き換えるために使用される。乱数生成器を必要とする現在のゲーム技術のほとんどは、シードを与えられた決定性疑似乱数生成器を使用している。本発明の方法の主要な特徴および特長は、監視者が私的かつ個人的なランダムソースを選択できることであり、これはゲームプレイおよびエンタテイメントでインセンティブとして作用することができる。自分の肌の手触り、会社または学校の仕切り壁、あるいは友人の顔の画像に基づく質問への、はい／いいえの2択または明確な回答の取得における差異は想像に難くない。彼（女）が私を愛する、愛さないというシミュレーションゲームは、まったく新しいフィーリングとテクスチャを獲得する。
【００４８】
抽選番号の生成、占い、ランダムかつ量子的な意思決定、「彼（女）は私を愛している／愛していない」といった恋愛ゲーム、カードのシャッフル、ゲームシミュレーション等の非制限的な一般例は、しかし本方法の適用性のいくつかの事例である。
【００４９】
例3：
監視者の介入が乱数生成プロセスにおける不可欠な一部分となることができるため、物理現象に対する心の影響の一般領域における超心理現象への適用は、研究およびエンタテイメント目的で可能となる。基本原理は、監視者はTRNGにバイアスをかけることが可能であり、人間の感覚、例えば視覚、聴覚、触覚、および化学的フィードバック、で捉えることが可能なフィードバックデバイスにおける、検出可能な変化を引出すために使用される。かかる領域における本発明の意図された使用を明確化するために、以下に簡単に紹介する。
【００５０】
ハードウエア乱数生成における監視者の介入およびその影響の概念は、十分に立証されている。本質的に、分析は、統計的に十分に独立した時間および空間で精神的に集中することで監視者はTRNGにバイアスをかけることが可能であると示している。この概念は、量子力学における監視者効果に関連付けられた既知および未知の現象に対処している。本発明の目的は、TRNGに対する監視者影響の可能性を、彼らの選択によって最大化することである。これまでの研究では、米国特許申請2009/0265112のように、熱ノイズ、放射性崩壊、あるいは監視者によるキーの押下やマウスの動きすらとも関連づけられた物理事象によって干渉される高速発振器の付いた、物理装置を主に使用していた.。
【００５１】
本発明は、人間が複数のステージで介入することを可能にする。監視者の選択がTRNGへの影響990を最大化する様々なポイントの例示的フロー図900は、図9に図解している。画像エンコーダ910、画像カテゴリ、または画像セクション920の選択、抽出処理/カラーガンまたは加重オプション930、統計的テスト940の使用、アルゴリズム965の使用による元のビットストリーム960または補正されたストリーム、ランダムストリームの長さ（表示なし）、バイアスの方向（表示なし）は、すべて監視者の影響990に依存する。本発明は、研究目的またはエンタテイメント装置の意思決定にシンプルに使用できる。
【００５２】
多くの詳細な修正、変型、改変が、記載した本発明の望ましい実施形態に行われる可能性があるため、上記の記述および添付図面のすべての事象は、図解的に解釈され、限定的な意味で解釈されないものとする。よって本発明の範囲は、添付の特許請求の範囲およびその法的等価によって判断される。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【国際調査報告】
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