Auswahl der wissenschaftlichen Literatur zum Thema „Générateur de nombres aléatoires (TRNG)“

Les générateurs de suites binaires aléatoires constituent la partie primordiale d'un système cryptographique. La vitesse, la qualité des suites générées, la sécurité et la consommation jouent un rôle essentiel dans le choix d'un générateur. La sécurité du système cryptographique augmente si un tel système peut être réalisé dans un seul circuit.Le travail de recherche développé consiste donc en la réalisation d'un générateur de nombres aléatoires fonctionnant en basse consommation, basse vitesse. Le circuit proposé est de type analogique et valide l'ensemble des tests NIST assurant le caractère du signal. Une réalisation sur Silicium en technologie 0,35μm a été implémentée et validée via les tests NIST développés sous Matlab. De ce travail de thèse, un certain nombre de publications ont montré la plus-value recherche des résultats
Random binary sequences generators constitute the essential part of a system Cryptographic. The speed, quality of generated suites, safety and consumption play an essential role in the selection of a generator. The security of the cryptographic system increases if such a system can be realized in a single circuit.The developed research work consists in the realization of a random number generator running in low power, low speed. The proposed circuit is analog and Valid all NIST tests ensuring the randomness of a signal.A realization on silicon in 0,35μm technology has been implemented and validated through NIST developed tests Matlab. In this thesis, a number of publications have demonstrated the added value search results

Les générateurs de nombres véritablement aléatoires (TRNG) sont des composants cruciaux dans certaines applications cryptographiques sensibles (génération de clés de chiffrement, génération de signatures DSA, etc). Comme il s’agit de composants très bas-niveau, une faille dans le TRNG peut remettre en question la sécurité de tout le système cryptographique qui l’exploite. Alors que beaucoup de principes de TRNG existent dans la littérature, peu de travaux analysent rigoureusement ces architectures en termes de sécurité. L’objectif de cette thèse était d’étudier les avantages des techniques de conception asynchrone pour la conception de générateurs de nombres véritablement aléatoires (TRNG) sûrs et robustes. Nous nous sommes en particulier intéressés à des oscillateurs numériques appelés anneaux auto-séquencés. Ceux-ci exploitent un protocole de requêtes et acquittements pour séquencer les données qui y circulent. En exploitant les propriétés uniques de ces anneaux, nous proposons un nouveau principe de TRNG, avec une étude théorique détaillée sur son fonctionnement, et une évaluation du cœur du générateur dans des cibles ASIC et FPGA. Nous montrons que ce nouveau principe permet non seulement de générer des suites aléatoires de très bonne qualité et avec un très haut débit (>100 Mbit/s), mais il permet aussi une modélisation réaliste de l’entropie des bits de sortie (celle-ci peut être réglée grâce aux paramètres de l’extracteur). Ce travail propose également une méthodologie complète pour concevoir ce générateur, pour le dimensionner en fonction du niveau de bruit dans le circuit, et pour le sécuriser face aux attaques et défaillances
True Random Number Generators (TRNG) are ubiquitous in many critical cryptographic applications (key generation, DSA signatures, etc). While many TRNG designs exist in literature, only a few of them deal with security aspects, which is surprising considering that they are low-level primitives in a cryptographic system (a weak TRNG can jeopardize a whole cryptographic system). The objective of this thesis was to study the advantages of asynchronous design techniques in order to build true random number generators that are secure and robust. We especially focused on digital oscillators called self-timed rings (STR), which use a handshake request and acknowledgement protocol to organize the propagation of data. Using some of the unique properties of STRs, we propose a new TRNG principle, with a detailed theoretical study of its behavior, and an evaluation of the TRNG core in ASICs and FPGAs. We demonstrate that this new principle allows to generate high quality random bit sequences with a very high throughput (> 100 Mbit/s). Moreover, it enables a realistic estimation for the entropy per output bit (this entropy level can be tuned using the entropy extractor parameters). We also present a complete methodology to design the TRNG, to properly set up the architecture with regards to the level of noise in the circuit, and to secure it against attacks and failures

Cette thèse adresse le sujet de la génération de suites binaires aléatoires dans les circuits logiques programmables FPGA et plus particulièrement les suites dont l'origine aléatoire est de nature physique et non algorithmique. De telles suites trouvent une utilisation abondante dans la plupart des protocoles cryptographiques. Un état de l'art portant sur les différentes méthodes de génération de vrai aléa dans les circuits logiques programmables est présenté sous forme d'analyse critique d'articles scientifiques. Une synthèse des différentes tendances dans l'extraction et la génération d'aléa est également présentée. Une campagne d'expériences et de mesures est présentée visant à caractériser les différentes sources de signaux aléatoires disponibles à l'intérieur du FPGA. Des phénomènes intéressants tel le verrouillage de plusieurs oscillateurs en anneau, la dépendance de la source d'aléa vis-à-vis de la logique environnante et la méthodologie de mesure du jitter sont analysés. Plusieurs méthodes nouvelles de génération de suites binaires aléatoires sont décrites. Finalement une méthodologie nouvelle de simulation en VHDL de générateurs complets ainsi qu'un modèle mathématique d'un oscillateur en anneau en tant que source d'aléa sont présentés

Les nombres aléatoires sont indispensables dans de nombreuses applications notamment en cryptographie où l’aléa est utilisé dans les protocoles de sécurité. Les générateurs de nombres aléatoires, plus connus sous le nom de RNG comme “Random Number Generator” se déclinent en deux familles, les PRNG (Pseudo RNG) qui sont des générateurs de nombres aléatoires ayant des séquences déterministes et les TRNG (True RNG) qui sont des générateurs d’aléa “vrai”, donc non prédictibles. Les applications cryptographiques utilisent à la fois les TRNG et les PRNG. Un PRNG nécessite une valeur initiale, ou graine, qui peut être la sortie d’un TRNG. Les TRNG tirent profit de l’aléa des phénomènes physiques. Les TRNGs dans les technologies numériques comme les FPGAs font appel à des oscillateurs qui présentent l’inconvénient de pouvoir être attaqués par couplage harmonique. De façon à évaluer la qualité entropique d’un TRNG, des standards basés sur des tests statistiques ont été élaborés par des organismes de certification comme le NIST ou la BSI. Cependant, il est recommandé de formaliser, par le biais d’un modèle, le caractère stochastique de la génération d’aléa. Dans cette thèse, nous étudions une architecture de TRNG, peu coûteuse et robuste face aux attaques harmoniques car elle n’utilise pas d’oscillateurs. Ce TRNG extrait une variable aléatoire en exploitant à la fois les états métastables des bascules et les fluctuations temporelles (ou gigue) des signaux échantillonnés. Nous proposons par la suite un modèle stochastique qui nous permet de décrire le comportement aléatoire du TRNG indépendamment de la technologie ciblée. Les caractérisations et évaluations sur des circuits prototypes en technologies FPGA et ASIC montrent que l’architecture TRNG proposée génère de l’aléa de qualité et est robuste face aux variations environnementales
Random numbers are required in numerous applications namely in cryptography where randomness is used in security protocols. There are two main classes of Random Number Generators (RNG) : The Pseudo RNG (PRNG) which have a deterministic sequence, and the True RNG (TRNG) which generates unpredictable random numbers. Cryptographic applications use both TRNG and PRNG. The PRNG needs an initial value, or seed, which can be the output of a TRNG. In digital technologies, like FPGAs, TRNG are commonly based on oscillators which have the drawback of being biased by harmonic coupling. In order to assess the entropic quality of TRNGs, standards based on statistical tests have been elaborated by certification organisms namely the NIST and the BSI. However, it is recommended to formalize the stochastic behaviour of the randomness generation process. In this Ph.D, we address the design and quality evaluation of TRNGs in digital circuits. We study of a low-cost digital TRNG without oscillators, hence robust against harmonics attacks. The proposed TRNG exploits both the metastability phenomenon and the jitter noise in CMOS digital flip-flops to generate the random numbers. A stochastic model of this TRNG has been formalized. This model describes the random generation process regardless of the targeted technology. The characterization and evaluation on a prototype circuit, in FPGA and ASIC technologies, has shown that the proposed TRNG architecture generates randomness of good quality and is robust against environmental variations

Les nombres aléatoires sont indispensables dans de nombreuses applications notamment en cryptographie où l’aléa est utilisé dans les protocoles de sécurité. Les générateurs de nombres aléatoires, plus connus sous le nom de RNG comme “Random Number Generator” se déclinent en deux familles, les PRNG (Pseudo RNG) qui sont des générateurs de nombres aléatoires ayant des séquences déterministes et les TRNG (True RNG) qui sont des générateurs d’aléa “vrai”, donc non prédictibles. Les applications cryptographiques utilisent à la fois les TRNG et les PRNG. Un PRNG nécessite une valeur initiale, ou graine, qui peut être la sortie d’un TRNG. Les TRNG tirent profit de l’aléa des phénomènes physiques. Les TRNGs dans les technologies numériques comme les FPGAs font appel à des oscillateurs qui présentent l’inconvénient de pouvoir être attaqués par couplage harmonique. De façon à évaluer la qualité entropique d’un TRNG, des standards basés sur des tests statistiques ont été élaborés par des organismes de certification comme le NIST ou la BSI. Cependant, il est recommandé de formaliser, par le biais d’un modèle, le caractère stochastique de la génération d’aléa. Dans cette thèse, nous étudions une architecture de TRNG, peu coûteuse et robuste face aux attaques harmoniques car elle n’utilise pas d’oscillateurs. Ce TRNG extrait une variable aléatoire en exploitant à la fois les états métastables des bascules et les fluctuations temporelles (ou gigue) des signaux échantillonnés. Nous proposons par la suite un modèle stochastique qui nous permet de décrire le comportement aléatoire du TRNG indépendamment de la technologie ciblée. Les caractérisations et évaluations sur des circuits prototypes en technologies FPGA et ASIC montrent que l’architecture TRNG proposée génère de l’aléa de qualité et est robuste face aux variations environnementales
Random numbers are required in numerous applications namely in cryptography where randomness is used in security protocols. There are two main classes of Random Number Generators (RNG) : The Pseudo RNG (PRNG) which have a deterministic sequence, and the True RNG (TRNG) which generates unpredictable random numbers. Cryptographic applications use both TRNG and PRNG. The PRNG needs an initial value, or seed, which can be the output of a TRNG. In digital technologies, like FPGAs, TRNG are commonly based on oscillators which have the drawback of being biased by harmonic coupling. In order to assess the entropic quality of TRNGs, standards based on statistical tests have been elaborated by certification organisms namely the NIST and the BSI. However, it is recommended to formalize the stochastic behaviour of the randomness generation process. In this Ph.D, we address the design and quality evaluation of TRNGs in digital circuits. We study of a low-cost digital TRNG without oscillators, hence robust against harmonics attacks. The proposed TRNG exploits both the metastability phenomenon and the jitter noise in CMOS digital flip-flops to generate the random numbers. A stochastic model of this TRNG has been formalized. This model describes the random generation process regardless of the targeted technology. The characterization and evaluation on a prototype circuit, in FPGA and ASIC technologies, has shown that the proposed TRNG architecture generates randomness of good quality and is robust against environmental variations

Les nombres aléatoires sont essentiels pour les systèmes cryptographiques modernes. Ils servent de clés cryptographiques, de nonces, de vecteurs d’initialisation et de masques aléatoires pour la protection contre les attaques par canaux cachés. Dans cette thèse, nous traitons des générateurs de nombres aléatoires dans les circuits logiques (FPGA et ASIC). Nous présentons les méthodes fondamentales de génération de nombres aléatoires dans des circuits logiques. Ensuite, nous discutons de différents types de TRNG en utilisant le jitter d’horloge comme source d’aléa. Nous faisons une évaluation rigoureuse de divers noyaux TRNG conformes à la norme AIS-20/31 et mis en œuvre dans trois familles de FPGA différentes: Intel Cyclone V, Xilinx Spartan-6 et Microsemi SmartFusion2. Puis, nous présentons l’implémentation des noyaux TRNG sélectionnés dans des ASIC et leur évaluation. Ensuite, nous étudions en profondeur PLL-TRNG afin de fournir une conception sécurisée de ce TRNG ainsi que des tests intégrés. Enfin, nous étudions les TRNG basés sur les oscillateurs. Nous comparons de différentes méthodes d'extraction d’aléa ainsi que de différents types d'oscillateurs et le comportement du jitter d'horloge à l'intérieur de chacun d'eux. Nous proposons également des méthodes de mesure du jitter intégrée pour le test en ligne des TRNG basés sur les oscillateurs
Random numbers are essential for modern cryptographic systems. They are used as cryptographic keys, nonces, initialization vectors and random masks for protection against side channel attacks. In this thesis, we deal with random number generators in logic devices (Field Programmable Gate Arrays – FPGAs and Application Specific Integrated Circuits – ASICs). We present fundamental methods of generation of random numbers in logic devices. Then, we discuss different types of TRNGs using clock jitter as a source of randomness. We provide a rigorous evaluation of various AIS-20/31 compliant TRNG cores implemented in three different FPGA families : Intel Cyclone V, Xilinx Spartan-6 and Microsemi SmartFusion2. We then present the implementation of selected TRNG cores in custom ASIC and we evaluate them. Next, we study PLL-TRNG in depth in order to provide a secure design of this TRNG together with embedded tests. Finally, we study oscillator based TRNGs. We compare different randomness extraction methods as well as different oscillator types and the behavior of the clock jitter inside each of them. We also propose methods of embedded jitter measurement for online testing of oscillator based TRNGs

L’objectif de cette thèse est de fournir des solutions aux problèmes de tests statistiques appliqués sur les séquences binaires issues des générateurs physiques de nombres aléatoires (TRNGs,True Random Number Generators). Les tests statistiques de l’entropie sont les tests les plus importants pour tester les TRNGs. Plus particulièrement, le test universel de Maurer est considéré aujourd’hui comme étant une référence pour tester l’entropie de ces générateurs. Le travail de la thèse peut se résumer en les trois contributions suivantes. La conception d’un outil logiciel que nous avons nommé Genstar, Generic Statistical Test Architecture formé de tests statistiques sur les générateurs de nombres aléatoires. Les caractéristiques importantes de cet outil sont de munir les tests statistiques qui y figurent de méthodes communes, de pouvoir intégrer tout test statistique programmable que l’on veut implémenter et surtout de fournir des méthodes de comparaison de deux ou plusieurs tests statistiques. L’amélioration du test de Maurer ; nous fournissons plusieurs méthodes pour l’amélioration du test telles que la méthode du m-spacing ou du p-leave out et proposons de nouveaux tests complémentaires remédiant à plusieurs problèmes liés au test de Maurer dans les cas où l’alternative consiste en des chaînes de Markov de longues mémoires (SD test), ou le cas où la longueur de blocs du test est très grande (MaurerPP). On s’appuie sur Genstar pour illustrer numériquement les meilleures performances de ces tests pour des alternatives typiques. Les améliorations que nous proposons au test de Maurer étant en partie basées sur la méthode du m-spacing pour l’estimation de l’entropie, on prouve la convergence de ces estimateurs vers la loi gaussienne sous des hypothèses plus générales sur les propriétés de la fonction de densité
Statistical tests related to the entropy estimation of a random source are widely used in testing of true random number generators (TRNGs,True Random Number Generators) intended for cryptographic applications. Namely, Maurer’s universal statistical test is nowadays viewed as a standard in this domain. Therefore, from a statistical viewpoint, this thesis is focused on further developments of entropy tests. It consists in three main parts : The design of a generic software tool called Genstar, Generic Statistical Test Architecture. Genstar consists in a collection of statistical tests for random number generators. This software is developed with the help of the objet oriented programming, thus providing a common interface enabling easy integration of new statistical tests in Genstar. The second important characteristic of Genstar is related to the problem of comparison of statistical tests. To compute the power of a given statistical test, Genstar is equipped with a family of statistical models of TRNGs. Improvements of Maurer’s test. To improve statistical characteristics of this test, we propose several approaches such as the m-spacing and the p-leave out methods. In the very core of these methods is a new interpretation of the Maurer test related to the maximum likelihood tests for the problem of uniformity testing. It’s well known that the standard Maurer test cannot detect long memory dependencies in the data. In order to overcome this difficulty, we propose two approaches. The first one, called (SD test), computes the distribution of distances between motifs in the data. The second approach called MaurerPP is based on the idea of the equivalence of motifs. This equivalence permits to reduce multiple motifs testing to one generic motif testing and resolves efficiently the problem of large blocks in the Maurer test. Standard normality of m-spacings entropy estimators under weaker assumptions on the probability density. The improvements of the Maurer test proposed in this thesis are essentially based on the m - spacing method in the entropy estimation. In this thesis, we show that under mild conditions on the probability density, i. E. For vanishing densities, the m-spacings entropy estimators have the standard Gaussian limit

Cette thèse, financée par la DGA, est motivée par la problématique d’évaluation des TRNG pour des applications à très haut niveau de sécurité. Les standards actuels tels que AIS-31 n’étant pas suffisants pour ces types d’applications, la DGA propose une procédure complémentaire, validée sur les TRNG utilisant les oscillateurs en anneau (RO), qui vise à caractériser la source d’aléa des TRNG afin d’identifier les bruits électroniques présents dans celle-ci. Ces bruits se traduisent dans les circuits numériques par le jitter d’horloge générée dans les RO. Ils peuvent être caractérisés par leur densité spectrale de puissance reliée à la variance d’Allan temporelle qui permet, contrairement à la variance standard pourtant encore largement utilisée, de discriminer ces différents types de bruit (thermique, flicker principalement). Cette étude a servi de base à l’estimation de la part du jitter due au bruit thermique utilisé dans les modèles stochastiques décrivant la sortie des TRNG. Afin d’illustrer et de valider l’approche de certification DGA sur d’autres principes de TRNG que les RO, nous proposons une caractérisation de la PLL en tant que source d’aléa. Nous avons modélisé la PLL en termes de fonctions de transfert. Cette modélisation a conduit à l’identification de la source de bruit en sortie de la PLL, ainsi que de sa nature en fonction des paramètres physiques de la PLL. Cela a permis de proposer des recommandations quant au choix des paramètres afin de garantir une entropie maximale. Afin d’aider à la conception de ce type de TRNG, nous proposons également un outil de recherche des paramètres non physiques du générateur assurant le meilleur compromis sécurité/débit
This thesis, funded by the DGA, is motivated by the problem of evaluation of TRNG for applications with a very high level of security. As current standards such as AIS-31 are not sufficient for these types of applications, the DGA proposes a complementary procedure, validated on TRNG using ring oscillators (RO), which aims to characterize the source of randomness of TRNG in order to identify electronic noises present in it. These noises are manifested in the digital circuits by the clock jitter generated in the RO. They can be characterized by their power spectral density related to the time Allan variance which allows, unlike the standard variance which is still widely used, to discriminate these different types of noise (mainly thermal, flicker). This study was used as a basis for estimating the proportion of jitter due to thermal noise used in stochastic models describing the output of TRNG. In order to illustrate and validate the DGA certification approach on other principles of TRNG apart from RO, we propose a characterization of PLL as a source of randomness. We have modeled the PLL in terms of transfer functions. This modeling has led to the identification of the source of noise at the output of the PLL, as well as its nature as a function of the physical parameters of the PLL. This allowed us to propose recommendations on the choice of parameters to ensure maximum entropy. In order to help in the design of this type of TRNG, we also propose a tool to search for the non-physical parameters of the generator ensuring the best compromise between security and throughput

De nombreuses applications (internet des objets, systèmes embarqués automobiles et médicales, intelligence artificielle) ont besoin d’un circuit intégré (ou SoC pour System on Chip) avec des mémoires non volatiles embarquées performantes pour fonctionner de manière optimale. Bien que la mémoire Flash soit largement utilisée aujourd'hui, cette technologie nécessite une tension élevée pour les opérations de programmation et présente des problèmes de fiabilité difficiles à gérer au-delà du nœud technologique 18 nm, augmentant les coûts de conception et de fabrication des circuits. Dans ce contexte, l'industrie du semi-conducteur est à la recherche d’une mémoire non volatile alternative pouvant remplacer les mémoires Flash. Parmi les candidats actuellement étudiés (MRAM - mémoire à accès aléatoire magnétique, PCM - mémoire à changement de phase, FeRAM - mémoire à accès aléatoire Ferroélectrique), les mémoires résistives (RRAM) offrent de meilleures performances sur différents points capitaux : compatibilité avec le processus de fabrication standard CMOS, consommation de courant, rapidité de fonctionnement, etc. La technologie RRAM peut être aisément introduite dans n'importe quel flot de conception ouvrant la voie au développement de nouvelles architectures qui répondent à l’engorgement des systèmes classiques Von Neumann. Dans cette thèse, l'objet principal est de montrer le potentiel d’intégration des dispositifs RRAM avec la technologie CMOS, à l’aide de simulation et de mesures électriques, afin d’élaborer différentes structures hybrides : mémoires à accès aléatoire statique (SRAM) non volatiles, générateurs de nombres aléatoires (TRNG) et réseaux de neurones artificiels
Many diversified applications (internet of things, embedded systems for automotive and medical applications, artificial intelligence) require an integrated circuit (SoC, System on Chip) with high-performance non-volatile memories to operate optimally. Although Flash memory is widely used today, this technology needs high voltage for programing operations and has reliability issues that are hard to handle beyond 18 nm technological node, increasing the cost of circuit design and fabrication. In this context, the semiconductor industry seeks an alternative non-volatile memory that can replace Flash memories. Among possible candidates (MRAM - Magnetic Random Access Memory, PCM - Phase Change Memory, FeRAM - Ferroelectric Random Access Memory), Resistive memories (RRAMs) offer superior performances on essential key points: compatibility with CMOS manufacturing processes, scalability, current consumption (standby and active), operational speed. Due to its relatively simple structure, RRAM technology can be easily integrated in any design flow opening the way for the development of new architectures that answer Von Neumann bottleneck. In this thesis, the main object is to show the integration abilities of RRAM devices with CMOS technology, using circuit design and electrical measurements, in order to develop different hybrid structures: non-volatile Static Random Access Memories (SRAM), True Random Number Generator (TRNG) and artificial neural networks

Les objets connectés sont omniprésents dans notre société actuelle (ex. véhicules, transports en commun, santé, domotique, smartphone, moyen de paiement, etc.). La connexion et l'accès à distance des appareils d'usage quotidien améliorent considérablement notre confort et notre efficacité dans notre vie professionnelle comme personnelle. Cependant, cela peut également nous confronter à des problèmes de sécurité sans précédent. Les risques liés à la large expansion des systèmes embarqués et de l'internet des objets sont doubles :- L'accès d'une personne non autorisée aux données pour la lecture, la copie, l'écriture ou l'effacement complet. - L'utilisation de l'objet connecté pour une action non prévue par celui-ci, sa mise hors service du système ou bien sa destruction.Pour répondre à de tels risques, il est nécessaire de mettre en place des mécanismes de sécurité permettant le chiffrement des données sensibles, ainsi qu'une authentification et une autorisation pour chaque appareil de l'internet des objets. Fort heureusement, les fonctions cryptographiques permettent de répondre à ces besoins en garantissant confidentialité, authenticité, intégrité et non-répudiation. Dans ce contexte, les générateurs physiques d'aléa (Générateurs de nombres aléatoires et fonctions physiques non clonables) sont essentiels puisqu'ils assurent le bon fonctionnement des fonctions cryptographiques. En effet, ils exploitent des sources de bruit analogique présentes dans les circuits électroniques pour générer: des clés secrètes permettant de chiffrer les données, ou encore, des identifiants uniques permettant l'authentification des circuits. La sécurité des fonctions cryptographiques repose sur la qualité des clés et identifiant générés par ces générateurs d'aléa. Les nombres produits par ces générateurs doivent être imprévisibles. A défaut, les clés utilisées pour chiffrer les données pourraient être cassées et les identifiants recopiés. C'est pourquoi il est d'une extrême nécessité d'étudier les générateurs physiques d'aléa. Dans ce manuscrit, nous proposons tout d'abord une approche rigoureuse d'implémentation et de comparaison de TRNG et de PUF sur les circuits électroniques numériques, suivis d'une intégration au sein d'un système complet de ces générateurs physiques d'aléa. Ensuite, nous amorçons une démarche de modélisation des PUF afin d'améliorer l'évaluation de leur imprévisibilité. Nous réalisons aussi une étude complète de l'impact du phénomène de verrouillage sur les cellules oscillantes et le. conséquences sur les générateurs physiques d'aléa. Enfin, nous démontrons la sensibilité d'un type particulier de PUF à une attaque par analyse électromagnétique
With the sharp increase in the deployment and integration of the Internet of Things, one challenge is to ensure security with respect to privacy and trust issues. With billions of connected devices, there is a huge risk of unauthorized use or abuse. To protect from such risks, security mechanisms are neede for per-device authentication and authorization, integrated in early design stages. Thankfully, cryptographic functions allow ciphering of sensitive data, as well as per-device authentication and authorization since they guarantee confidentialify, authenticity, integrity and non-repudiation. In this context, physical random generator (random number generator TRNG and physical unclonable functions PUF) are particularly useful since they generate secret keys, random masks or unique identifiers. The robustness of the cryptographic functions stand by the quality of the physical random generators. For that, numbers provided by those generators must be entropic. Otherwise, keys used to cipher data could be broken and identifiers could be retrieved. That's why, it is necessary to study physical random generators. In this thesis, we provide a rigorous approach to implement TRNGs and PUFs in reconfigurable logic devices. After that, we integrate those generators in a complete system. We also propose an innovative approach to evaluate the quality of PUF by modeling their behavior prior to designing it. This should he!p designers anticipate PUF quality in term of randomness. We also realize a complete a study of two kind of threats on physical random generators using oscillating cells: the locking phenomena and the EM analysis