Génération de nombres pseudo-aléatoires basée sur des systèmes multi-physiques exotiques et chiffrement d'images

par Michaël François

Thèse de doctorat en Optimisation et Sûreté des Systèmes

Sous la direction de Robert Erra et de Thomas Grosges.

Soutenue en 2012

à Troyes , dans le cadre de Ecole doctorale Sciences pour l'Ingénieur (Troyes, Aube) .


  • Résumé

    L'utilisation des nombres (pseudo)-aléatoires a pris une dimension importante ces dernières décennies. De nombreuses applications dans le domaine des télécommunications, de la cryptographie, des simulations numériques ou encore des jeux de hasard, ont contribué au développement et à l'usage de ces nombres. Les méthodes utilisées pour la génération des nombres (pseudo)-aléatoires proviennent de deux types de processus : physique et algorithmique. Dans cette thèse, deux classes de générateurs basés sur des principes de mesures physiques et des processus mathématiques sont présentées. Pour chaque classe deux générateurs sont présentés. La première classe de générateurs exploite la réponse d'un système physique qui sert de source pour la génération des séquences aléatoires. Cette classe utilise aussi bien des résultats de simulation que des résultats de mesures interférométriques pour produire des séquences de nombres aléatoires. La seconde classe de générateurs est basée sur deux types de fonctions chaotiques et utilise les sorties de ces fonctions comme indice de permutation sur un vecteur initial. Cette thèse s'intéresse également aux systèmes de chiffrement pour la protection des données. Deux algorithmes de chiffrement d'images utilisant des fonctions chaotiques sont proposés. Ces Algorithmes utilisent un processus de permutation-substitution sur les bits de l'image originale. Une analyse approfondie basée sur des tests statistiques confirme la pertinence des cryptosystèmes développés dans cette thèse

  • Titre traduit

    Pseudo-random number generation based on exotic multi-physic systems and image encryption


  • Résumé

    The use of (pseudo)-random numbers has taken an important dimension in recent decades. Many applications in the field of telecommunications, cryptography, numerical simulations or gambling, have contributed to the development and the use of these numbers. The methods used for the generation of (pseudo)- random numbers are based on two types of processes: physical and algorithmic. In this PhD thesis, two classes of generators based on the principles of physical measurements and mathematical processes are presented. For each class two generators are presented. The first class of generators operates the response of a physical system that serves as a source for the generation of random sequences. This class uses both simulation results and the results of interferometric measurements to produce sequences of random numbers. The second class of generators is based on two types of chaotic functions and uses the outputs of these functions as an index permutation on an initial vector. This PhD thesis also focuses on encryption systems for data protection. Two encryption algorithms using chaotic functions are proposed. These algorithms use a permutation-substitution process on the bits of the original image. A thorough analysis based on statistical tests confirms the relevance of the developped cryptosystems in this PhD thesis manuscript

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  • Détails : 1 vol. (XXII-173 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p. 163-172

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