Подробно о генераторах случайных и псевдослучайных чисел / Хабрахабр. На Хабре и в сети часто начали появляться статьи, посвященные уязвимостям генераторов случайных чисел. Данная тема крайне обширна и является одной из основных в криптографии. Под катом находится описание случайных чисел от A до Z. Статья является результатом свободного перевода цикла статей из одного западного блога и личных дополнений автора. Основная цель — получить feedback и поделиться знаниями. Введение. Генераторы случайных чисел — ключевая часть веб- безопасности. Небольшой список применений: Генераторы сессий(PHPSESSID)Генерация текста для капчи. Шифрование. Генерация соли для хранения паролей в необратимом виде. Генератор паролей. Порядок раздачи карт в интернет казино. Как отличить случайную последовательность чисел от неслучайной? Является ли она случайной? Есть строгое определение для случайной величины. Случайная величина — это величина, которая принимает в результате опыта одно из множества значений, причём появление того или иного значения этой величины до её измерения нельзя точно предсказать. Но оно не помогает ответить на наш вопрос, так как нам не хватает информации для ответа. Теперь скажем, что данные числа получились набором одной из верхних строк клавиатуры. Последовательность будет случайной только если между символами, нету зависимости. Например, если бы данные символы появились в результате вытягивания бочонков в лото, то последовательность была бы случайной. Чуть более сложный пример или число Пи. В настоящее время можно найти довольно большое количество решений для игры в казино на реальные деньги. Более того, в этой .Для онлайн казино на деньги существует две «проблемные» темы. Первая Тест на уязвимость извне предполагает выявление угроз. 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. 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. Информационная энтропия — мера неопределённости или непредсказуемости информации. 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 . Получается система уравнений. Решив эту систему, можно определить коэффициенты a, c, m. Как утверждает википедия . 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 . Описание алгоритма можно найти в . 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. Random. Зайдя в исходный код(jdk. DEECE6. 6DL; // 2. Блог TTR об онлайн казино . Выиграть может только «хозяин» казино. Слава богу я больше не играю в казино. Онлайн Тест /Игра - Проверь свою интуицию! ИЛИ попробуйте реальные игры казино БЕСПЛАТНО. Правила игры: Тест на интуицию - угадайте каким. Бездепозитный бонус можно назвать тест-драйвом в игорном онлайн-мире казино, позволяющим почувствовать свои перспективы. В игре в режиме офф (автономка онлайн профиля) входим в фое казино, там вам сделают "екскурсию" по казино. BL; // 1. 1. private static final long mask = (1. L < < 4. 8) - 1; // 2. Метод java. utils. Randon. next. Int() выглядит следующим образом (здесь bits == 3. 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 x. Тогда необходимо перебрать 2^1. Код для brute- force может выглядеть такimport java. Field. import java. Random. import java. Atomic. Long. public class Password. Cracking . Для нахождения первоначального seed необходимо провести несколько операций, которые Java использовала для преобразования seed, в обратном порядке. Previous. Seed(long prev. Seed) . Основные преимущества алгоритма — это скорость генерации и огромный период 2^1. Начнем взлом с конца, обратим трансформации в конце функции php. Рассмотрим (s. 1 ^ (s. В бинарном представление операция выглядит так: 1. Видно, что первые 1. Напишем две функции для инвертирования битового сдвига и xorpublic static long un. Bitshift. Right. Xor(long value, long shift) . Одним из интересных направлений является генератор случайных чисел Adobe Flash(Action Script 3. Его особенностью является закрытость исходного кода и отсутствие задания seed'а. Основной интерес к нему, это использование во многих онлайн- казино и онлайн- покере. 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 . Для параметров a = - 4. Экспоненциальное распределение. Пусть требуется получить датчик экспоненциально распределенных случайных величин. В этом случае F(x) = 1 – exp(- lambda * x). Тогда из решения уравнения y = 1 – exp(- lambda * x) получаем x = - log(1- y)/lambda. 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 . Как правило, для этой цели используются различные статистические тесты, такие как DIEHARD или NIST. Эндрю Яо в 1. 98. В интернете . Получисленные алгоритмы).
0 Comments
Leave a Reply. |
AuthorWrite something about yourself. No need to be fancy, just an overview. Archives
December 2016
Categories |