Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
LT#9 非線形な物理現象に基づく真性乱数生成器の構築と、暗号学的エントロピー密度の定量的評価...
Search
sakopon
August 22, 2026
How-to & DIY
100
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
LT#9 非線形な物理現象に基づく真性乱数生成器の構築と、暗号学的エントロピー密度の定量的評価について
副題: うちの金魚
sakopon
August 22, 2026
Other Decks in How-to & DIY
See All in How-to & DIY
JAWS/AWS Community Updates in JAWS-UG富山 at 富山高専
awsjcpm
0
110
移動は善 / 20260124-NGK2026S
girigiribauer
1
210
チームパフォーマンスを高めるための2種類のセルフマネジメント / Two Types of Self-Management for Improving Team Performance
iwashi86
4
940
JAWS-UG 山梨 第10回 勉強会 Community Update
awsjcpm
0
1.1k
OpenClawハンズオンでのトラブルとデバイス向けなんちゃらクロー #IoTLT vol133
n0bisuke2
1
290
Burnoutとの「対話」 〜 アジャイルコーチングを活用した、燃え尽き症候群を克服するスキル 〜 / Dialogue with Burnout by Using Agile Coaching Skills
hageyahhoo
0
1k
ROSAというLLM使ったROSエージェントをおもちゃに実装してみた話
takeofuture
0
280
JAWS/AWS Community Updates - JAWS-UG新潟 #29
awsjcpm
1
160
なぜJAWS-UGはこんなにも活発なのか?
awsjcpm
1
270
ModuleLLM、最前線!
anoken
1
390
JAWS-UG/AWS Community Update 彩の国埼玉支部1周年記念
awsjcpm
1
160
JAWS-UG/AWSコミュニティプログラムのご紹介 - JAWS-UG 佐賀
awsjcpm
2
280
Featured
See All Featured
Large-scale JavaScript Application Architecture
addyosmani
515
110k
RailsConf & Balkan Ruby 2019: The Past, Present, and Future of Rails at GitHub
eileencodes
141
35k
Visualizing Your Data: Incorporating Mongo into Loggly Infrastructure
mongodb
49
10k
StorybookのUI Testing Handbookを読んだ
zakiyama
31
6.9k
Agile Actions for Facilitating Distributed Teams - ADO2019
mkilby
0
260
WENDY [Excerpt]
tessaabrams
11
39k
Typedesign – Prime Four
hannesfritz
42
3.1k
The Illustrated Children's Guide to Kubernetes
chrisshort
51
53k
Automating Front-end Workflow
addyosmani
1369
210k
Heart Work Chapter 1 - Part 1
lfama
PRO
8
36k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
32
3k
The Illustrated Guide to Node.js - THAT Conference 2024
reverentgeek
1
440
Transcript
非線形な物理現象に 基づく真性乱数生成 器の構築と、暗号学 的エントロピー密度 の定量的評価につい @sakopon
「うちの金魚」 @sakopon
自己紹介 # ID - sakopon # お仕事 - WebBE エンジニア
# 趣味 - ミニ四駆 - スト6(ダルシム) - 金魚を見続けている人を見ること
なぜ人(妻)は金魚を見続けるのか
聞いてみた(ダイジェスト) - かわいい、癒し - 「目で語ってるんだよ、金魚は。」 - 「呼ぶと来るんだよ。」 - 「餌じゃない?」「餌じゃない。」 -
1秒たりとも同じ動きをしない
( ´_> )
気になった一言 - 「目で語ってるんだよ、金魚は。」 - 1秒たりとも同じ動きをしない
金魚の次の動きを、 完全に予測することは不可能
この予測不可能な複雑さ は、 セキュリティや暗号の世界で極めて価値 を持つ「真性乱数」の元となるのでは?
作ってみた
使った機材 - カメラ(JeVois A33) - 抽出:水槽全体の画像を撮影 - Jetson Nano A02
- 変換:金魚座標を検出、 ハッシュ化&真正乱数列へ変換/蓄積 - M5stack cardputer - 監視:処理内容監視のための データ受信・表示
金魚座標が取得できた timestamp,x,y,area 1787267322.233913,376,458,22512.0 1787267327.4989216,343,216,1334.5 1787267327.5778718,344,217,1286.5 1787267327.7361047,327,224,1145.0 1787267327.812753,322,226,1026.5 1787267328.1923497,271,158,1008.5 1787267328.2747183,269,163,1070.5 1787267328.3566477,270,178,1737.5
1787267328.4349322,270,182,1674.0
問題発生!!
「金魚、寝る」
うちの金魚をゴーストダビング 結論:AI金魚データでつなぐ。 金魚の軌跡の座標データはある → AI金魚生成 → 完成
AI金魚でフェールオーバー
監視もそれっぽく
いざ評価!
評価方法 - NIST SP 800-22 - 「ランダムらしさ」を検証・評価 - NIST SP
800-90B - 予測不可能なランダムさ(エントロピー 密度)を検証・評価
評価結果 (…なんか低かったので割愛)
原因 金魚が移動する際、 次の座標は隣り合った座標であり、 乱数の観点では偏りとなってしまう
原因 金魚はワープしない
対策 ワープする金魚を用意
(ChatGPTに相談)
対策 Cloudflareに 答えがありました
要約 出典:https://www.cloudflare.com/ja-jp/learning/ssl/lava-lamp-encryption/ Cloudflareは、本社ロビーに並べた100個のラバラ ンプをカメラで定期的に撮影し、その画像をピクセル ごとの数値データに変換しています。 ワックスの動きは完全に不規則で予測不可能なた め、そのデジタル画像データは強力な暗号鍵を生 成するための「真の乱数」の元(開始点)として利用 されます。
ラバランプ? 熱対流によって、内部の液体が上下するおしゃれなアレ
Cloudflareのラバランプ
つまり、、 生き物あるいは物理現象の 予測不可能な動きを、カオス 的・非線形なエントロピー源 として利用している
真・対策:ラバランプ型に移行 金魚の座標 金魚のみ 金魚の座標 水面の揺らぎ 光のゆらめき エアーの動き 金魚 + 水槽全体
いざ再評価!
評価 # SP 800-22 - 実金魚は検査通過率98.80%の大規模テストをクリア # SP 800-90B エントロピー評価(予測不可能な情報割合)
- 実金魚:7.500993 bits/sample(約93.76%) - AI金魚:7.116237 bits/sample(約88.95%) 実金魚のほうがちゃんとエントロピー密度が高かった
その他トピックス - AI金魚のほうが優秀な項目があった - ラバランプ型前後比較では、ラバランプ型の ほうがスコアが高かった - うちの金魚は昼間に寝てる - 昼はAI金魚の活動履歴が多かった
小話:うちの金魚鍵 折角なので、実金魚データから 「SSH ed25519」鍵を生成してみまし たが、 公開鍵・秘密鍵に愛着がわく日がくる とは思いもしませんでした。
「うちの金魚」 でした。 @sakopon