本发明公开了一种基于免训练多尺度自回归Transformer与3D‑Lü混沌协同的伪随机数生成方法及系统。该方法首先利用SHA‑384算法将主密钥解耦为视觉自回归模型的原始潜空间种子、采样温度参数、原始状态向量；随后，利用冻结权重的多尺度自回归网络生成高维非线性原始序列，并结合3D‑Lü混沌系统的轨迹进行动态掩膜与大尺度量化增强；最后，通过基于SHA‑256的哈希链式反馈回路实时更新输入种子。本发明通过异构协同机制有效抑制了数字混沌系统的动力学退化问题，无需数据训练即可获得具有超大密钥空间和优异统计特性的伪随机序列，适用于图像加密等高安全性需求。
📄 2026104947323
📂 H04L9_22
👤 南京信息工程大学
📅 2026-04-15
本发明提出了一种基于宽带激光混沌源的多路物理随机数产生方法及系统。通过在传统外腔半导体激光器中引入光电反馈环和并行滤波，同时产生多路互不相关、高带宽、功率谱平坦、以及时延标签隐藏的激光混沌信号，将其作为物理熵源并结合简单有效的后处理技术从中提取出多路高速物理随机数。本发明不仅能改善物理随机数发生器有限的熵源带宽和随机性，而且能并行产生多路互不相关的高速物理随机数，使得产生的随机数速率得到极大地提升。
📄 2021104318225
📂 H04L9_22
👤 电子科技大学
📅 2021-04-21
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