本發(fā)明涉及時(shí)間差測(cè)量，具體是涉及一種基于北斗時(shí)鐘與通信時(shí)鐘時(shí)間差的真隨機(jī)數(shù)生成方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨機(jī)數(shù)是指那些在特定范圍內(nèi)生成的數(shù)值，它們的出現(xiàn)順序和具體值沒有明顯的規(guī)律或預(yù)測(cè)能力。每個(gè)數(shù)值在生成時(shí)都有相同的機(jī)會(huì)出現(xiàn)，通常用于模擬隨機(jī)事件、進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析、加密數(shù)據(jù)、生成隨機(jī)樣本等應(yīng)用。隨機(jī)數(shù)可以是完全隨機(jī)的（真隨機(jī)數(shù)），也可以通過(guò)算法生成的偽隨機(jī)數(shù)。

2、現(xiàn)有的隨機(jī)數(shù)生成方法較為普遍的方式是將時(shí)間戳作為種子生成對(duì)應(yīng)的隨機(jī)數(shù)，雖然單位時(shí)間下的隨機(jī)數(shù)數(shù)以億計(jì)，但，仍然可以通過(guò)在高算力設(shè)備上進(jìn)行暴力窮舉破解，存在風(fēng)險(xiǎn)隱患。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為解決上述技術(shù)問題，提供一種基于北斗時(shí)鐘與通信時(shí)鐘時(shí)間差的真隨機(jī)數(shù)生成方法及系統(tǒng)，本技術(shù)方案解決了上述的現(xiàn)有的隨機(jī)數(shù)生成方法較為普遍的方式是將時(shí)間戳作為種子生成對(duì)應(yīng)的隨機(jī)數(shù)，雖然單位時(shí)間下的隨機(jī)數(shù)數(shù)以億計(jì)，但仍然可以通過(guò)在高算力設(shè)備上進(jìn)行暴力窮舉破解，存在風(fēng)險(xiǎn)隱患的問題。

2、為達(dá)到以上目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案為：

3、一種基于北斗時(shí)鐘與通信時(shí)鐘時(shí)間差的真隨機(jī)數(shù)生成方法，包括：

4、基于北斗衛(wèi)星的時(shí)鐘與操作設(shè)備內(nèi)置硬件時(shí)鐘，獲取北斗時(shí)鐘高精度時(shí)間和操作設(shè)備時(shí)鐘時(shí)間；

5、根據(jù)北斗時(shí)鐘高精度時(shí)間和操作設(shè)備時(shí)鐘時(shí)間進(jìn)行差值運(yùn)行，獲得時(shí)鐘時(shí)間戳偏差值，并建立虛擬仿真時(shí)空信息模型映射生成隨機(jī)數(shù)初始種子；

6、基于隨機(jī)數(shù)初始種子，通過(guò)串聯(lián)單向散列函數(shù)對(duì)隨機(jī)數(shù)初始種子進(jìn)行加密轉(zhuǎn)換，獲得隨機(jī)散列值；

7、基于隨機(jī)散列值應(yīng)用方向，確定隨機(jī)散列值的安全閾值；

8、針對(duì)隨機(jī)散列值建立可觀測(cè)周期驗(yàn)證模型，分析隨機(jī)散列值的可觀測(cè)周期變化趨勢(shì)，評(píng)估隨機(jī)散列值的窮舉應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)能力；

9、判斷隨機(jī)散列值窮舉應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)是否滿足隨機(jī)散列值的安全閾值，若是，生成隨機(jī)數(shù)，若否，重新生成隨機(jī)散列值。

10、優(yōu)選的，根據(jù)北斗時(shí)鐘高精度時(shí)間和操作設(shè)備時(shí)鐘時(shí)間進(jìn)行差值運(yùn)行，獲得時(shí)鐘時(shí)間戳偏差值，并建立虛擬仿真時(shí)空信息模型映射生成隨機(jī)數(shù)初始種子具體包括：

11、基于北斗衛(wèi)星的北斗時(shí)鐘高精度時(shí)間作為時(shí)間軸，將實(shí)時(shí)的北斗衛(wèi)星的位置信息作為空間坐標(biāo)，構(gòu)建三維空間框架；所述北斗衛(wèi)星的位置信息包括：經(jīng)緯度、高度；

12、基于北斗衛(wèi)星的授時(shí)協(xié)議與操作設(shè)備的授時(shí)協(xié)議，獲取北斗時(shí)鐘高精度時(shí)間與操作設(shè)備時(shí)鐘時(shí)間進(jìn)行差值運(yùn)算，得到時(shí)鐘時(shí)間戳偏差值；

13、針對(duì)時(shí)鐘時(shí)間戳偏差值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理；

14、將標(biāo)準(zhǔn)化北斗衛(wèi)星的授時(shí)協(xié)議與操作設(shè)備的授時(shí)協(xié)議之間的時(shí)鐘時(shí)間戳偏差值添加至三維空間框架中，得到虛擬仿真時(shí)空信息模型；

15、基于虛擬仿真時(shí)空信息模型，獲取動(dòng)態(tài)時(shí)鐘時(shí)間戳偏差值，通過(guò)多項(xiàng)函數(shù)對(duì)動(dòng)態(tài)時(shí)鐘時(shí)間戳偏差值進(jìn)行映射轉(zhuǎn)換，生成隨機(jī)數(shù)初始種子；

16、其中，所述生成隨機(jī)數(shù)初始種子具體包括：

17、?；

18、式中，為隨機(jī)數(shù)初始種子，為標(biāo)準(zhǔn)化后的時(shí)鐘時(shí)間戳偏差值，max()最大值函數(shù)，min()為最小值函數(shù)，為原始時(shí)鐘時(shí)間戳偏差值序列，為多項(xiàng)函數(shù)，、、、均為多項(xiàng)函數(shù)的系數(shù)，為映射參數(shù)，為在第n+1次迭代時(shí)的時(shí)鐘時(shí)間戳偏差值，m為多項(xiàng)式的最高次數(shù)，n為混沌起始索引，combine()為種子組合函數(shù)。

19、優(yōu)選的，基于隨機(jī)數(shù)初始種子，通過(guò)串聯(lián)單向散列函數(shù)對(duì)隨機(jī)數(shù)初始種子進(jìn)行加密轉(zhuǎn)換，獲得隨機(jī)散列值具體包括：

20、獲取若干個(gè)單位時(shí)間下的隨機(jī)數(shù)初始種子，組合為隨機(jī)數(shù)初始種子數(shù)組；其中，為第個(gè)隨機(jī)數(shù)初始種子，為隨機(jī)數(shù)初始種子的總數(shù)；

21、利用基于為隨機(jī)數(shù)初始種子數(shù)組相應(yīng)數(shù)量的單向散列函數(shù)進(jìn)行散列，得到初始隨機(jī)散列值數(shù)組；其中，為第個(gè)初始隨機(jī)散列值，為初始隨機(jī)散列值的總數(shù)；

22、基于初始隨機(jī)散列值數(shù)組，按照時(shí)間索引對(duì)每一個(gè)初始隨機(jī)散列值按照二進(jìn)制字節(jié)進(jìn)行串聯(lián)，得到初始隨機(jī)串聯(lián)散列；

23、將初始隨機(jī)串聯(lián)散列代入單向散列函數(shù)中，輸出隨機(jī)散列值。

24、優(yōu)選的，針對(duì)隨機(jī)散列值建立可觀測(cè)周期驗(yàn)證模型，分析隨機(jī)散列值的可觀測(cè)周期變化趨勢(shì)，評(píng)估隨機(jī)散列值的窮舉應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)能力具體包括：

25、基于隨機(jī)散列值的應(yīng)用操作設(shè)備的應(yīng)用方向，確定已知暴力窮舉供給方法，組合為暴力窮舉攻擊動(dòng)作驗(yàn)證庫(kù)；

26、獲取單位時(shí)間下的若干個(gè)隨機(jī)散列值，組件隨機(jī)散列值分布散點(diǎn)圖；

27、基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建隨機(jī)散列值抗阻分析模型；

28、基于隨機(jī)散列值分布散點(diǎn)圖代入隨機(jī)散列值抗阻分析模型中，將隨機(jī)散列值的生成總時(shí)間作為觀測(cè)窗口，以暴力窮舉攻擊動(dòng)作驗(yàn)證庫(kù)作輸入，以驗(yàn)證隨機(jī)散列值分布散點(diǎn)圖中每一個(gè)散點(diǎn)對(duì)應(yīng)的隨機(jī)散列值的抗窮舉能力指標(biāo)作為輸出；

29、按照隨機(jī)散列值分布散點(diǎn)圖中每一個(gè)散點(diǎn)對(duì)應(yīng)的隨機(jī)散列值的抗窮舉能力，為每一個(gè)隨機(jī)散列值賦予權(quán)重；

30、基于隨機(jī)散列值分布散點(diǎn)圖中每一個(gè)散點(diǎn)對(duì)應(yīng)的隨機(jī)散列值的抗窮舉能力指標(biāo)進(jìn)行線性映射，得到隨機(jī)散列值的抗窮舉能力指標(biāo)向量矩陣；

31、根據(jù)隨機(jī)散列值的抗窮舉能力指標(biāo)向量矩陣中每一個(gè)元素與每一個(gè)隨機(jī)散列值權(quán)重，計(jì)算隨機(jī)散列值的窮舉應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)能力；

32、其中，所述隨機(jī)散列值的窮舉應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)能力具體為：

33、?；

34、式中，為第個(gè)隨機(jī)散列值的窮舉應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)能力，為第k個(gè)隨機(jī)散列值的抗窮舉能力指標(biāo)，為第k個(gè)隨機(jī)散列值的權(quán)重。

35、進(jìn)一步的，提出一種基于北斗時(shí)鐘與通信時(shí)鐘時(shí)間差的真隨機(jī)數(shù)生成系統(tǒng)，用于實(shí)現(xiàn)如上所述一種基于北斗時(shí)鐘與通信時(shí)鐘時(shí)間差的真隨機(jī)數(shù)生成方法，包括：

36、數(shù)據(jù)采集模塊，數(shù)據(jù)采集模塊用于基于北斗衛(wèi)星的時(shí)鐘與操作設(shè)備內(nèi)置硬件時(shí)鐘，獲取北斗時(shí)鐘高精度時(shí)間和操作設(shè)備時(shí)鐘時(shí)間；

37、種子生成模塊，種子生成模塊與數(shù)據(jù)采集模塊電性連接，種子生成模塊用于根據(jù)北斗時(shí)鐘高精度時(shí)間和操作設(shè)備時(shí)鐘時(shí)間進(jìn)行差值運(yùn)行，獲得時(shí)鐘時(shí)間戳偏差值，并建立虛擬仿真時(shí)空信息模型映射生成隨機(jī)數(shù)初始種子；

38、隨機(jī)散列值模塊，隨機(jī)散列值模塊與種子生成模塊電性連接，基于隨機(jī)數(shù)初始種子，通過(guò)串聯(lián)單向散列函數(shù)對(duì)隨機(jī)數(shù)初始種子進(jìn)行加密轉(zhuǎn)換，獲得隨機(jī)散列值；

39、閾值模塊，閾值模塊用于基于隨機(jī)散列值應(yīng)用方向，確定隨機(jī)散列值的安全閾值；

40、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模塊，風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模塊與隨機(jī)散列值模塊電性連接，風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模塊用于針對(duì)隨機(jī)散列值建立可觀測(cè)周期驗(yàn)證模型，分析隨機(jī)散列值的可觀測(cè)周期變化趨勢(shì)，評(píng)估隨機(jī)散列值的窮舉應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)能力；

41、判斷模塊，判斷模塊與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模塊和閾值模塊電性連接，判斷模塊用于判斷隨機(jī)散列值窮舉應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)是否滿足隨機(jī)散列值的安全閾值，若是，生成隨機(jī)數(shù)，若否，重新生成隨機(jī)散列值。

42、可選的，種子生成模塊內(nèi)部包括：

43、框架單元，基于北斗衛(wèi)星的北斗時(shí)鐘高精度時(shí)間作為時(shí)間軸，將實(shí)時(shí)的北斗衛(wèi)星的位置信息作為空間坐標(biāo)，構(gòu)建三維空間框架；

44、偏差計(jì)算單元，基于北斗衛(wèi)星的授時(shí)協(xié)議與操作設(shè)備的授時(shí)協(xié)議，獲取北斗時(shí)鐘高精度時(shí)間與操作設(shè)備時(shí)鐘時(shí)間進(jìn)行差值運(yùn)算，得到時(shí)鐘時(shí)間戳偏差值；

45、標(biāo)準(zhǔn)化單元，針對(duì)時(shí)鐘時(shí)間戳偏差值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理；

46、虛擬仿真模型單元，將標(biāo)準(zhǔn)化北斗衛(wèi)星的授時(shí)協(xié)議與操作設(shè)備的授時(shí)協(xié)議之間的時(shí)鐘時(shí)間戳偏差值添加至三維空間框架中，得到虛擬仿真時(shí)空信息模型；

47、種子生成單元，基于虛擬仿真時(shí)空信息模型，獲取動(dòng)態(tài)時(shí)鐘時(shí)間戳偏差值，通過(guò)多項(xiàng)函數(shù)對(duì)動(dòng)態(tài)時(shí)鐘時(shí)間戳偏差值進(jìn)行映射轉(zhuǎn)換，生成隨機(jī)數(shù)初始種子。

48、可選的，隨機(jī)散列值模塊內(nèi)部包括：

49、隨機(jī)種子數(shù)組單元，獲取若干個(gè)單位時(shí)間下的隨機(jī)數(shù)初始種子，組合為隨機(jī)數(shù)初始種子數(shù)組；

50、隨機(jī)散列數(shù)組單元，利用基于為隨機(jī)數(shù)初始種子數(shù)組相應(yīng)數(shù)量的單向散列函數(shù)進(jìn)行散列，得到初始隨機(jī)散列值數(shù)組；

51、串聯(lián)散列單元，基于初始隨機(jī)散列值數(shù)組，按照時(shí)間索引對(duì)每一個(gè)初始隨機(jī)散列值按照二進(jìn)制字節(jié)進(jìn)行串聯(lián)，得到初始隨機(jī)串聯(lián)散列；

52、隨機(jī)散列值單元，將初始隨機(jī)串聯(lián)散列代入單向散列函數(shù)中，輸出隨機(jī)散列值。

53、可選的，風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模塊內(nèi)部包括：

54、驗(yàn)證庫(kù)單元，基于隨機(jī)散列值的應(yīng)用操作設(shè)備的應(yīng)用方向，確定已知暴力窮舉供給方法，組合為暴力窮舉攻擊動(dòng)作驗(yàn)證庫(kù)；

55、散點(diǎn)圖單元，獲取單位時(shí)間下的若干個(gè)隨機(jī)散列值，組件隨機(jī)散列值分布散點(diǎn)圖；

56、模型構(gòu)建單元，基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建隨機(jī)散列值抗阻分析模型；

57、模型驗(yàn)證單元，基于隨機(jī)散列值分布散點(diǎn)圖代入隨機(jī)散列值抗阻分析模型中，將隨機(jī)散列值的生成總時(shí)間作為觀測(cè)窗口，以暴力窮舉攻擊動(dòng)作驗(yàn)證庫(kù)作輸入，以驗(yàn)證隨機(jī)散列值分布散點(diǎn)圖中每一個(gè)散點(diǎn)對(duì)應(yīng)的隨機(jī)散列值的抗窮舉能力指標(biāo)作為輸出；

58、加權(quán)單元，按照隨機(jī)散列值分布散點(diǎn)圖中每一個(gè)散點(diǎn)對(duì)應(yīng)的隨機(jī)散列值的抗窮舉能力，為每一個(gè)隨機(jī)散列值賦予權(quán)重；

59、映射向量單元，基于隨機(jī)散列值分布散點(diǎn)圖中每一個(gè)散點(diǎn)對(duì)應(yīng)的隨機(jī)散列值的抗窮舉能力指標(biāo)進(jìn)行線性映射，得到隨機(jī)散列值的抗窮舉能力指標(biāo)向量矩陣；

60、風(fēng)險(xiǎn)能力計(jì)算單元，根據(jù)隨機(jī)散列值的抗窮舉能力指標(biāo)向量矩陣中每一個(gè)元素與每一個(gè)隨機(jī)散列值權(quán)重，計(jì)算隨機(jī)散列值的窮舉應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)能力。

61、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果在于：

62、本發(fā)明提出一種基于北斗時(shí)鐘與通信時(shí)鐘時(shí)間差的真隨機(jī)數(shù)生成方案，通過(guò)比較北斗衛(wèi)星高精度時(shí)間與操作設(shè)備內(nèi)置硬件時(shí)鐘的時(shí)間差，計(jì)算出時(shí)鐘偏差值，利用時(shí)鐘偏差值作為隨機(jī)數(shù)生成的初始種子，以建立虛擬仿真時(shí)空信息模型映射，隨后，通過(guò)單向散列函數(shù)對(duì)初始種子進(jìn)行加密轉(zhuǎn)換，生成不可預(yù)測(cè)的隨機(jī)散列值，并分析隨機(jī)散列值應(yīng)對(duì)暴力窮舉風(fēng)險(xiǎn)能力，抉擇生成隨機(jī)數(shù)。本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)在于：能夠防止隨機(jī)數(shù)被暴力窮舉，增強(qiáng)系統(tǒng)安全。