第三十四章 TRNG——真随机数

第三十四章 TRNG——真随机数

目录

第三十四章 TRNG——真随机数

1 TRNG概述

1.1 简介

1.2 硬件结构

1.3 真随机与伪随机的区别

1.4 工作流程

2 应用场景

3 注意事项

4 程序设计

4.1 TRNG_IntTest例程

4.1.1 执行函数TRNG_Int()

4.1.2 配置嵌套向量中断控制器

4.1.3 使能TRNG输出功能

4.1.4 使能TRNG中断

4.1.5 设置伪随机数种子

4.1.6 启动TRNG硬件

4.1.7 中断服务函数

4.1.8 主函数main()

4.1.9 下载验证

4.2 TRNG_PollingTest例程

4.2.1 执行函数TRNG_Polling()

4.2.2 下载验证

5 总结

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在当今数字化时代，信息安全已成为嵌入式系统设计中不可忽视的关键因素。从物联网设备的身份认证到加密通信的密钥生成，高质量的随机数是构建安全系统的基石。W55MH32内置的真随机数生成器(TRNG)模块为开发者提供了硬件级别的随机数解决方案。

本文将通过W55MH32 TRNG的工作原理、应用场景、程序设计等方面对真随机数进行讲解。

1 TRNG概述

1.1 简介

TRNG（True Random Number Generator）即真随机数生成器，与伪随机数生成器（PRNG）不同，其随机性来源于物理噪声，而非确定性算法。W55MH32的TRNG模块利用芯片内部的物理噪声源（如热噪声、时钟抖动等）生成不可预测的随机数，适用于加密、安全认证、随机密钥生成等对随机性要求高的场景。

1.2 硬件结构

W55MH32的TRNG模块主要由以下部分组成：

• 噪声源：通常基于MOS管的热噪声或环形振荡器的抖动，产生原始随机信号。
• 放大与整形电路：增强噪声信号并转换为可处理的数字信号。
• 采样电路：对噪声信号进行采样，生成原始随机比特流。
• 熵累积器：收集采样得到的熵，积累足够的随机性。
• 随机数生成器：将累积的熵转换为可用的随机数（如32位整数）。
• 硬件测试与校准：确保噪声源正常工作，必要时进行校准。

1.3 真随机与伪随机的区别

随机数在计算机科学中主要分为两类——真随机和伪随机，其对比如下所示：

特性	真随机数(TRNG)	伪随机数(PRNG)
随机性来源	物理噪声（热噪声、时钟抖动）	数学算法（如线性同余法）
可预测性	不可预测（基于物理现象）	理论上可预测（已知种子和算法）
周期性	无周期性	存在周期性（周期长度取决于算法）
硬件依赖	需要特定硬件模块	纯软件实现
应用场景	加密、安全认证、密码学	模拟、游戏、非安全场景随机数

1.4 工作流程

TRNG的工作流程可以分为以下几个关键步骤：

1. 噪声采集阶段：多个环形振荡器同时工作，其输出频率的微小差异被捕获并放大。这些差异作为原始随机信号输入到后续处理电路。
2. 数字化阶段：模拟的随机信号被采样并转换为数字比特流。采样过程通常使用高速时钟进行，确保捕获到足够的随机信息。
3. 随机性增强阶段：原始数字信号可能存在统计偏差，需要通过算法进行后处理。W55MH32的TRNG使用一种称为"异或树"的结构，将多个环形振荡器的输出进行异或运算，增强随机性并消除可能的偏差。
4. 质量检测阶段：生成的随机数经过实时统计测试，确保其符合随机性标准。W55MH32的TRNG实现了两种主要测试：
   1. 单比特频率测试：确保0和1的出现概率接近50%
   2. 游程测试：检测连续相同比特的长度是否符合随机分布
5. 输出阶段：通过质量检测的随机数被存储在数据寄存器中，供CPU读取使用。当