NIST随机性检测方法及应用
nist 标准参考数据集
nist 标准参考数据集
NIST（美国国家标准与技术研究所）标准参考数据集是由NIST创建和维护的一系列标准数据集，旨在帮助科学家、研
究人员和工程师进行各种测试、评估和验证工作。
以下是一些常见的NIST标准参考数据集：
1. MNIST手写数字数据集：由60000个训练样本和10000个
测试样本组成，用于训练和测试机器学习算法的图像分类任务。
2. TIMIT语音数据集：包含630个说话人的被约束的英语语音，用于语音识别和语音处理任务。
3. NIST SP 800-22统计测试数据集：包含数百个文件，用于评
估随机性和偏差检测算法。
4. SRE（说话人识别评估）数据集：包含大量说话人的语音录音，用于评估说话人识别系统的性能。
5. NIST特征挑战测试数据集：用于评估音频、视频和图像处
理算法的性能。
这些数据集广泛应用于机器学习、模式识别、计算机视觉、语音处理等领域的研究和开发中，为科学家和工程师提供了标准化的测试和评估基准。
nist谱库用法
nist谱库用法
NIST谱库是一个包含了各种类型的光谱数据的数据库，可以通过以下方式使用：
1. 检索特定谱图：可以通过输入化合物的名称、CAS号或谱图的特征数据参数，从NIST谱库中检索特定的谱图。
2. 比对谱图：可以将实验得到的谱图与NIST谱库中的谱图进行比对，以确定化合物的结构和确定其标识。
3. 谱图库搜索：可以通过搜索NIST谱库来查找特定谱图类型的数据库，比如红外光谱、质谱或核磁共振谱。
4. 数据分析和解释：可以使用NIST谱库来解释和分析实验数据，比如通过与谱库中的数据对比，确定化合物的结构，进行质谱定量分析等。
5. 计算谱图：NIST谱库还可以用于计算理论谱图，并与实验数据进行比较，以验证结构和确定标识。
需要注意的是，NIST谱库可以从NIST官网上获得，并需要相应的许可证才能使用。
《混沌激光随机数发生器的随机性评估》
《混沌激光随机数发生器的随机性评估》篇一一、引言随着信息技术和密码学的发展，随机数在安全通信、数据分析、加密算法等领域中扮演着至关重要的角色。
混沌激光随机数发生器作为一种新型的随机数生成工具，因其具有高熵、难以预测的特性，在保障信息安全方面具有潜在的应用价值。
本文旨在评估混沌激光随机数发生器的随机性，分析其性能特点及潜在应用领域。
二、混沌激光随机数发生器的工作原理混沌激光随机数发生器是利用混沌激光系统的非线性特性来生成随机数的一种方法。
它通过特定的调制信号或物理刺激对激光系统进行控制，使激光系统产生混沌态输出。
由于混沌系统的非线性特性和对初始条件的敏感性，其输出序列具有高度的随机性。
三、随机性评估方法为了评估混沌激光随机数发生器的性能，我们采用了以下几种方法：1. 统计测试法：采用国际上通用的随机性测试标准，如NIST 统计测试套件，对生成的随机数序列进行统计分析，以检验其是否满足随机性要求。
2. 熵评估法：通过计算随机数序列的熵值，评估其混乱程度和不确定性。
熵值越高，说明随机数序列的随机性越强。
3. 预测性分析：利用混沌系统的特性，分析其输出序列的预测难度。
通过对序列进行建模和预测，检验其是否具有难以预测的特性。
四、实验结果与分析我们采用上述方法对混沌激光随机数发生器进行了实验评估。
以下是部分实验结果及分析：1. 统计测试结果：经过NIST统计测试套件测试，我们发现混沌激光随机数发生器生成的随机数序列在各项统计指标上均表现良好，未发现明显的规律性或周期性。
这表明其具有良好的随机性。
2. 熵评估结果：通过对随机数序列进行熵值计算，我们发现其熵值较高，说明其混乱程度和不确定性较强，具有较好的随机性。
3. 预测性分析结果：我们尝试对混沌激光随机数发生器的输出序列进行建模和预测，但发现其具有较高的预测难度，难以通过简单的模型进行准确预测。
这表明其输出序列具有难以预测的特性，符合随机数的定义。
五、结论与展望通过对混沌激光随机数发生器的实验评估，我们发现其生成的随机数序列在统计测试、熵评估和预测性分析等方面均表现出良好的随机性。
国密随机数检测--215块内频数检测
国密随机数检测--215块内频数检测最近研究随机数检测，主要学习了⼀下NIST和国密检测，这⾥整理了国密15项检测规项⽬的原理，数学表达式以及python源码。
15项检测项⽬分别为单⽐特频数检测、块内频数检测、扑克检测、重叠⼦序列检测、游程总数检测、游程分布检测、块内最⼤“1”游程检测、⼆元推导检测、⾃相关检测、矩阵秩检测、累加和检测、近似熵检测、线性复杂度检测、 Maurer通⽤统计检测、离散傅⽴叶检测。
规定了商⽤密码应⽤中的随机性检测指标和检测⽅法，适⽤于对随机数发⽣器产⽣的⼆元序列的随机性检测。
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------2/15 块内频数检测a) 将待检序列ε分成 N = |n/m| 个长度为 m 的⾮重叠⼦序列，将多余的⽐特舍弃。
本规范取m =100 。
b) 计算每个⼦序列中1所占的⽐例c) 计算统计量d) 计算igamc 为不完全伽马函数。
e) 如果 P-value ≥ α , 则认为待检序列通过块内频数检测。
原理：块内频数检测⽤来检测待检序列的m位⼦序列中1的个数是否接近m/2。
对随机序列来说，其任意长度为m位中⼦序列中1的个数都应该接近m/2。
参数要求：n>=100; m>=20不通过分析：m位⼦序列0、1分布不均衡测试demoimport mathfrom fractions import Fraction#from scipy.special import gamma, gammainc, gammainccfrom gamma_functions import *#ones_table = [bin(i)[2:].count('1') for i in range(256)]def count_ones_zeroes(bits):ones = 0zeroes = 0for bit in bits:if (bit == 1):ones += 1else:zeroes += 1return (zeroes,ones)def frequency_within_block_test(bits):# Compute number of blocks M = block size. N=num of blocks# N = floor(n/M)# miniumum block size 20 bits, most blocks 100n = len(bits)M = 20N = int(math.floor(n/M))if N > 99:N=99M = int(math.floor(n/N))if len(bits) < 100:print ("Too little data for test. Supply at least 100 bits")#return (FAIL,1.0,None)print (" n = %d" % len(bits))print (" N = %d" % N)print (" M = %d" % M)num_of_blocks = Nblock_size = M #int(math.floor(len(bits)/num_of_blocks))#n = int(block_size * num_of_blocks)proportions = list()for i in range(num_of_blocks):block = bits[i*(block_size):((i+1)*(block_size))]zeroes,ones= count_ones_zeroes(block)proportions.append(Fraction(ones,block_size))chisq = 0.0for prop in proportions: #chisq += 4.0*block_size*((prop - Fraction(1,2))**2)p = gammaincc((num_of_blocks/2.0),float(chisq)/2.0)success = (p >= 0.01)return success,p,Noneif__name__ == "__main__":#bit2='0111011010111101111101010000110100011000111011000101010111110001010100010011110110100111010000101010111000101' bits=[1,1,0,1,0,0,1,1,0,1,0,1,0,1,0,1,1,0,0,1,0,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,0,0,1,1,1,0,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,0,1,1,0,0,1,0,0,0,0,1,0,1,0,0,1,1,0,0,0,1,1,1,0,1,0,0,0,0,1,0,0,1,0,1,0,1,0,0,1,1,0,0,0,1,1,0,1,0,1,1,1,0,0,1,1,1,1,1,0,0,0]s1,s2,s3= frequency_within_block_test(bits)print(s1)print("p value is %s" %s2)。
NIST的“噪声测温计”提供了精确测量玻尔兹曼常数的新方法
NIST的“噪声测温计”提供了精确测量玻尔兹曼常数的新
方法
NIST的噪声测温计提供了精确测量玻尔兹曼常数的新方法
新的结果对国际上重新定义温度测量单位做出了贡献。
该量子电压噪声源(QVNS)所生成的自准确电压信号可以与电阻器中电子产生的电压噪声相媲美。
研究人员通过测量电压噪声能够确定玻耳兹曼常数，而该常数可将系统的能量与温度联系起来。
Credit: Dan Schmidt/NIST
通过测量电阻器中电子的随机抖动，美国国家标准与技术研究院(NIST)的研究人员帮助实现了玻尔兹曼常数的新的准确测量，这个基本的科学常数表达的是系统能量与温度之间的关系。
NIST在其位于科罗拉多州的博尔德实验室进行了一次测量，并与中国合作进行了另一次测量。
这些测量结果对于全球联手重新定义国际温度单位开尔文做出了贡献，并能帮助改进工业所用的测温计。
准确的温度测量对于任何需要特定温度的制造过程都是至关重要的，比如钢铁生产。
而这对于核电反应堆也更加重要，因为它不仅需要精确的测温计，还需要这些测温计不会遭受辐射破坏，也不需要人工定期更换。
参与这项新研究的NIST研究小组负责人Samuel Benz介绍说：我们的日常生活离不开温度测量，但目前用于定义开尔文的测量值的准确度还不到定义质量单位和电单位的测量值的1/100。
千克的准确度是10-9量级，而开尔文的准确度仅仅是1乘以10-6。
2018年底，来自世界各国的代表在法国举办的国际度量衡大会上就是否重新定义国际单位制(SI)进行了投票表决。
在2019年实施时，新的国际单位制。
NIST随机数测试标准
2.4
块内最长游程检验
2.4.1 检验目的 该检验主要是看长度为 M-bits 的子块中的最长“1”游程。这项检验的目的是判定待检验序列的最长“1” 游程的长度是否同随机序列的相同。注意：最长“1”游程长度上的一个不规则变化意味着相应的“0”游 程长度上也有一个不规则变化，因此，仅仅对“1”游程进行检验室足够的。 2.4.2 函数调用 LongestRunOfOnes（n）， n 表示一串序列的长度。 函数中用的其余的参数来源于待检验的码：
=0110011010，那么序列可分为三个子块，即 011，001 和 101.最后一
（2）确定每个 M 位的子块中“1”码的比例：
在本部分例子中， （3）计算检验统计量：
。
在上例中， （4）计算 P-值： ，
。
比如说，在本例中， 2.2.5 决策规则（当水平为 1%） 如果计算出来的P值小于0.01，则判定序列是非随机的。否则序列是随机的。 2.2.6 结论以及检测结果的解释 由于 2.2.4 部分中第四步计算得到的 P 值大于 0.01，所以该序列是随机的。 注意一个小的 P 值（小于 0.01）以为着至少在某一子块中“0”码和“1”码的比例与等比例的“0”、”1” 码之间有个大偏差。 2.2.7 输入序列尺寸建议 建议灭个待检验的序列至少要包含 100 位，即 n 要大于等于 100。注意 且 N 要小于 100。 2.2.8 示例 。M 应当大于 0.01n，并
NIST 随机数测试
（李璞 编译）
本文是根据 NIST 官方网站的说明书编译而成，仅为 学术交流之用，请勿用作它途。如转载请注明出处！ 另因水平有限，欢迎批评指正。
联系方式： Email：lipu8603@ Address：太原理工大学光电工程研究所
NIST随机性检测方法及应用
NIST随机性检测方法及应用作者：张永强李顺波屈帅吕凯琳刘婵许肖茹来源：《电脑知识与技术》2014年第26期摘要：序列的随机性检测是密码学研究的一个重要课题，首先介绍了美国NIST测试标准，然后利用Linux系统下的makefile和sts软件两种方法对流密码ZUC生成的序列了进行随机性检测，16种测试结果表明ZUC的密钥流序列是随机的。
关键词：随机性检测；NIST；假设检验；P-Value；随机序列中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2014）26-6064-03Abstract： Randomness tests of sequence are an important tack in cryptography. First， the NIST test standard is introduced. Then， using two methods of makefile in Linux system and sts software， a random test is proposed for the sequence of ZUC stream cipher. Furthermore， the 16 testing results show that the keystream of ZUC is random.Key words： Randomness test；NIST；Hypothesis testing； P-Value， Random sequence密码算法是构建安全信息系统的核心要素之一，是保障信息与数据机密性、完整性和真实性的重要技术。
对算法的检测评估[1]是密码学研究的重要组成部分，它为密码算法的设计、分析提供客观的量化指标和技术参数，对密码算法的应用具有重要的指导意义。
“一次一密（One-Time Pad）”是流密码产生的思想来源，序列密码的核心是通过固定算法，将一串短的密钥序列扩展为长周期的密钥流序列，且密钥流序列在计算能力内应与随机序列不可区分。
随机数检测标准
随机数检测标准随机数在现代计算机科学和信息技术中扮演着至关重要的角色。
正确生成和使用随机数是确保安全、可靠和高效的系统运行的关键因素。
为了确保随机数的质量，随机数检测标准被广泛采用。
本文将探讨随机数检测标准的相关内容。
一、概述随机数是在一定范围内无法预测和重现的数值序列。
在密码学、模拟实验、统计样本选取等领域中，随机数的生成和使用是非常重要的。
然而，由于计算机是基于确定性规则工作的，要生成真正的随机数是相当困难的。
因此，需要通过随机数检测标准来评估随机数的质量。
二、随机性测试1. 统计测试统计测试是最常用的随机性测试方法之一。
通过对生成的随机数进行统计分析，检查其分布是否均匀、频数是否满足期望等。
常用的统计测试包括频率分布测试、质因数分解测试和最长重复子序列测试等。
2. 线性复杂度测试线性复杂度测试旨在检测随机数序列中最长的线性相关性长度。
通过计算随机数序列中的线性复杂度，可以评估其随机性的质量。
典型的线性复杂度测试方法有线性复杂度模型、Baur-Strassen算法等。
3. 拓展测试拓展测试是更为严格和复杂的随机性测试方法。
它包括领域扩展测试和遗传扩展测试两种类型。
领域扩展测试要求随机数在不同的领域中都具有良好的随机性质量，比如一维、二维和高维分布等。
而遗传扩展测试则涉及到多个子序列之间的相互关系，以验证随机数生成算法的随机性。
三、随机性评估标准1. NIST标准NIST（National Institute of Standards and Technology，美国国家标准与技术研究院）提供了一套完整的随机性评估标准，包括统计测试、线性复杂度测试和拓展测试等。
这套标准被广泛应用于软件和硬件随机数生成器的评估与认证。
2. Diehard测试套件Diehard测试套件由George Marsaglia教授开发，包含了15种不同的统计测试，适用于评估随机数序列的质量。
这些测试涵盖了各种统计特性，包括均匀性、独立性、序列关联性等。
美国国家标准与技术研究院(NIST)的先进测量实验室
美国国家标准与技术研究院(NIST)的先进测量实验室
陈益生
【期刊名称】《现代测量与实验室管理》
【年(卷),期】2002(010)002
【摘要】@@ 1成功基础上的建筑rn近100年来,NIST开发了美国在技术创新方面保持领先所需的测量与标准.例如,远程通讯工业依靠NIST标准提高光纤通讯的速度与效率,美国的汽车及零件制造商应用NIST的校准、标准与技术以保证产品的质量与可靠度,半导体晶片制造商需要大量的NIST的测量以生产更小且运行更快的电子产品.
【总页数】3页(P44-46)
【作者】陈益生
【作者单位】无
【正文语种】中文
【中图分类】TB9
【相关文献】
1.美国国家标准技术研究院(NIST) 发布森林火灾最新研究报告 [J],
2.美国国家标准技术研究院(NIST)召开网络会议-2020年NIST抗灾专题研讨会[J],
3.美国国家标准技术研究院(NIST)开展建筑间距对飞火积聚影响的研究 [J],
4.美国国家标准技术研究院(NIST)发表大型火灾试验量热测量技术改进研究成果
[J],
5.美国国家标准技术研究院(NIST)研发飞火测量装置 [J],
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随机数统计测试方法
6+
90~223
103~209
2018/10/23
10
FIPS140-x长游程测试(long run test)
• 定义 • 长游程 • Fips140-1:当游程的长度大于等于34时 • Fips140-2:当游程的长度大于等于26时 • 测试方法 • 统计20,000bit流中长游程的个数 • 若无长游程，则通过长游程测试 • 测试目的 • 检查是否存在长游程
2018/10/23 3Biblioteka NIST FIPS 140_x
• 概述 FIPS140-1/FIPS140-2是美国商业部批准颁发的 文件，关于随机数部分测试相对比较简单. 相关文件: • /publications/fips/fips1402/fips1402.pdf • /publications/fips/fips1401/fips1401.pdf
随机数统计测试方法
2007/12/12
2018/10/23
1
常用测试标准
• NIST • SP800-22 (序列长度>=1Mbit) • SP: NIST Special Publication (800 Series) • FIPS 140_1/2(序列长度=20kbit) • FIPS: • The Federal Information Processing Standards • 由美国商业部批准颁发 • Florida State University • DIEHARD(序列长度>=80Mbit)
• 测试方法 • 将20,000位的比特流按4位一组分成5000组 • 每组共有16种可能的数据产生 • 统计每种数据的个数记为f(i),其中i=0~15 • 计算 • 判断 • 若2.16<X<46.17,测试通过(fips140-2) • 若1.03<X<57.4,测试通过(fips140-1) • 测试目的 • 检查4bit模板的分布缺陷
nist 610标准数值
nist 610标准数值NIST 610标准数值是美国国家标准与技术研究院（NIST）制定的一项重要标准，其主要应用于测量和校准领域。
本文将介绍NIST 610标准数值的概述、应用范围和使用方法。
一、概述NIST是美国最重要的标准化组织之一，致力于推进科学技术的发展和进步。
NIST 610标准数值是该组织制定的一项专门用于测量和校准的标准数值。
该标准基于国际单位制（SI）和其他相关标准，具有高度准确性和可追溯性，被广泛应用于各个行业领域。
二、应用范围NIST 610标准数值广泛应用于以下几个方面：1. 实验室校准：用于校准实验室中的各类仪器、设备和传感器，确保其测量结果的准确性和可靠性。
2. 工业生产：用于生产过程中对关键参数的测量和校准，以确保产品质量的稳定性和一致性。
3. 医疗行业：用于医疗设备的测量和校准，包括医用仪器、监护设备、医学成像设备等，保证其在临床应用中的精确性和安全性。
4. 科学研究：作为科学研究中的参考数值，用于分析、实验和研究过程中的数据处理和比对。
三、使用方法使用NIST 610标准数值需要遵循以下几个步骤：1. 确定测量对象：确定需要测量和校准的具体对象或参数，将其与NIST 610标准数值进行对比。
2. 获取NIST 610标准数值：可以通过NIST官方网站、文献或数据库等途径获取相应的标准数值。
3. 进行对比：将测量结果与NIST 610标准数值进行对比，评估其准确性和误差范围。
4. 校准调整：根据对比结果，对仪器或设备进行校准调整，确保其测量结果与NIST标准一致。
5. 记录和报告：将测量、校准过程中的关键数据和结果进行记录和报告，确保可追溯性和复现性。
四、总结NIST 610标准数值是一项重要的测量和校准标准，具有广泛的应用范围和可靠性。
通过遵循其使用方法，可以提高测量结果的准确性和可信度，为相关行业的科学研究、工业生产和医疗应用等提供有力支持。
同时，NIST也会不断更新和完善标准数值，以适应技术与科学的发展需求。
NIST随机性检测方法研究
NIST随机性检测方法研究王超;温涛;段冉阳【摘要】首先介绍随机性检测方法的统计学基础,然后描述NIST统计检测程序的15种随机性检测方法,最后分析NIST统计检测程序的不足并给出改进方案.这些改进包括引入容忍度,扩展NIST统计检测程序框架,给出的案例表明引入容忍度是有意义的;构造T统计量,整合非重叠模板匹配检验结果,实验结果表明统计量的设计是合理的.【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2018(037)011【总页数】5页(P5-8,15)【关键词】随机性;NIST统计检测程序;容忍度;非重叠模板匹配检验【作者】王超;温涛;段冉阳【作者单位】中国电子信息产业集团有限公司第六研究所,北京 100083;中国电子信息产业集团有限公司第六研究所,北京 100083;中国电子信息产业集团有限公司第六研究所,北京 100083【正文语种】中文【中图分类】TN918.10 引言近年来，我国信息化建设步伐不断加快，移动通信系统、卫星通信系统和物联网系统飞速发展，这些系统中的敏感信息需要密码技术来保证信息安全。
尽管密码安全并不等于信息安全，但是如果没有密码安全，对整个系统安全而言将是灾难性的。
因此，从这个角度来看，密码安全是信息安全的基石，研究密码安全对信息安全具有重要意义。
对输出的序列进行随机性检测[1-3]是评价密码安全的一个重要手段。
美国国家标准与技术研究所(National Institute of Standards and Technology，NIST)发布的NIST统计检测程序sts-2.1.2(The NIST Statistical Test Suite)[4]，包括15种随机性检测方法和9种伪随机数生成器。
15种随机性检测方法[5-6]分别从不同的角度刻画输出序列的伪随机性质。
本文首先介绍NIST统计检测程序，然后阐述NIST统计检测程序的不足以及如何改进。
这些改进包括增加容忍度概念，从而扩展检测程序框架；增加统计量T，从而非重叠模板匹配检验输出唯一结论。
nipt名词解释
nipt名词解释
NIPT是指无创产前筛查，全称是二代测序技术用于孕期胎儿常见染色体非整倍筛查。
它是通过检查孕妇外周血当中的胎儿游离DNA，来判断胎儿是否存在染色体异常。
1、检测方法：将孕妇外周血抽出，同时检测母亲和胎儿的游离DNA，然后根据公式计算每条染色体的某个片段是否重复或缺失，从而判断是否存在染色体异常。
2、检出率：对于唐氏综合征（21-三体综合征）的检出率，能达到95%以上；对于18-三体综合征的检出率，能达到85%以上；对于13-三体综合征的检出率，能达到75%以上。
所以，NIPT的检测效率，要高于血清学筛查，但也有假阳性和假阴性。
3、筛查范围：由于NIPT是全基因组测序，所以除了18-三体综合征，21-三体综合征和13-三体综合征外，还可以检测到其他染色体的异常。
芯片随机数输出熵值测试方法
芯片随机数输出熵值测试方法
芯片随机数输出熵值测试是评估芯片随机数生成质量的重要方法之一。
熵值是衡量随机数生成器输出的随机性和不可预测性的指标，通常以比特（bit）为单位。
以下是一些常见的测试方法：
1. 统计测试，统计测试是最基本的熵值测试方法之一，它通过对随机数序列进行统计分析来评估其随机性。
常见的统计测试包括频数分布测试、序列相关性测试和均匀性测试等。
频数分布测试用于检查每个可能的输出值的出现频率，序列相关性测试用于检测输出序列中的任何模式或相关性，而均匀性测试用于验证输出序列的均匀性。
2. NIST测试套件，美国国家标准与技术研究院（NIST）提供了一套广泛的随机数测试工具，用于评估随机数生成器的输出。
这些测试包括均匀性测试、独立性测试、序列测试等，通过这些测试可以评估芯片随机数输出的熵值。
3. ENT测试软件，ENT是一种常用的开源软件工具，用于评估随机数序列的随机性。
它提供了多种测试，包括均匀性测试、频率测试、序列测试等，可以帮助评估芯片随机数输出的熵值。
4. 基于模型的测试，除了基于统计的测试方法外，还可以使用基于模型的测试方法来评估芯片随机数输出的熵值。
这些方法通常涉及建立数学模型来描述随机数生成器的行为，并将实际输出与模型进行比较。
总的来说，评估芯片随机数输出的熵值需要综合考虑多个测试方法，并根据具体情况选择合适的测试工具和技术。
同时，为了确保测试结果的准确性和可靠性，建议在进行测试时遵循相关的标准和规范。
NIPT诊疗规范解读by北京协和医院刘俊涛
NIPT 诊疗规范解读by 北京协和医院刘俊涛中国妇产科在线2015-05-22NIPT已成为行业内非常热门的话题，不过近两年来，NIPT在国内的发展可谓是历经波折。
2014 年2 月，国家卫计委、食药监总局联合发文，叫停基因测序在临床上的应用，其中受影响最大的即是NIPT。
此“叫停令”在业内引起了很大反响，甚至有人担忧基因检测临床应用遭遇了寒冬。
但是从去年年底到今年年中，卫计委陆续发布高通量基因测序临床应用试点单位，人们逐渐认识到，这是国家在规范基因测序临床应用。
2014年12月，卫计委在发布第一批高通量基因测序技术临床应用试点单位名单时，附带发布了《高通量基因测序产前筛查与诊断技术规范（试行）》，这是我国首个NIPT 规范，是卫计委在“叫停令”发出后，用了将近10个月时间反复推敲之后确定的，这也顺应了国际上多个国家都在发布NIPT诊疗指南的趋势。
2015年5月15 日，第二届中国母胎医学大会暨母胎医学新进展培训班在北京召开，北京协和医院妇产科副主任、产科主任刘俊涛教授发表了题为《高通量基因测序产前筛查与诊断技术规范解读》的演讲，对卫计委发布的NIPT 规范进行了专业解读。
规范出台背景：NIPT 为产前筛查带来革命性的改变，多国出台NIPT 指南从叫停到发布规范、开放试点，可以看到国家对NIPT的重视，也从侧面上反映出NIPT本身具有的影响效应。
NIPT只需抽取孕妇血液，即可检测唐氏综合征、帕陶氏综合征等胎儿遗传疾病，克服了传统产前检测技术假阳性偏高、检出率不高等弊端，一经推出，就受到孕妇和医生的广泛欢迎。
刘俊涛教授表示，NIPT的引入，为产前筛查带来了革命性的改变。
值得关注的是，国际妇产科超声协会（ISUOG）2014 年最新发布的指南中提到，如果NIPT 结果正常，则早孕期超声NT值和母血生化指标就不用再针对T21、T18、T13 进行计算，如果NIPT 结果正常，就不必在“遗传超声图谱”中寻找包含指示T21 的软指标，这反映出NIPT 具有高度的准确性。
如何使用NIST数据库检索代谢物
如何使用NIST数据库检索代谢物NIST（美国国家标准与技术研究所）数据库是一个广泛使用且非常有用的资源，用于检索和识别有机化合物和代谢物。
以下是使用NIST数据库进行代谢物检索的一般步骤：第一步：了解NIST数据库在使用NIST数据库之前，了解其基本特点和功能是很重要的。
NIST 数据库包含大量的有机化合物和代谢物的光谱数据，包括质谱（Mass spectrum）、核磁共振（Nuclear Magnetic Resonance, NMR）谱和红外光谱（Infrared spectrum）。
通过比对待测化合物的光谱与数据库内的光谱，可以识别化合物的结构和组成。
第二步：准备待测化合物的样品首先，你需要准备待测化合物的样品。
样品的纯度非常重要，因为杂质可能会对检测和识别产生干扰。
使用适当的技术（如柱层析、凝胶层析等）进行样品的纯化和富集。
第三步：获取代谢物的光谱对于代谢物的检索，你需要获取待测样品的光谱数据。
这可以通过多种光谱技术来实现，例如质谱、核磁共振等。
有很多实验室和仪器可以提供这些光谱服务。
第四步：将光谱数据导入NIST数据库将获取的光谱数据导入到NIST数据库中进行检索。
这可以通过NIST 提供的软件或其他兼容的软件来完成。
确保导入的光谱数据与待测化合物的信息相匹配。
第五步：选择合适的检索参数在进行代谢物检索之前，你需要选择合适的检索参数。
可以根据待测化合物的性质和光谱数据的类型来选择，例如质谱碎片的相似性比对、红外光谱的谱图匹配等。
第六步：进行代谢物检索使用选择的检索参数对NIST数据库进行代谢物检索。
检索的结果将给出与待测化合物相似的化合物列表。
这些化合物可能是代谢物的候选者，需要进一步的验证和确认。
第七步：进一步验证和确认根据检索结果，进一步验证和确认找到的代谢物。
这可以通过使用其他技术进行实验验证，例如比对额外的光谱数据、化合物的合成和比对等。
第八步：分析并报告结果最后，分析实验结果并报告代谢物的发现。
NIST随机性检测方法及应用
NIST 随机性检测方法及应用本科教学工程 大学生创新创业训练研究1 引言密码算法是构建安全信息系统的核心要素之一，是保障信息与数据机密性、完整性和真实性的重要技术。
密码算法检测评估是密码算法研究的重要组成部分，它为密码算法的设计、分析提供客观的量化指标和技术参数，对密码算法的应用具有重要的指导意义．在密码算法的设计和评测过程中，需要从多个方面对其进行检测和分析。
“一次一密(One-Time Pad)”是序列密码产生的思想来源，序列密码的核心是通过固定算法，将一串短的密钥序列扩展为长周期的密钥流序列，且密钥流序列在计算能力内应与随机序列不可区分。
因此，分析秘钥流序列的随机性是密码算法安全性研究的重要内容，利用NIST 检测方法对密码算法进行评测可以为理论分析提供大量参考数据，从而减少理论分析者的工作量，同时可以暴露出用现有的分析方法无法发现的安全漏洞。
2 NIST 检测方法2.1 随机性检测随机性检测通常通过概率统计的方法考察被检测序列是否满足随机序列的某些特征以判定其是否随机。
从理论上讲，若被检测序列未通过某一随机性检测，可以肯定该序列不随机；但反之，若被检测序列能够通过某一种随机性检测，却不能肯定这个序列是随机的，即通过随机性检测是序列具有随机性的必要非充分条件。
因为各检测方法中的检测项目往往都是根据随机序列所表现出的某一方面的特征而设计的。
事实上，任何一个由有限种检测项目组成的集合都无法囊括随机性的所有方面。
但在实际应用中，如果这个检测的设计对于随机序列使用时的具体要求而言是充分的，且被检测序列又能通过该检测，则认为该序列的随机性是“合格”的。
随机性检测利用概率统计的方法对随机数发生器或者密码算法产生序列的随机性进行描述．不同的检测项目从不同的角度刻画待检测序列与真随机序列之间的差距．随机性检测通常采用假设检验[]的方法．假设检验就是在总体分布未知或者只知其形式但不知其参数的情况下，为了推断总体的某些性质而提出某些关于总体的假设，然后根据样本对提出的假设做出判断．随机性假设检验，就是已知真随机序列的某一方面符合一个特定的分布，那么假设待检测序列是随机的，则该待检测序列在这方面也应该符合这个特定的分布．在实际应用中，常用来衡量随机性的方法是P value -法，这里以测试统计量X 服从2χ分布为例来说明。
基于SP 800-22标准的随机性测试方法研究与快速实现
基于SP 800-22标准的随机性测试方法研究与快速实现段俊红;韩炼冰;房利国【摘要】随机数在密码系统中起着至关重要的作用.一个有缺陷的随机数序列,可能会导致整个密码系统被攻击者攻破.因此,测试随机数的随机性是非常重要的环节.具体地,介绍美国NIST公布的SP 800-22随机数测试标准,通过同时计算多个比特数据、优化统计测试公式和降低计算复杂度等方法,对其中的部分测试项进行了基于C语言的快速实现.测试结果表明,采用该快速实现方法能显著提升随机数测试速率.【期刊名称】《通信技术》【年(卷),期】2018(051)008【总页数】5页(P1940-1944)【关键词】随机数;随机性测试;SP800-22标准;快速实现【作者】段俊红;韩炼冰;房利国【作者单位】中国电子科技集团公司第三十研究所,四川成都 610041;中国电子科技集团公司第三十研究所,四川成都 610041;中国电子科技集团公司第三十研究所,四川成都 610041【正文语种】中文【中图分类】TP309.70 引言随机数在众多科学研究和工程技术领域都有着广泛应用。
特别是在信息安全领域，随机数作为密码应用的一个重要组成部分，在众多密码算法及密码协议中起着至关重要的作用[1]。
安全、高速地产生强随机性的随机数，一直是信息安全领域的重点关注问题。
物理随机数发生器利用自然界的随机物理过程，可获得不重复、不具备周期性的随机序列，被广泛应用于金融、政府和军事等行业的信息安全保密通信设备。
但是，在实际使用过程中，由于环境的复杂性和元器件的耗损等，都可能造成物理随机数发生器自身性能的下降[2]。
一个有缺陷的随机数序列可能会导致整个安全保密系统被攻击者攻破，从而导致严重的安全漏洞。
因此，当随机数应用于安全保密系统时，必须对其进行随机性测试。
1 SP 800-22标准简介随机性测试通常通过概率统计的方法考察被检测序列是否满足随机序列的某些特征（如周期性、相关性和分布特性等），从而判定其是否随机[3]。
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NIST 随机性检测方法及应用本科教学工程 大学生创新创业训练研究1 引言密码算法是构建安全信息系统的核心要素之一，是保障信息与数据机密性、完整性和真实性的重要技术。
密码算法检测评估是密码算法研究的重要组成部分，它为密码算法的设计、分析提供客观的量化指标和技术参数，对密码算法的应用具有重要的指导意义．在密码算法的设计和评测过程中，需要从多个方面对其进行检测和分析。
“一次一密(One-Time Pad)”是序列密码产生的思想来源，序列密码的核心是通过固定算法，将一串短的密钥序列扩展为长周期的密钥流序列，且密钥流序列在计算能力内应与随机序列不可区分。
因此，分析秘钥流序列的随机性是密码算法安全性研究的重要内容，利用NIST 检测方法对密码算法进行评测可以为理论分析提供大量参考数据，从而减少理论分析者的工作量，同时可以暴露出用现有的分析方法无法发现的安全漏洞。
2 NIST 检测方法2.1 随机性检测随机性检测通常通过概率统计的方法考察被检测序列是否满足随机序列的某些特征以判定其是否随机。
从理论上讲，若被检测序列未通过某一随机性检测，可以肯定该序列不随机；但反之，若被检测序列能够通过某一种随机性检测，却不能肯定这个序列是随机的，即通过随机性检测是序列具有随机性的必要非充分条件。
因为各检测方法中的检测项目往往都是根据随机序列所表现出的某一方面的特征而设计的。
事实上，任何一个由有限种检测项目组成的集合都无法囊括随机性的所有方面。
但在实际应用中，如果这个检测的设计对于随机序列使用时的具体要求而言是充分的，且被检测序列又能通过该检测，则认为该序列的随机性是“合格”的。
随机性检测利用概率统计的方法对随机数发生器或者密码算法产生序列的随机性进行描述．不同的检测项目从不同的角度刻画待检测序列与真随机序列之间的差距．随机性检测通常采用假设检验[]的方法．假设检验就是在总体分布未知或者只知其形式但不知其参数的情况下，为了推断总体的某些性质而提出某些关于总体的假设，然后根据样本对提出的假设做出判断．随机性假设检验，就是已知真随机序列的某一方面符合一个特定的分布，那么假设待检测序列是随机的，则该待检测序列在这方面也应该符合这个特定的分布．在实际应用中，常用来衡量随机性的方法是P value -法，这里以测试统计量X 服从2χ分布为例来说明。
以随机序列的某种统计值V 符合自由度为n 的卡方分布为例：原假设(零假设) 0H ：序列是随机的，待测序列的统计值V 服从2(n)χ 分布； 备择假设 1H ：序列不是随机的，待测序列的统计值V 不服从2(n)χ分布．通过判断一个待测序列的统计值V 是否服从2(n)χ分布来确定是否接受原假设，从而判断该序列是否通过了该项随机性检测．在随机性检测中判断是否接受原假设通常采用P-Value 方法[]．P-Value 是一个序列比真随机序列的随机性要好的概率．利用统计值矿求出P-Value，并将P-Value与显著性水平α比≥，则接受原假设，判断该待测序列通过了该项随机性检测．较．如果P-Valueα作出2χ分布的概率密度曲线，如图2-1所示，先求出统计量X，然后计算从X到无穷的积分，将积分结果(即P value-)与α进行比较，进而确定拒绝还是接受。
本文中讨论的随机性测试即是通过选取的测试统计量来计算P value-，将P value-作为接受原假设的强度，其含义是：真随机数的随机性比待测序列差的概率。
如果其值为1，则是完全真随机的，如果值为0，则是完全非随机的。
对于显著性水平α，如果P valueα-≥，那么原假设被接受，序列是随机的；反之被拒绝，序列是非随机的。
参数α也即是表2-1中犯第I类错误的概率，一般的，α的取值范围是[0.001,0.01]。
-值图1 2χ分布的概率密度曲线及P value美国国家标准与技术研究院（National Institute of Standards and Technology，NIST）直属美国商务部，从事物理、生物和工程方面的基础和应用研究，以及测量技术和测试方法方面的研究，提供标准、标准参考数据及有关服务，在国际上享有很高的声誉。
美国国家标准与技术研究所提供的Special Publication800-22测试包[16]（简称NIST随机性测试）。
NIST测试程序是一个统计包，包括 16 种测试手段。
这些测试手段可测试由用作保密随机或者伪随机数发生器的硬件和软件产生的任意长的 2 进制序列的随机性。
这些测试手段主要致力于判定可能存在于序列中的多种多样的非随机性。
其中一些测试又可以分解成多种子测验。
这 16 种测试手段是：1.频率检验，该检验主要是看0 和1 在整个序列中所占的比例。
检验的目的是确定序列中的 1 和0 数是否与真正的随机序列中的1和0数近似相同。
检验评定1码占1/2，也就是说，在整个序列中0和1的数目是一样的。
其余别的检验手段都是在该检验成立的基础上进行的，并且没有任何证据表明被测序列是不随机的。
2.块内频数检验，此检验主要是看M位的子块中“1”码的比例。
该检验的目的是判定M位的子块内“1”码的频率是否像随机假设下所预期的那样，近似于M/2。
当M=1时，该检测相当于检测1位，即频数（一位）检验。
3.游程检验，此检验主要是看游程的总数，游程指的是一个没有间断的相同数序列，即游程或者是“1111…”或者是“0000…”。
一个长度为k 的游程包含k 个相同的位。
游程检测的目的是判定不同长度的“1”游程的数目以及“0”游程的数目是否跟理想的随机序列的期望值相一致。
具体的讲，就是该检验手段判定在这样的“0”“1”子块之间的振荡是否太快或太慢。
4.块内最长游程检验，该检验主要是看长度为M-bits的子块中的最长“1”游程。
这项检验的目的是判定待检验序列的最长“1”游程的长度是否同随机序列的相同。
注意：最长“1”游程长度上的一个不规则变化意味着相应的“0”游程长度上也有一个不规则变化，因此，仅仅对“1”游程进行检验室足够的。
5.二元矩阵秩检验，该检验主要是看整个序列的分离子矩阵的秩。
目的是核对源序列中固定长度子链间的线性依赖关系。
6. 离散傅里叶变换检验，本检验主要是看对序列进行分步傅里叶变换后的峰值高度。
目的是探测待检验信号的周期性，以此揭示其与相应的随机信号之间的偏差程度。
做法是观察超过95%阈值的峰值数目与低于5%峰值的数目是否有显著不同。
7. 非重叠模块匹配检验，此检测主要是看提前设置好的目标数据串发生地次数。
目的是探测那些产生太多给出的非周期模式的发生器。
对于非重叠模块匹配检验以及后面会谈到的重叠模块匹配检验方法，我们都是使用一个m-bit 的窗口来搜素一个特定的m-bit 模式。
如果这个模式没有被找到，则窗口向后移动一位。
如果模式被发现，则窗口移动到一发现的模式的后一位，重复前面的步骤继续搜素下一个模式。
8. 重叠模块匹配检验，该检验主要是看提前设定的目标模块发生地数目。
检验步骤同非重叠模块匹配检验方法大致一样，不同点在于，发现目标模块后，窗口仅向后移动1位，而后继续搜索。
9. Maurer 的通用统计检验，检验主要是看匹配模块间的bit数。
目的是检验序列能否在没有信息损耗的条件下被大大的压缩。
一个能被大大压缩的序列被认为是一个非随机序列。
10. Lempel-Ziv压缩检验，本检测主要是看整个序列中不同模式积累的数目（单词数目）。
检验目的是判定待测序列能够被压缩到什么程度。
若序列不能被明显的压缩，则该序列就是非随机的。
一个随机序列有特征数个不同模式。
11. 线性复杂度检验，本检验手段主要是看线性反馈移位寄存器的长度。
检验的目的是判定序列的复杂程度是否达到可视为是随机序列的程度。
随机序列的特点是有较长的线性反馈移位寄存器。
一个线性反馈移位寄存器太小的话意味着序列非随机。
12. 序列检验，本检验主要是看整个序列中所有可能的重叠m-bit模式的频率，目的是判定2m个m-bit重叠模式的数目是否跟随机情况下预期的值相近似。
随机序列具有均匀性也就是说对于每个m-bit模式其出现的概率应该是一样的。
当m=1时等价于频数检验。
13. 近似熵检验，同序列检验一样，近似熵检验主要看的也是整个序列中所有可能的重叠m-bit 模式的频率。
目的是将两相邻长度(m和m+1)的重叠子块的频数与随机情况下预期的频数相比较。
14. 累加和检验，该检验主要是看随机游动的最大偏移。
随机游动被定义为序列中调整后的-1，+1的累加和。
检验的目的是判定序列的累加和相对于预期的累加和过大还是过小。
这个累加和可被看做随机游动。
对于随机序列，随机游动的偏离应该在0附近。
而对于非随机序列，这个随机游动偏离将会比0大很多。
15. 随机游动检验，本检验主要是看一个累加和随机游动中具有K 个节点的循环的个数。
累加和随机游动由于将关于“0”，“1”的部分和序列转化成适当的“-1”、“+1”序列产生的。
一个随机游动循环由单位步长的一个序列组成，这个序列的起点和终点均是0。
该检验的目的是确定在一个循环内的特殊状态对应的节点数是否与在随机序列中预计达到的节点数相背离。
实际上，这个检验由八个检验（和结论）组成，一个检验和结论对应着一个特定的状态：-4，-3，-2，-1和+1，+2，+3，+4 。
16. 随机游动状态频数检验。
该检验主要是看累计和随机游动中经历的特殊状态的总数。
检验目的是判定随机游动中实际经历多个状态的值与预期值之间的偏离程度。
该检验实际上是十八个检验（和结论），每个状态对应着一个检验和一个结论。
这些状态分别是：-9，-8，-7，-6，-5，-4，-3，-2，-1和+1，+2，+3，+4，+5，+6，+7，+8。
本文的随机性测试属于黑盒测试。
在测试中，被测试的算法被看作一个黑盒，随机性测试并不深入算法内部，也不关心算法本身的设计结构，仅仅通过观察外部行为来确定算法的输出特性。
本节中具体介绍了NIST随机性测试相关理论。
NIST测试套件有15个测试项，用来检测任意长度二进制序列的随机性，其中每项测试都是建立在假设检验基础上的，见表4-1。
NIST 测试套件的基本测试思想如下：对于每一个测试项，先给定一个显著性水平α，[0.001,0.01]α∈。
再给出两个假设：原假设0H (序列是随机的）和备择假设1H (序列是不随机的），然后根据给定统计量的分布函数和统计结果返回一个P value -，将它与先前给定的α进行比较，从而判断随机性。
其中P value -是一个概率值，[0,1]P value -∈。
若P value α-≥,则接受原假设0H ，即序列是随机的；若P value α-<，则拒绝原假设0H ，即序列是不随机的；当1P value -=时，表示待测序列是一个完美的真随机序列；当0P value -=时，表示待测序列是一个完全不随机的序列。