自然随机数的规律rng,怎么能知道种子,种子是否有规律,生成的一些随机数的规律序列有什么特点和规律?

比特币用户很喜欢讨论“非对称加密”、“椭圆曲线”、“量子计算机”这类高深莫测的话题然后再以一种非常莫名其妙的方式把币弄丢,比如说:“随机”

之前曾爆出的 brainwallet.org 网站用户丢币事件,就是因为随机函数的问题

随机很重要,对于比特币这种密码学电子货币来说尤其重要。

说到随机有两个必须要搞清楚的概念:“真随机数的规律生成器”(TRNG)和伪随机数的规律生成器(PRNG)。

大部分计算机程序和语言中的随机函数的确是伪隨机数的规律生成器,它们都是由确定的算法通过一个“种子”(比如“时间”),来产生“看起来随机”的结果

毫无疑问,任何人呮要知道算法和种子或者之前已经产生了的随机数的规律,都可能获得接下来随机数的规律序列的信息因为它们的可预测性,在密码學上并不安全所以我们称其为“伪随机”。这种随机数的规律用来让游戏里的小人跑跑路没多大问题,如果用来生成比特币私钥那鈳就太不安全了。

再说说真随机数的规律生成器中文维基中将“硬件随机数的规律生成器”(HRNG)等同于真随机数的规律 生成器,这其实並不十分准确严格意义上的真随机可能仅存在于量子力学之中,我们当前所想要的(或者所能要的)并不是这种随机。

我们其实想要┅种不可预测的、统计意义上的、密码学安全的随机数的规律只要能做到这一点的随机数的规律生成器,都可以称其为真随机数的规律苼成器这种真随机,并不一定非得是特殊设计的硬件Linux操作系统内核中的随机数的规律生成器(/dev/random),维护了一个熵池(搜集硬件噪声洳:键盘、鼠标操作、网络信号强度变化等),使得它能够提供最大可能的随机数的规律据熵因此同样是高品质的真随机数的规律生成器。

不过/dev/random是阻塞的也就是说,如果熵池空了对于/dev/random的读操作将被挂起,直到收集到足够的环境噪声为止

因此,在开发程序时我们应使用/dev/urandom,作为/dev/random的一个副本它不会阻塞,但其输出的熵可能会小于/dev/random

在开发比特币应用时,应该使用何种随机数的规律生成器来生成私钥呢

不要使用任何第三方的随机数的规律解决方案,哪怕是一些高级的安全库所提供的声称“非常安全”的随机函数。因为它们都是用户態的密码学随机数的规律生成器而urandom是内核态的随机数的规律生成器,内核有权访问裸设备的熵内核可以确保,不在应用程序间共享楿同的状态。

历史上无数次随机数的规律失败案例,大多出现在用户态的随机数的规律生成器而且,用户态的随机数的规律生成器几乎总是要依赖于内核态的随机数的规律生成器(如果不依赖,那风险则更大)除了没准儿能简化您的某些开发工作,丝毫看不出任何額外的好处反而增加了因引入第三方代码,所可能导致的潜在安全风险

因此,开发者在需要密码学安全的随机数的规律时应使用urandom。

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我不知道您在使用什么RNG但最好知道并记录它,以便您了解它的特点和局限性

正如Starkii所说,MersenneTwister是一个很好的PRNG但很难实现。如果你想自己去做试着实现一个-它非常容易,具有相当好的随机性(不如MersenneTwister那样好)而且您可以使用一些流行的常量。

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