24、基于机器学习的云安全与物联网异常检测

基于机器学习的云安全与物联网异常检测

云安全中的伪随机数生成

独立性/自相关测试

随机性的一个重要特性是其独立性，可通过自相关测试来验证生成的伪随机序列的独立性。该测试能确定生成的序列是否独立，明确序列中数字间的依赖关系，判断生成的数字是否自主。测试时，根据所选数字来估计数字间的关联，选取数字时需考虑起始测试数字和数字间的差值。将“d”视为距离，“i”作为起始数字。

对于数字序列 $R_i, R_{i + d}, R_{i + 2d}, \cdots, R_{i + (L + 1)d}$，需确定自相关项 $\rho_{id}$。其中，整数 $L$ 是满足 $i + (1 + L)d \leq N$ 的最大整数值，$N$ 为序列中的整数个数，$d$ 为序列中数字间的间隔，$i$ 为起始数字。该序列关系的统计测试按以下公式计算：
$$Z_0 = \frac{\hat{\rho} {id}}{\hat{\sigma} {\hat{\rho} {id}}}$$
相关的分布估计值 $\hat{\rho} {id}$ 和标准差 $\hat{\sigma} {\hat{\rho} {id}}$ 的计算公式如下：
$$\hat{\rho} {id} = \frac{1}{L + 1} \left[ \sum {j = 0}^{L} R_{i + jd}R_{(j + 1)d} \right] - 0.25$$
$$\hat{\sigma} {\hat{\rho} {id}} = \sqrt{\frac{13L + 7}{12 (L + 1)}}