Генератор случайных чисел что это

Что такое генератор случайных чисел.

На макроскопических случайных процессах с использованием таких простых предметов, как игральная кость, колесо рулетки или монетка, могут быть основаны генераторы случайных чисел. Теорией хаоса и теорией неустойчивых динамических систем можно объяснить наличие непредсказуемости в данных и даже макроскопические системы, полностью определенные уравнениями Ньютона, на практике часто имеют непредсказуемый выход, так как зависит он от микроскопических деталей начальных условий.

Кстати, на нашем сайте вы можете cгенерировать случайное число, воспользовавшись Генератором случайных чисел онлайн.

Что такое генератор случайных чисел и как он использует случайные физические процессы?

Скорость получения случайных чисел, достаточную для прикладных задач, не могут обеспечить устройства, которые основаны на макроскопических случайных процессах. Источник шума, из которого происходит извлечение случайных битов, поэтому лежит в основе современных АГСЧ. Источники шума бывают двух видов: те, которые имеют квантовую природу и квантовые явления не использующие.

Сложный генератор случайных чисел.

Для АГСЧ «золотым стандартом» являются некоторые из квантово-механических процессов, поскольку они абсолютно случайны. Использующие в генераторах случайных чисел явления включают:

Детектировать гораздо проще неквантовые явления, но основанные на них генераторы случайных чисел, тогда будут иметь сильную зависимость от температуры (например, величина теплового шума будет пропорциональна температуре окружающей среды). Можно отметить такие процессы, среди использующихся в АГСЧ:

Чтобы из физического случайного процесса получить последовательность случайных битов, то для этого существует несколько подходов. Заключается один из них в том, что усиливается полученный сигнал-шум, затем фильтруется и подается на вход быстродействующего компаратора напряжений, для получения логического сигнала. Будет случайной длительность состояний компаратора и это позволяет создавать последовательность случайных чисел, проводя измерения этих состояний.

Второй подход состоит в том, что подается случайный сигнал на вход аналого-цифрового преобразователя (могут применяться как специальные устройства, так и аудиовход компьютера), представлять собой последовательность из случайных чисел, в результате которой будет оцифрованный сигнал и при этом она может быть программно обработана.

Что такое генератор случайных чисел и какие другие явления он использует?

Использующие физические случайные процессы генераторы случайных чисел, дают возможность для получения хороших случайных чисел, но производство их дорого и относительно сложно (особенно это касается тех АГСЧ, которые основаны на радиоактивном распаде), однако существуют и другие более доступные источники случайности:

Простая генерация случайных чисел.

Работы цифровых видеокамер, которые используют съемку макроскопических явлений, следует отнести к наиболее необычным генераторам. Так например, для генерации случайных чисел, командой из Silicon Graphics была использована видеозапись лавовой лампы потому, что воск хаотически меняет свои формы в лампе. Ленты от вентилятора в потоке воздуха или пузыри в аквариуме, могут быть также использованы в качестве объекта для съемки.

Источник

Что такое ГСЧ – как работает генератор случайных чисел

Алгоритм генератора случайных чисел часто используется в видеоиграх, где он устанавливает разные результаты каждый раз, когда его запускают. Возможно, вы заметили, что даже если вы играете на одном уровне в игре, каждый раз, когда вы пытаетесь выполнить миссию, он не будет одинаковым. Различия не будут наблюдаться в локации или требованиях к миссии, но они будут наблюдаться в количестве приближающихся врагов и областях их появления, изменениях климата и различных препятствиях, которые встречаются между ними. Это делает игру более захватывающей и интересной.

В противном случае, после нескольких попыток игра покажется скучной, так как вы сможете предсказать события, которые произойдут дальше. Это может показаться простым, но для компьютера – генерировать случайные числа – это сложная задача, требующая следовать точным инструкциям, закодированным в нём.

Истинный ГСЧ против псевдо ГСЧ

Есть два типа генераторов случайных чисел: истинные и псевдо.

Какие приложения используют ГСЧ

Не во всех играх используется генератор случайных чисел, что делает их менее конкурентоспособными и часто утомительными, однако, новые игры почти всегда идут с генератором случайных чисел. Многие приложения и игры выигрывают от случайности, поскольку они могут приносить интерес и прибыль только в том случае, если они случайны:

Помимо игровых приложений, есть код случайных чисел в JavaScript, используемый разработчиками и кодировщиками во всём мире для включения генератора случайных чисел в их программы. У Google есть свой очень интересный инструмент, который также основан на теории случайных чисел JavaScript и может генерировать случайные числа. Этот инструмент может пригодиться, когда вы играете в игры с друзьями и семьей. Чтобы посмотреть ГСЧ Google, нажмите здесь.

Манипуляции с ГСЧ

Я уже обсуждал различия между истинным ГСЧ и псевдо ГСЧ и тот факт, что в играх используется псевдо ГСЧ, основанный на алгоритме. Некоторые увлеченные геймеры используют утилиты эмуляции для анализа игр и выявления лазеек, которые можно использовать для управления результатами, даже если используется алгоритм генератора случайных чисел.

ГСЧ на основе алгоритма использует начальное число, которое представляет собой комбинацию определенных факторов и генерирует результат в игре. Это применяемые законы математики, и поскольку 1+1 всегда равно 2, аналогично, если известны факторы в игре, которые приносят желаемый результат, то вы всегда можете достичь того же результата.

Например, если игра требует от игрока выбрать определенного персонажа с определенными усилениями, и результатом будет легкая битва с боссом, то этот шаблон будет постоянным, и все, кто выберет одни и те же варианты, будут иметь одинаковые результаты. Но, для обычного игрока это было бы невозможно, и псевдо-ГСЧ всегда казался бы истинным ГСЧ.

Почему геймеры ненавидят ГСЧ

Геймеров можно разделить на соревнующихся игроков, спидраннеров и средних игроков. Любой конкурентоспособный игрок, овладевший техникой игры и движениями, захочет бросить вызов другим игрокам и побеждать на основе навыков и, несомненно, возненавидит игру, если на результат повлияет генератор случайных чисел. Точно так же спидраннер хотел бы завершить игру как можно скорее, но алгоритм генератора случайных чисел включает тормоза, создавая каждый раз неизвестные и неожиданные сценарии в игре.

В идеале геймеры хотели бы уменьшить количество случаев, когда они сталкиваются со средством генерации случайных чисел в игре, чтобы держать весь игровой процесс и результат под своим контролем. Но, это возможно лишь до определенной степени. И когда геймер часами осваивает игрового персонажа и его движения, он больше всего расстраивается, когда случается что-то случайное, и вся стратегия нарушается. Иногда это тоже действует как благословение, но обычно это проклятие.

Кто такой RNGesus?

Обычные игроки, которые играют только для того, чтобы развлечься или скоротать время, не заботятся о результате игры. Но, опытные профессиональные игроки ненавидят проигрывать только потому, что удача была не в их пользу.

Игроки, которые проигрывают, часто винят в своих поражениях злой ГСЧ, который выгоден их противникам. Там где зло, должен быть Бог – RNGesus.

Среди геймеров во всем мире появился новый термин, RNGesus, который больше соответствует игре слов с «Иисусом». Поскольку Иисус Христос считается нашим спасителем в реальном мире, RNGesus – это вообразимая сущность, созданная для спасения игроков от пагубных последствий ГСЧ. Это нигде не доказывается, но началось как миф, а теперь распространилось по игровому сообществу, как лесной пожар.

Окончательный вердикт по ГСЧ – хорошо или плохо?

На этот вопрос сложно ответить, и определенно не может быть одного и того же ответа для всех. В то время как среднестатистические геймеры утверждают, что это хорошо, другим нравится соревновательный дух.

Алгоритм генератора случайных чисел действительно сохраняет непредсказуемость и интересность каждый раз, когда вы играете на одном уровне. Он стал важной частью многих игр, предлагая разнообразие, например, головоломки, карточные игры, ролевые игры и многие другие. Но, для геймеров, которые верят в навыки как в единственный способ пройти игру, ГСЧ подрывает их потенциал, когда вытаскивает что-то случайное из коробки.

Игры предназначены для развлечения и удовольствия. Если у вас хороший ГСЧ, вы сможете получить лучшие варианты, несмотря на низкие шансы. В случае плохого ГСЧ, вы получите худший результат, даже если вы играли в игру именно так, как должно. Правда в том, что это не то, что можно воспринимать так серьёзно, особенно если оно основано на алгоритме генератора случайных чисел.

Источник

Как устроены генераторы чисел?

Чтобы понять, как действует генератор случайных чисел, нужно разобраться в его устройстве и в том, на чем он основывается. Генератор чисел создает определенный порядок абсолютно независящих друг от друга чисел, основываясь на определенных параметрах рассматриваемого элемента, процесса, действия и так далее. В связи с тем, что речь идет о случайных числах, то и параметры изменяются хаотично.

Существует много распространенных и достаточно примитивных примеров, на которых можно рассмотреть его устройство: подкидывание любой монеты, бросок игрального кубика и так далее.

Принцип устройства

В работе генератора случайных чисел активно задействован ряд теорий (в частности, теория хаоса). С этим и связана абсолютная непредсказуемость выпадения того или иного шарика в лототроне, определенной грани игральной кости, загаданной до броска стороны монетки. Однако стоит отметить, что и в науке такой аппарат играет важную роль: в первую очередь для статистических исследований.

Что такое случайность и как её создать?

Основным условием, крайне важным для соблюдения правильных и честных принципов работы системы ГСЧ, является абсолютно равная вероятность на выпадение любого из возможных чисел, которые только могут выпасть в созданной системе. При этом соблюдается полная независимость от того фактора, какие еще числа выпали до или после этого.

Это можно объяснить более простым языком: в генераторе истинно случайных чисел просто нельзя выстроить порядок и зависимость выпадающих цифр. Допустим, если вы бросаете первый раз шестигранную игральную кость, то у вас может выпасть абсолютно любое число от 1 до 6 с одинаковой вероятностью 16,(6)%. И независимо от того, какая цифра выпала, она с аналогичной вероятностью может повторно выпасть при втором, сотом, тысячном бросках.

Псевдослучайность

Также существует генератор псевдослучайных последовательностей. Несмотря на то, что на первый взгляд в нем тоже очевидно отсутствие закономерностей, подобный генератор с конечным числом внутренних состояний повторится, хотя это может произойти после очень длительной цепочки чисел.

Источник

Подробно о генераторах случайных и псевдослучайных чисел

Введение

Как отличить случайную последовательность чисел от неслучайной?

Чуть более сложный пример или число Пи

Последовательность цифры в числе Пи считается случайной. Пусть генератор основывается на выводе бит представления числа Пи, начиная с какой-то неизвестной точки. Такой генератор, возможно и пройдет «тест на следующий бит», так как ПИ, видимо, является случайной последовательностью. Однако этот подход не является критографически надежным — если криптоаналитик определит, какой бит числа Пи используется в данный момент, он сможет вычислить и все предшествующие и последующие биты.
Данный пример накладывает ещё одно ограничение на генераторы случайных чисел. Криптоаналитик не должен иметь возможности предсказать работу генератора случайных чисел.

Отличие генератора псевдослучайных чисел (ГПСЧ) от генератора случайных чисел (ГСЧ)

Источники энтропии используются для накопления энтропии с последующим получением из неё начального значения (initial value, seed), необходимого генераторам случайных чисел (ГСЧ) для формирования случайных чисел. ГПСЧ использует единственное начальное значение, откуда и следует его псевдослучайность, а ГСЧ всегда формирует случайное число, имея в начале высококачественную случайную величину, предоставленную различными источниками энтропии.
Энтропия – это мера беспорядка. Информационная энтропия — мера неопределённости или непредсказуемости информации.
Можно сказать, что ГСЧ = ГПСЧ + источник энтропии.

Уязвимости ГПСЧ

Линейный конгруэнтный ГПСЧ (LCPRNG)

Распространённый метод для генерации псевдослучайных чисел, не обладающий криптографической стойкостью. Линейный конгруэнтный метод заключается в вычислении членов линейной рекуррентной последовательности по модулю некоторого натурального числа m, задаваемой следующей формулой:

где a (multiplier), c (addend), m (mask) — некоторые целочисленные коэффициенты. Получаемая последовательность зависит от выбора стартового числа (seed) X0 и при разных его значениях получаются различные последовательности случайных чисел.

Для выбора коэффициентов имеются свойства позволяющие максимизировать длину периода(максимальная длина равна m), то есть момент, с которого генератор зациклится [1].

Пусть генератор выдал несколько случайных чисел X0, X1, X2, X3. Получается система уравнений

Решив эту систему, можно определить коэффициенты a, c, m. Как утверждает википедия [8], эта система имеет решение, но решить самостоятельно или найти решение не получилось. Буду очень признателен за любую помощь в этом направлении.

Предсказание результатов линейно-конгруэнтного метода

Основным алгоритмом предсказания чисел для линейно-конгруэнтного метода является Plumstead’s — алгоритм, реализацию, которого можно найти здесь [4](есть онлайн запуск) и здесь [5]. Описание алгоритма можно найти в [9].
Простая реализация конгруэнтного метода на Java.

Отправив 20 чисел на сайт [4], можно с большой вероятностью получить следующие. Чем больше чисел, тем больше вероятность.

Взлом встроенного генератора случайных чисел в Java

Многие языки программирования, например C(rand), C++(rand) и Java используют LСPRNG. Рассмотрим, как можно провести взлом на примере java.utils.Random. Зайдя в исходный код (jdk1.7) данного класса можно увидеть используемые константы

Метод java.utils.Randon.nextInt() выглядит следующим образом (здесь bits == 32)

Результатом является nextseed сдвинутый вправо на 48-32=16 бит. Данный метод называется truncated-bits, особенно неприятен при black-box, приходится добавлять ещё один цикл в brute-force. Взлом будет происходить методом грубой силы(brute-force).

Пусть мы знаем два подряд сгенерированных числа x1 и x2. Тогда необходимо перебрать 2^16 = 65536 вариантов oldseed и применять к x1 формулу:

до тех пор, пока она не станет равной x2. Код для brute-force может выглядеть так

Вывод данной программы будет примерно таким:

Несложно понять, что мы нашли не самый первый seed, а seed, используемый при генерации второго числа. Для нахождения первоначального seed необходимо провести несколько операций, которые Java использовала для преобразования seed, в обратном порядке.

И теперь в исходном коде заменим
crackingSeed.set(seed);
на
crackingSeed.set(getPreviousSeed(seed));

И всё, мы успешно взломали ГПСЧ в Java.

Взлом ГПСЧ Mersenne twister в PHP

Рассмотрим ещё один не криптостойкий алгоритм генерации псевдослучайных чисел Mersenne Twister. Основные преимущества алгоритма — это скорость генерации и огромный период 2^19937 − 1, На этот раз будем анализировать реализацию алгоритма mt_srand() и mt_rand() в исходном коде php версии 5.4.6.

Можно заметить, что php_mt_reload вызывается при инициализации и после вызова php_mt_rand 624 раза. Начнем взлом с конца, обратим трансформации в конце функции php_mt_rand(). Рассмотрим (s1 ^ (s1 >> 18)). В бинарном представление операция выглядит так:

10110111010111100111111001110010 s1
00000000000000000010110111010111100111111001110010 s1 >> 18
10110111010111100101001110100101 s1 ^ (s1 >> 18)
Видно, что первые 18 бит (выделены жирным) остались без изменений.
Напишем две функции для инвертирования битового сдвига и xor

Тогда код для инвертирования последних строк функции php_mt_rand() будет выглядеть так

Если у нас есть 624 последовательных числа сгенерированных Mersenne Twister, то применив этот алгоритм для этих последовательных чисел, мы получим полное состояние Mersenne Twister, и сможем легко определить каждое последующее значение, запустив php_mt_reload для известного набора значений.

Область для взлома

Если вы думаете, что уже нечего ломать, то Вы глубоко заблуждаетесь. Одним из интересных направлений является генератор случайных чисел Adobe Flash(Action Script 3.0). Его особенностью является закрытость исходного кода и отсутствие задания seed’а. Основной интерес к нему, это использование во многих онлайн-казино и онлайн-покере.
Есть много последовательностей чисел, начиная от курса доллара и заканчивая количеством времени проведенным в пробке каждый день. И найти закономерность в таких данных очень не простая задача.

Задание распределения для генератора псевдослучайных чисел

Для любой случайной величины можно задать распределение. Перенося на пример с картами, можно сделать так, чтобы тузы выпадали чаще, чем девятки. Далее представлены несколько примеров для треугольного распределения и экспоненциального распределения.

Треугольное распределение

Приведем пример генерации случайной величины с треугольным распределением [7] на языке C99.

Экспоненциальное распределение

Тесты ГПСЧ

Некоторые разработчики считают, что если они скроют используемый ими метод генерации или придумают свой, то этого достаточно для защиты. Это очень распространённое заблуждение. Следует помнить, что есть специальные методы и приемы для поиска зависимостей в последовательности чисел.

Одним из известных тестов является тест на следующий бит — тест, служащий для проверки генераторов псевдослучайных чисел на криптостойкость. Тест гласит, что не должно существовать полиномиального алгоритма, который, зная первые k битов случайной последовательности, сможет предсказать k+1 бит с вероятностью большей ½.

В теории криптографии отдельной проблемой является определение того, насколько последовательность чисел или бит, сгенерированных генератором, является случайной. Как правило, для этой цели используются различные статистические тесты, такие как DIEHARD или NIST. Эндрю Яо в 1982 году доказал, что генератор, прошедший «тест на следующий бит», пройдет и любые другие статистические тесты на случайность, выполнимые за полиномиальное время.
В интернете [10] можно пройти тесты DIEHARD и множество других, чтобы определить критостойкость алгоритма.

Источник

masterok

Мастерок.жж.рф

Хочу все знать

Широко распространённые генераторы случайных обычно основаны либо на математических преобразованиях, либо на измерениях состояния физической системы. Как бы ни были сложны математические формулы или физические законы, заложенные в принцип генератора, их последовательности чисел получаются псевдослучайными, потому что их теоретически можно восстановить.

Вот вам история из 90-х:

Представьте, что сейчас 1995 год и вы собираетесь совершить первую покупку в онлайне. Вы открываете браузер Netscape и прихлёбываете из чашечки кофе, пока главная страница медленно загружается. Ваш путь лежит на Amazon.com — новый онлайн-магазинчик, о которой рассказал вам друг. Когда наступает этап оформить покупку и ввести персональные данные, адрес в браузере меняется с «http» на «https». Это сигнализирует о том, что компьютер установил зашифрованное соединение с сервером Amazon. Теперь можно передавать серверу данные кредитной карты, не опасаясь мошенников, которые хотят перехватить информацию.

К сожалению, ваша первая покупка в интернете была скомпрометирована с самого начала: вскоре обнаружится, что якобы безопасный протокол, по которому браузер установил соединение, на самом деле не очень защищён.

Проблема в том, что секретные ключи, которые использовал Netscape, были недостаточно случайными. Их длина составляла всего 40 бит, что означает около триллиона возможных комбинаций. Это кажется большим числом, но хакерам удалось взломать эти коды, даже на компьютерах 1990-х годов, примерно за 30 часов. Якобы случайное число, которое Netscape использовал для генерации секретного ключа, базировалось всего на трёх значениях: времени суток, идентификационном номере процесса и идентификационном номере материнского процесса — все они являются предсказуемыми. Из-за этого злоумышленник имел возможность сократить количество вариантов для перебора и найти нужный ключ гораздо раньше, чем предполагали в Netscape.

Программисты Netscape с радостью бы использовали полностью случайные числа для генерации ключа, но не знали, как их получить. Причина в том, что цифровые компьютеры всегда находятся в точно определённом состоянии, которое меняется только при поступлении определённой команды от программы. Самое лучшее, что вы можете сделать — эмулировать случайность, генерируя так называемые псевдослучайные числа с помощью специальной математической функции. Набор таких чисел на первый взгляд выглядит полностью случайным, но кто-нибудь другой с помощью такой же процедуры может легко сгенерировать в точности такие же числа, так что обычно они плохо подходят для шифрования.

Исследователям удалось изобрести генераторы псевдослучайных чисел, которые признаны криптографически надёжными. Но их нужно запускать с качественного случайного начального значения (random seed), иначе они всегда сгенерируют один и тот же набор чисел. И для этого начального значения вам нужно нечто такое, что действительно невозможно подобрать или предсказать.

И вот группа ученых из МГУ разработала и сконструировала компактный высокоскоростной квантовый генератор истинно случайных чисел.

«Развитие современных квантовых технологий открыло новые перспективы для создания систем защищенной связи. Наиболее яркий пример — квантовая криптография. Для распределения секретных ключей в системах квантовой криптографии требуется большое количество случайных последовательностей 0 и 1. Для этих целей используются квантовые генераторы случайных чисел», — поясняет Сергей Кулик, доктор физико-математических наук, профессор кафедры квантовой электроники физического факультета МГУ.

Учёные МГУ разработали и сконструировали такой генератор, последовательности чисел которых можно считать истинно случайными. Дело в том, что в основе действия новой разработки лежат законы релятивистской, а не классической физики. Исследователям удалось оптимально выбрать и сгруппировать фотоотсчёты для исходной последовательности и добиться скорости генерации случайной последовательности скоростью в 64 Мбит/с, 75 Мбит/с и 100 Мбит/с. Сгенерированные последовательности успешно прошли статистические тесты NIST на случайность.

«Результаты измерений над квантовой системой, приготовленной каждый раз в одном и том же состоянии, носят принципиально случайный характер. Поэтому истинная случайность имеет место только в квантовой области», — заключил Сергей Кулик.

Случайные числа широко используются в различных областях науки и техники, например, при вычислении многомерных интегралов, моделировании различных процессов методом Монте-Карло. Наиболее широкое применение случайные числа находят в криптографии. Случайные последовательности используются для секретных ключей в системах симметричного шифрования, генерации паролей, PIN кодов для различных типов пластиковых карт, кодов аутентификации, вероятностных алгоритмов и систем квантового распределения ключей. Практически для всех упомянутых применений требуются случайные числа, полученные исключительно с физических генераторов.

При реализации квантовых генераторов случайных чисел принципиально важно иметь математически доказуемый и физически экспериментально проверяемый процесс измерений над системой, из которого генерируется исходная случайная последовательность. Это позволяет быть уверенным, что происхождение случайности действительно имеет квантовую природу.

Результаты исследования опубликованы в журнале Laser Physics Letters.

Источник