在信息爆炸时代，信息的安全问题受到了广泛关注。在物联网设备的加密协议中，物理不可克隆函数(PUF)与真随机数发生器成为加密协议中基本的安全原语，提供了轻量级的解决方案。文章提出了一种熵源分离模型，能够分离环形振荡器中抖动(真随机数发生器的熵)和工艺偏差(PUF熵)引起的延时。基于该模型，在FPGA上设计了一种可重构的双工作模式电路，通过改变模式可分别生成PUF和真随机数。相较于FPGA上独立设计的PUF和真随机数发生器，该结构具有资源开销小、面积利用率高、功耗低等优势。实验结果表明，生成的PUF稳定性高、唯一性强、均匀性好；真随机数序列均通过了NIST测试，具有高随机性和不可预测性。

为生成真随机数序列, 提出了先将大气湍流传输中激光散斑图像作为随机数发生器的熵源, 再采用变帧频采样方法进行提取随机数的算法。首先, 为降低相邻激光散斑图像间高相关性对随机性的影响, 提出了变帧频采样方法。其次, 对实验数据进行处理, 根据大气湍流造成激光光斑质心的随机抖动特征, 对散斑图像划分灰度等级, 编码和后处理等操作, 从而提取随机数。最后, 利用NIST测试工具对提取的随机序列进行实验分析, 结果表明: 该序列不仅达到真随机数的标准, 而且序列的数量和随机性均高于等帧频采样方法生成的随机序列。此外, 对激光散斑视频归一化方差与最优采样区间之间的关系进行分析, 为进一步的研究提供重要依据。

针对真随机数生成问题，提出基于大气湍流光闪烁图像的真随机数提取方法。利用相机获取波长为532 nm的激光经过大气湍流传输后的光斑图像，根据其闪烁特性，分别采用固定间隔选取和多步长选取的方式选取光斑图像，固定间隔选择50帧，多步长选择30帧、70帧和100帧，得到的光斑图像相关性很弱，相关系数均小于0.3，由于湍流效应的影响，图像中的像素点发生无规则变化，通过对像素点作组合计算以提取随机序列；通过NIST(national institute of science and technology)随机性测试的方法，对提取的随机序列进行测试。实验结果表明：固定间隔选取的随机序列随机效果一般，测试结果存在P值小于0.01的情况，而多步长选取测试的P值均大于0.01，可以通过随机性测试。

全光混沌因其结构简单，混沌信号具有类噪声、不可预测等特点被广泛应用于保密通信领域和真随机数发生器领域。文章提出利用特定色散曲线的相位作用与激光器的内外腔的非线性效应来平坦化混沌信号的频谱，从而实现高带宽的混沌信号,同时能够在一定程度上减弱混沌信号的内在相关性。首先搭建了传统的全光混沌结构，分析其频谱特征，然后在该系统结构的外腔环内通过色散补偿器件引入了所设计的特定色散曲线，最后对比分析了不同色散曲线情况下对全光混沌信号频谱的影响。实验结果证明了该方案能够展宽全光混沌信号的频谱。

设计制作了基于单光子量子随机性的二进制随机数发生器,通过50/50光分束器的光子流被其后的单光子探测器记录下光子路径,经高速电路和计算机数据采集系统转换为二进制随机数流,目前实验中随机数采集速率达100 Kbit/s,本文采用延迟符合计数法来克服探测器暗计数的影响.使暗计数对随机数序列的影响下降了2到3个数量级,最后应用的三种随机性测试表明所采数据随机性良好.