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Published:2025/10/23 6:54:58

タイトル & 超要約:DRAMで乱数爆誕!セキュリティ最強☆

  1. ギャル的キラキラポイント✨

    • DRAM(メモリ)を使って、高速で安全な乱数を生成するんだって!😳
    • 暗号化とかAIとか、色んな分野でセキュリティが爆上がりする予感💖
    • 既存のシステムを活かしてコストも抑えられちゃうなんて、最高じゃん?🥰
  2. 詳細解説

    • 背景 IT業界(暗号化とかAIとか)で、安全な乱数(ランダムな数字)の需要が急増してるの!真の乱数を作るには専用の機械が必要だったけど、高かった😭そこで、みんなが持ってるDRAMに注目したってワケ✨
    • 方法 DRAMのちょっとした"ズレ"を利用して、高速で高品質な乱数を作っちゃう方法を研究!96個のDDR4 DRAMチップを使って、実験を繰り返したらしい😳
    • 結果 SiMRA(同時多重行活性化)っていう技術のおかげで、既存のDRAMベースの乱数生成より、高速で高品質な乱数を生成することに成功!NIST(米国の機関)のテストもクリア✨
    • 意義(ここがヤバい♡ポイント) この技術を使えば、暗号化が強化されて、ネットでのやり取りがもっと安全になる!AIの学習もスムーズになって、すごいアプリとかも作れちゃうかも💕IoTデバイスのセキュリティも上がるから、色んなものがもっと安心安全になるってこと!
  3. リアルでの使いみちアイデア💡

    • オンラインゲームで、不正行為を防止したり、公平なゲームプレイを実現できるかも!🎮
    • スマホアプリのセキュリティを強化して、個人情報を守れるアプリ作れるかもね📱✨
  4. もっと深掘りしたい子へ🔍 キーワード

    • SiMRA(同時多重行活性化)
    • TRNG(真の乱数生成器)
    • NIST(米国国立標準技術研究所)

続きは「らくらく論文」アプリで

In-DRAM True Random Number Generation Using Simultaneous Multiple-Row Activation: An Experimental Study of Real DRAM Chips

Ismail Emir Yuksel / Ataberk Olgun / F. Nisa Bostanci / Oguzhan Canpolat / Geraldo F. Oliveira / Mohammad Sadrosadati / Abdullah Giray Yaglikci / Onur Mutlu

In this work, we experimentally demonstrate that it is possible to generate true random numbers at high throughput and low latency in commercial off-the-shelf (COTS) DRAM chips by leveraging simultaneous multiple-row activation (SiMRA) via an extensive characterization of 96 DDR4 DRAM chips. We rigorously analyze SiMRA's true random generation potential in terms of entropy, latency, and throughput for varying numbers of simultaneously activated DRAM rows (i.e., 2, 4, 8, 16, and 32), data patterns, temperature levels, and spatial variations. Among our 11 key experimental observations, we highlight four key results. First, we evaluate the quality of our TRNG designs using the commonly-used NIST statistical test suite for randomness and find that all SiMRA-based TRNG designs successfully pass each test. Second, 2-, 8-, 16-, and 32-row activation-based TRNG designs outperform the state-of-theart DRAM-based TRNG in throughput by up to 1.15x, 1.99x, 1.82x, and 1.39x, respectively. Third, SiMRA's entropy tends to increase with the number of simultaneously activated DRAM rows. Fourth, operational parameters and conditions (e.g., data pattern and temperature) significantly affect entropy. For example, for most of the tested modules, the average entropy of 32-row activation is 2.51x higher than that of 2-row activation. For example, increasing the temperature from 50{\deg}C to 90{\deg}C decreases SiMRA's entropy by 1.53x for 32-row activation. To aid future research and development, we open-source our infrastructure at https://github.com/CMU-SAFARI/SiMRA-TRNG.

cs / cs.AR / cs.CR / cs.DC