Keskeiset käsitteet
알고리즘 정보 이론 접근법을 통해 다양한 테스트의 성능을 비교하고, 데이터 압축 기반 테스트를 테스트 배터리에 포함할 것을 제안한다.
Tiivistelmä
이 논문은 무작위 수 생성기(RNG) 테스팅 문제를 다루며, 알고리즘 정보 이론 접근법을 통해 서로 다른 테스트의 성능을 비교할 수 있음을 보여준다.
특히 다음과 같은 내용을 다룬다:
- 통계적 테스트의 일반화와 Hausdorff 차원을 이용한 테스트 성능 비교 방법 소개
- 마르코프 프로세스와 일반 정상 과정에 대한 테스트 성능 비교 결과
- 사전 기반 데이터 압축 기법(Lempel-Ziv 코드 등)을 활용한 테스트의 효과성 분석
이를 통해 저자는 테스트 배터리에 데이터 압축 기반 테스트를 포함할 것을 제안한다. 이는 기존 방식의 테스트보다 더 효과적으로 비정상적인 시퀀스를 탐지할 수 있다.
Tilastot
임의의 이진 시퀀스 x에 대해 n - |LZ(y1...yn)| / n은 1/2로 수렴한다.
임의의 정수 j에 대해 ˆρt(x1...xn) ≤ ˆκt
j(x1...xn) + O(n/t)이다.
Lainaukset
"테스트 배터리에 데이터 압축 기반 테스트를 포함할 것을 제안한다."
"이는 기존 방식의 테스트보다 더 효과적으로 비정상적인 시퀀스를 탐지할 수 있다."