实现NIST随机数测试的Matlab代码

资源摘要信息:"在本资源中，我们将详细探讨美国国家标准与技术研究院（NIST）开发的一系列用于评估随机数生成器质量的测试。这些测试在密码学应用中尤其重要，因为它们能帮助开发者和研究人员验证其随机数生成器是否能够产生足够安全和随机的数据。Subhadip Ghosh作为一名电子和电信工程师，使用Matlab编写了这些测试的代码，并且这些代码已经在某些固定情况下运行，使用了已定义的参数。 NIST推荐的15种测试包括： 1. 频率（单比特）测试：检验在生成的随机数据中0和1的数量是否大致相同。 2. 块内频率测试：检查每个数据块内0和1的数量分布是否均匀。 3. 运行测试：统计连续出现的0或1的次数，确保这些运行的长度分布符合预期。 4. 最长运行时间测试：检查最长的一系列0或1的长度是否在预期范围内。 5. 二进制矩阵秩检验：通过检验数据的特定子矩阵的秩来判断其随机性。 6. 离散傅立叶变换（频谱）测试：通过分析随机数的频谱特性来检测非随机模式。 7. 非重叠模板匹配测试：检测特定的非重叠位模式是否出现得过于频繁。 8. 重叠模板匹配测试：与非重叠模板匹配测试类似，但是它考虑了数据的重叠模式。 9. 毛勒（Maurer）的“通用统计”测试：利用数据序列中连续值之间的距离来判断随机性。 10. 线性复杂度测试：分析随机数据流的线性复杂度，检测潜在的非随机结构。 11. 串行测试：检验随机数序列中任何长度的子串的分布是否均匀。 12. 近似熵检验：用于检测随机数序列的复杂度和可预测性。 13. 累积总和（Cusums）测试：通过计算数据序列的累积和来检测随机性的偏离。 14. 随机游览测试：利用随机游览的概念来分析随机数序列。 15. 随机游览变量测试：检验随机数序列中的游览行为是否与理论预测一致。 Subhadip Ghosh所开发的Matlab代码实现了这些测试中的1、2、3、4、5、6、11、12、13和15号测试。这些测试能够被广泛用于密码学、统计学以及需要高质量随机数生成的各种科学领域中。 开发者Subhadip Ghosh来自布巴内斯瓦尔的卡林加工业技术研究所（KIIT），其个人投资组合和社交网络信息显示他在GitHub和ResearchGate上都有活跃的存在，这表明了代码的开源特性和社区支持。 最后，资源的文件名称为"NISTRandomNumber-Tests-MATLABcodes-master"，暗示这是一套Matlab的测试代码集合，并且它可能包含了源代码、文档、示例以及可能的用户指南等，为Matlab用户提供了一个可以用来测试和评估随机数生成器的工具集。" 知识点: - 随机数生成器的评估和测试的重要性，特别是在密码学应用中，以确保生成的随机数满足随机性的要求。 - 美国国家标准与技术研究院（NIST）开发的一系列随机性测试，共计15种。 - 这些测试的分类和它们各自的测试目的，例如频率测试、块内频率测试、运行测试、最长运行时间测试、二进制矩阵秩检验、离散傅立叶变换（频谱）测试、非重叠模板匹配测试、重叠模板匹配测试、毛勒（Maurer）的“通用统计”测试、线性复杂度测试、串行测试、近似熵检验、累积总和（Cusums）测试、随机游览测试、随机游览变量测试。 - Matlab编程语言在科学计算和工程应用中的应用及其在随机数生成器测试中的应用。 - Subhadip Ghosh作为该Matlab代码集的开发者，其背景和相关联的社交媒体信息，以及其开源代码的使用和社区支持。 - 通过Matlab代码实现的特定测试，包括频率测试、块内频率测试、运行测试、最长运行时间测试、二进制矩阵秩检验、离散傅立叶变换（频谱）测试、串行测试、近似熵检验、累积总和（Cusums）测试、随机游览变量测试。 - 对于Matlab用户的资源可用性，资源文件名称"NISTRandomNumber-Tests-MATLABcodes-master"揭示了代码的结构和内容。