随着计算机网络、物联网和便携式通讯设备的普及,当今社会正处于信息爆炸的时代。复杂多样的通讯环境,使信息安全问题受到了广泛关注。真随机数生成器（True Random Number Generator,TRNG）和物理不可克隆函数（Physical Unclonable Function,PUF）是基本的安全原语,广泛存在于数字签名、证书生成和芯片认证中,并作为公钥、初始化向量、填充值在信息安全领域中起着关键作用。现场可编程门阵列（Field Programmable Gate Array,FPGA）作为集成密码学原语、算法和协议的载体,是进行TRNG和PUF研究的主要平台。现有的基于环形振荡器（Ring Oscillator,RO）、锁相环（Phase-Locked Loop,PLL）和延迟锁相环（Delay Lock Loop,DLL）的设计,由于输出的随机性依托于电路延迟的高度对称性,需要使用繁琐的手动布线和路由,导致了在不同设备间TRNG的可移植性变差。此外,诸如负偏压温度不稳定（Negative Bias Temperature Instability,NBTI）、热载流子注入（Hot Carrier Injection,HCI）、氧化物击穿和电迁移等老化效应会导致PUF性能和可靠性下降,使得由其产生的密钥不再具有高安全性。针对以上研究问题,本硕士论文从以下几个方面开展研究:1、分析RO环路和STR环路的振荡方式,研究不同区域间振荡环的延时特征和造成延时差异的本质原因。2、研究影响抖动采样覆盖率的原因,解决基于STR环的TRNG存在的移植性和偏移度问题;提出了一种基于抖动锁存结构的TRNG设计,通过增加抖动的采样覆盖率的方法来改善结构输出的随机性,设计了专用的后处理电路滤除自动布线中引入的大部分偏差,提高了设计的可移植性。3、研究影响RO PUF输出不稳定的原因;完成了基于PUF的混合熵分离电路设计,使用吞吐率筛选单元滤除RO PUF中的不稳定位来提高RO PUF的输出稳定性,并设计了多层偏差后处理结构将不稳定位输出为真随机数。4、通过实验验证了两种结构,实验结果表明:基于抖动锁存结构的TRNG可以在保证随机数质量和吞吐率的同时,提高了TRNG的可移植性,所提出结构以0.6285的平均P-value值和99%平均通过率通过了NIST的全部测试,且随机数的输出吞吐率达到100Mbps;基于PUF的可扩展混合熵分离电路有效的解决了PUF的稳定性问题,相较于处理前,处理后的稳定性提高了92.7%;处理后的随机数通过了各项随机性测试,最小熵稳定在0.8以上。