Det är möjligt att generera personligt identifierbara slumptal som ska användas i vissa särskilda applikationer, såsom autentisering och nyckelgenerering. Denna studie presenterar den verkliga slumptalsgenerationen från bioelektriska signaler som EEG, EMG, och EOG och fysiska signaler, såsom blodvolympuls, GSR (Galvanic Skin Response), och andning. De signaler som användes i slumptalsgenereringen togs från BNCIHORIZON20-databaser. Slumpmässig talgenerering utfördes från femton olika signaler (fyra från EEG, EMG och EOG och en från andnings-, GSR- och blodvolympulsdata). För detta ändamål normaliserades varje signal först och sedan provtogs. Provtagningen utfördes med hjälp av en icke-periodisk och kaotisk logistisk karta. Därefter tillämpades efterbehandling av XOR för att förbättra de statistiska egenskaperna hos de nummer som ingick i urvalet. NIST SP 800-22 användes för att observera de statistiska egenskaperna hos de erhållna talen, skalindexet användes för att bestämma graden av nonperiodicity, och autokorrelationstester användes för att övervaka 0-1 variationen av tal. Siffrorna från bioelektriska och fysiska signaler var framgångsrika i alla tester. Som ett resultat har det visats att det är möjligt att generera personligt identifierbara verkliga slumptal från både bioelektriska och fysiska signaler.
De visade att slumpmässig talgenerering som är specifik för varje individ är möjlig genom att undersöka de statistiska egenskaperna hos talen med hjälp av NIST test REF.
True Random Number Generation from Bioelectrical and Physical Signals