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29 \newcommand{\Bool}[0]{\ensuremath{\mathds{B}}}
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40 \newcommand{\hauteur}[2]{\raisebox{0pt}[#1][-#1]{#2}}
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67 \newenvironment{algo}[0] {
70 \hspace{5mm}\=\hspace{5mm}\=\hspace{5mm}\=\hspace{5mm}\= \kill} %
71 { \end{tabbing}\end{quotation}}
73 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
75 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
76 \author{Sylvain Contassot-Vivier$^1$ et Jean-François Couchot$^2$}
78 \title{Construction de codes de Gray équilibrés \\et forme canonique}
79 %\subtitle{Habilitation à Diriger des Recherches}
81 \date{1 - Équipe Simbiot - LORIA - Université de Lorraine\\
82 2 - Équipe AND - FEMTO-ST - Univ. Bourgogne Franche-Comté
88 \begin{frame}[label=1]
93 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
95 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
97 \section{Introduction}
101 \frametitle{Pseudo Random Number Generation}
104 \item Fields of Applications:
107 \item Security: hash function, steganography, cryptography
108 \item Time Synchronization: GPS
109 \item Numerical simulations: Monte-Carlo algorithms
111 \item Some requirements:
114 \item For cryptography: cryptographically secure
115 \item Successful pass on PRNG batteries of tests:
116 NIST\footnote{E.~Barker and A.~Roginsky.
117 \newblock Draft {N}{I}{S}{T} special publication 800-131 recommendation for the
118 transitioning of cryptographic algorithms and key sizes, 2010.},
119 DieHARD\footnote{G.~Marsaglia.
120 \newblock DieHARD: a battery of tests of randomness.
121 \newblock {\em http://stat.fsu.edu/~geo/diehard.html}, 1996}
122 \item Should have chaos properties
130 \frametitle{Our PRNG}
131 \begin{block}{PRNG $\chi_{\textit{14Secrypt}}$}
134 \KwIn{a function $f$, an iteration number $b$, a \textit{Random} PRNG, an initial configuration $x^0$ ($n$ bits)}
135 \KwOut{a configuration $x$ ($n$ bits)}
137 \For{$i=0,\dots,b-1$}
139 $s\leftarrow{\textit{Random}(n)}$\;
140 $x\leftarrow{F_f(s,x)}$\;
151 \frametitle{Random Walk in a modified $\mathsf{N}$-cube}
155 \item ${\mathsf{N}}=3$, $f^*: \Bool^3 \rightarrow \Bool^3$ s.t.
158 (x_2 \oplus x_3, \overline{x_1}\overline{x_3} + x_1\overline{x_2},
159 \overline{x_1}\overline{x_3} + x_1x_2)$$
160 \item Iteration graph $\Gamma(f^*)$ of this function:
161 \includegraphics[width=0.45\textwidth]{iter_f0c}
170 \frametitle{Chaotic PRNG with verified statistical properties}
172 \begin{exampleblock}{Previous work}
173 To provide a PRNG with the properties of Devaney's chaos and of succeeding NIST test: a (non-chaotic) PRNG + iterating a Boolean maps~\footnote{J. Bahi, J.-F. Couchot, C. Guyeux, and A. Richard.
174 \newblock On the link between strongly connected iteration graphs and chaotic
175 Boolean discrete-time dynamical systems, {\em
176 Fundamentals of Computation Theory}, volume 6914 of {\em Lecture Notes in
177 Computer Science}, pages 126--137. Springer Berlin Heidelberg, 2011.}:
179 \item with strongly connected iteration graph $\Gamma(f)$
180 \item with doubly stochastic Markov probability matrix
189 \frametitle{A solution to find ``good'' $\Gamma(f)$}
192 Let $\Gamma$ be the $n$-cube in which an Hamiltonian cycle is removed:
193 $\Gamma$ is strongly connected and the
194 resulting Markov matrix is doubly stochastic.
198 \begin{block}{We are then left to }
200 \item Focus on the generation of Hamiltonian cycles in the
202 \item To find cyclic Gray codes.
205 \footnote{Couchot, J., Héam, P., Guyeux, C., Wang, Q., Bahi, J. M. [2014]
206 Pseudorandom number generators with balanced gray codes,
207 SECRYPT 2014 - Proceedings of the 11th International Conference on
208 Security and Cryptography, Vienna, Austria, 28-30 August, 2014, pp. 469--475}
214 \frame{\frametitle{Outline}\tableofcontents[hideallsubsections]}
218 \section{Codes de Gray équilibrés}
219 \frame{\frametitle{Outline}\tableofcontents[currentsection,hideallsubsections]}
222 \begin{frame}[label=2]
223 \frametitle{Méthode R-C de construction de CG}
225 Méthode de Robinson-Cohn :
227 \item Méthode inductive
228 \item Produit un CG à N bits à partir d'un CG à N-2 bits
230 \item Séquence connue de transitions $S_{N-2} = (s_1,...,s_{2^{N-2}})$
231 \item Codées par la dimension empruntée lors de chaque déplacement du code\\
232 $\Rightarrow$ $1\le s_i \le N-2$
238 \item $u^R$ est le renversé de la séquence $u$
239 \item $u'(u, x, y) = (u,x,u^R,y,u)$
246 \frametitle{Méthode R-C de construction de CG}
249 \item Pour $l$ un entier pair, décomposer $S_{N-2}$ en une séquence :\\
250 \centerline{$(s_{i_1}, \underline{u_0}, s_{i_2}, \underline{u_1}, s_{i_3}, \underline{u_2}, \dots , s_{i_l-1}, \underline{u_{l-2}}, s_{i_l}, \underline{v})$}
251 où les $u_i$ sont des ss-séqs éventuellement vides de $S_{N-2}$\\
252 et $u_0 = \emptyset$, $i_1 = 1$, $i_2 = 2$ et $v$ éventuellement $\emptyset$.
253 \item Obtenir une nouvelle séquence $U$ en remplaçant :
255 \item $u_0$ par $N-1$
256 \item $u_{2i+1}$ par $u'(u_{2i+1},N-1,N)$
257 \item $u_{2i}$ par $u'(u_{2i},N,N-1)$
259 \item Construire les séquences :\\
262 \item $W=(N-1,S_{N-2},N)$
263 \item $W'=(w_2,w_1,W_{[3:]})$ \hfill(inversion des 2 1ers élts de $W$)
265 \item $S_{N} = (U^R, V, W')$
272 \frametitle{Méthode R-C de construction de CG}
273 \textbf{Exemple 1} : $N = 5$ et $S_3 = (1,2,1,3,1,2,1,3)$
275 \item le choix $l=2$ implique : $S_3=(s_{1}, \underline{u_0}, s_{2},v)$\\
276 avec $v = (s_3,...,s_{2^{N-2}}) = (1,3,1,2,1,3)$
277 \item on obtient $U = (s_1, 4, s_2, s_3,...,s_{2^{N-2}}) = (1,4,2,1,3,1,2,1,3)$
278 \item et les séquences :\\
280 \item $V= (v^R,N,v) = (3,1,2,1,3,1,5,1,3,1,2,1,3)$
281 \item $W=(N-1,S_{N-2},N)=(4,1,2,1,3,1,2,1,3,5)$
282 \item $W'=(w_2,w_1,W_{[3:]})=(1,4,2,1,3,1,2,1,3,5)$
284 \item $S_{N} = (U^R, V, W')=(\underline{3,1,2,1,3,1,2,4,1},$\\
285 \hspace{9em} $3,1,2,1,3,1,5,1,3,1,2,1,3,$\\
286 \hspace{9em} $1,4,2,1,3,1,2,1,3,5)$
289 Fréquences = 14, 6, 8, 2, 2
295 \frametitle{Méthode R-C de construction de CG}
296 \textbf{Exemple 2} : $N = 5$ et $S_3 = (1,2,1,3,1,2,1,3)$
298 \item le choix $l=4$ implique : $S_3=(s_{1}, \underline{u_0}, s_{2}, \underline{u_1}, s_{i_3}, \underline{u_2}, s_{i_4},v)$\\
299 on choisit $u_1=(1,3)$, donc $s_{i_3}=1$\\
300 et $u_2=(2)$, donc $s_{i_4}=1$ et $v =(3)$
301 \item on a $u'(u_1,4,5) = (1,3,4,3,1,5,1,3)$\\
302 et $u'(u_2,5,4) = (2,5,2,4,2)$\\
303 et donc $U = (1,4,2,\underline{1,3,4,3,1,5,1,3},1,\underline{2,5,2,4,2},1,3)$
304 \item et les séquences :\\
306 \item $V= (v^R,N,v) = (3,5,3)$
307 \item $W$ et $W'$ comme précédemment
309 \item $S_{N} = (U^R, V, W')=(\underline{3,1,2,4,2,5,2,1,3,1,5,1,3,4,3,}$\\
310 \hspace{9em} $\underline{1,2,4,1},3,5,3,$\\
311 \hspace{9em} $1,4,2,1,3,1,2,1,3,5)$
314 Fréquences = 10, 6, 8, 4, 4
320 \frametitle{Problématique des CG équilibrés}
322 L'algo précédent n'est pas \textbf{constructif}\\
323 $\rightarrow$ pas d'indication sur le choix de $l$ et des $u_i$ !
326 Formalisation de l'équilibre d'un CG :
328 \item Soit $TC_N : \{1,\dots, N\} \rightarrow \{0, \ldots, 2^N\}$\\
329 nb d'occurrences d'une dimension dans une séquence
330 \item un CG est \textbf{équilibré} ssi :\\
331 \centerline{$\forall i,j\in \{1,...,N\},~|TC_N(i) - TC_N(j)|\le 2$}
332 \item il est \textbf{totalement équilibré} ssi:\\
333 \centerline{$\forall i\in \{1,...,N\},~TC_N(i) = \frac{2^N}{N}$}
337 On a montré qu'il existe au moins un choix de $(u_i)$ dans l'algo RC qui
338 donne un CG équilibré.
344 \frametitle{Construction de CG équilibrés}
348 \item Compter pour chaque dimension, les occurrences générées par l'algo RC :
350 \item Pour les dimensions $N-1$ et $N$ on arrive à $l$
351 \item Pour les autres, on établit une formulation dépendant :
353 \item des occurrences dans la séquence initiale $S_{N-2}$
354 \item des choix d'inclusion ou non dans les $s_{i_j}$, $u_i$ et $v$ :
355 $TC_N(k)=TC(k, \cup_j(s_{i_j})) + 3\times ( TC(k, \cup_iu_i) + TC(k, v)) + TC_{N-2}(k)$\\
358 \item Appliquer la contrainte d'équilibre aux formulations obtenues
362 $\Rightarrow$ On en déduit le nombre d'occurrences de chaque dimension à
363 insérer dans les $s_{i_j}$, $u_i$ et $v$
370 \frametitle{Construction de CG équilibrés}
372 Exemple : $S_2 = (1,2,1,2)$
374 \item Pour avoir l'équilibre final, $l$ doit valoir 4
375 \item On en déduit une décomposition de la forme :\\
376 $S_2 = (s_{i_1},u_0,s_{i_2},u_1,s_{i_3},u_2,s_{i_4},v)$ et $s_{i_1}=1$, $u_0=\emptyset$, $s_{i_2}=2$
377 \item Or, on a : $TC_2(1) = 2$ et $TC_2(2)=2$
378 \item Et pour $k=1$ et $k=2$, il faut vérifier :
379 $TC(k, \cup_j(s_{i_j})) + 3\times ( TC(k, \cup_iu_i) + TC(k, v)) + TC_2(k)=4$\\
380 $TC(k, \cup_j(s_{i_j})) + 3\times ( TC(k, \cup_iu_i) + TC(k, v))=2$\\
381 $\Rightarrow TC(k, \cup_iu_i) + TC(k, v) = 0$\\
382 $\Rightarrow TC(k, \cup_j(s_{i_j}))=2$
383 \item Donc $u_0,u_1,u_2$ et $v$ doivent être vides !
390 \frametitle{Construction de CG équilibrés}
392 Comme $u_0,u_1,u_2$ et $v$ sont vides, on a :
394 \item $u'(u_1,3,4) = (3,4)$
395 \item $u'(u_2,4,3) = (4,3)$
396 \item $U = (1,3,2,3,4,1,4,3,2)$
397 \item $V= (v^R,N,v) = (4)$
398 \item $W=(N-1,S_{N-2},N)=(3,1,2,1,2,4)$
399 \item $W'=(w_2,w_1,W_{[3:]})=(1,3,2,1,2,4)$
400 \item $S_{4} = (U^R, V, W')=(2,3,4,1,4,3,2,3,1,4,1,3,2,1,2,4)$
403 $\Rightarrow$ Fréquences = 4, 4, 4, 4
410 \frametitle{Algo de construction de CG équilibrés}
412 Une fois déterminés les nombres d'occurrences à placer dans les $u_i$, il
413 faut construire la séquence :
415 \item Parcours exhaustif :
417 \item [$\frownie$] Coûteux
418 \item [$\smiley$] Produit tous les CG équilibrés atteignables par cette méthode
420 \item Algorithme glouton :
422 \item Construction des $u_i$ dans l'ordre
423 \item Choix glouton pour chaque $u_i$ :\\
424 sous-séquence maximale de $S_{N-2}$ vérifiant les nombres totaux
425 d'occurrences déterminés pour les $u_i$
427 \item [$\frownie$] Ne produit pas tous les CGE possibles !
428 \item [$\smiley$] Produit rapidement un CG pour n'importe quelle dimension !\\
429 (à partir des dimensions 2 et 3)
436 \frametitle{Algo de construction de tous les CG équilibrés}
438 Algo basé sur la méthode de M.~Wild :
440 \item Basé sur le principe d'exclusion
441 \item Liste des arêtes du N-cube
442 \item Chaque arête prend un état dans l'ensemble $\{0,1,2,g,d\}$ :
444 \item 0 pour supprimée, 1 pour incluse, 2 pour indéterminé (initial)
445 \item $g$ pour un ensemble d'arêtes dont une seule est incluse
446 \item $d$ pour un ensemble d'arêtes dont deux sont incluses
448 \item Ajouts successifs des noeuds en appliquant :
450 \item Condition locale (chaque noeud) : degré 2
451 \item Conditions globales : \\
452 cycle max : nb arêtes à 1 = nb sommets\\
453 cycles inf : pas de cycles < nb sommets
454 \item [$\Rightarrow$] élagage dès qu'une contrainte n'est pas vérifiée
462 \frametitle{Adaptation au contexte de N-cube}
465 \item Ajout de la contrainte d'équilibre dans l'élagage
466 \item Utilisation d'une forme canonique des CG :\\
468 \item [$\Rightarrow$] Unicité des représentants
469 \item [$\Rightarrow$] Ordre global sur les représentants :
471 \item Détection efficace des doublons
472 \item Stockage minimal
481 \frametitle{Forme canonique des CG}
484 \item Alignement sur début d'une sous-séquence avec \textbf{écart max} :
486 \item Plus grand intervalle entre 2 occurrences d'une même dimension
488 \item Écart max sur l'ensemble des dimensions = \textbf{équilibre local}
489 \item Renumérotation des dimensions :
491 \item Affectation dans l'ordre croissant des no \hfill$\Rightarrow$ débuts = (1,2)
492 \item Équivalent à des isomorphismes du N-cube
493 \item Donne un ordre global \hfill$\Rightarrow$ tri possible
495 \item Travaux en cours :
497 \item Unicité de la forme canonique pour une classe d'isomorphismes
498 \item Deux formes canoniques distinctes ne sont pas isomorphes
502 $\Rightarrow$ Génération exhaustive en accord avec la théorie (dims $\le$ 5)
508 \section{Temps de mélange pour une distribution uniforme}
509 \frame{\frametitle{Outline}\tableofcontents[currentsection,hideallsubsections]}
514 \frametitle{Mixing time upper bound}
516 \item Evaluated in a (lazy) context
517 \item $t_{\rm mix}(\varepsilon)$: the steps required to be sure to be $\varepsilon$-close
518 to the stationary uniform distribution
519 \item Theoretical result: $t_{\rm mix}\leq 32N^2+16N\ln (N+1)=O(N^2)$
520 \item In practice: in $N\ln(N)$
526 \section{Experiments}
527 \frame{\frametitle{Outline}\tableofcontents[currentsection,hideallsubsections]}
533 \frametitle{Functions with DSCC Matrix and smallest MT}
536 \begin{tabular}{|c|c|c|c|}
538 Function $f$ & $f(x)$, for $x$ in $(0,1,2,\hdots,2^n-1)$ & $\mathsf{N}$ & $b$
542 $\textcircled{a}$&[13,10,9,14,3,11,1,12,15,4,7,5,2,6,0,8]&4&64\\
546 [29, 22, 25, 30, 19, 27, 24, 16, 21, 6, 5, 28, 23, 26, 1, 17, & 5 & 78 \\
548 31, 12, 15, 8, 10, 14, 13, 9, 3, 2, 7, 20, 11, 18, 0, 4]
553 [55, 60, 45, 44, 58, 62, 61, 48, 53, 50, 52, 36, 59, 34, 33, 49,
556 15, 42, 47, 46, 35, 10, 57, 56, 7, 54, 39, 37, 51, 2, 1, 40, 63,
559 26, 25, 30, 19, 27, 17, 28, 31, 20, 23, 21, 18, 22, 16, 24, 13,
562 12, 29, 8, 43, 14, 41, 0, 5, 38, 4, 6, 11, 3, 9, 32]
567 [111, 124, 93, 120, 122, 114, 89, 121, 87, 126, 125, 84, 123, 82,
569 &112, 80, 79, 106, 105, 110, 75, 107, 73, 108, 119, 100, 117, 116,
571 &103, 102, 101, 97, 31, 86, 95, 94, 83, 26, 88, 24, 71, 118, 69,
573 &68, 115, 90, 113, 16, 15, 76, 109, 72, 74, 10, 9, 104, 7, 6, 65,
575 $\textcircled{d}$ &70, 99, 98, 64, 96, 127, 54, 53, 62, 51, 59, 56, 60, 39, 52, 37, &7 &99\\
576 &36, 55, 58, 57, 49, 63, 44, 47, 40, 42, 46, 45, 41, 35, 34, 33,
578 &38, 43, 50, 32, 48, 29, 28, 61, 92, 91, 18, 17, 25, 19, 30, 85,
580 &22, 27, 2, 81, 0, 13, 78, 77, 14, 3, 11, 8, 12, 23, 4, 21, 20,
588 $\textcircled{e}$& \ldots &8&109\\
598 \frametitle{Nist Test Results}
600 \item Embedded PRNG \textit{Random}: Mersenne Twister algorithm~\footnote{Mersenne twister: a 623-dimensionally
601 equidistributed uniform pseudo-random number generator, (TOMACS) 8 , 3--30}
602 \item Adding chaos properties for Mersenne Twister algorithm: security is not reduced w.r.t. NIST
613 \item Chaos properties can be added to PRNGs
614 \item Iterated map: built by removing from a $\mathsf{N}$-cube a balanced Hamiltonian cycle
615 \item Efficient method to compute balanced Hamiltonian cycles
616 \item Upper bound (quadratic) on the number of iterations
617 that is sufficient to obtain an uniform distribution of the output
618 \item The first time a full automatic method to provide chaotic PRNGs is given
626 \frametitle{Perspectives}
628 \item Actuellement: si le cycle hamiltonien
629 change le $l^{\textrm{ème}}$ bit entre les n{\oe}uds $X$ et $Y$, alors
630 le $l^{\textrm{ème}}$ bit entre $Y$ et $Z$, ne peut pas être changé.
631 \item Si le cycle hamiltonien est globalement équilibré:
632 la probabilité de changer un bit $l'$, $ l' \neq l$, entre $Y$ et $Z$
633 est $\frac{1}{\mathsf{N}-1}$ $\leadsto$ à intégrer.
634 \item Actuellement: marcher dans une partie d'un $\mathsf{N}$-cube
635 \item Futur: modifier plusieurs bits en une seule itération (sauter dans cette partie du $\mathsf{N}$-cube)