Этот пост — рассказ об истории, случившейся больше десятка лет назад; её код был мной утерян. Поэтому прошу простить меня, если я не вспомню точно все подробности. Кроме того, некоторые подробности упрощены, чтобы от этой статьи могли получить удовольствие все, кому нравится компьютерная безопасность, а не только любители World of Warcraft (хотя, полагаю, диаграмма ВеннаЧитать полностью »
Человеческий мозг по своей природе очень плохо умеет оценивать вероятность срабатывания случайных событий, на основании выданной числовой оценки. И довольно хорошо на основании качественных оценок. А все потому, что человек мысленно делает конвертацию числовых вероятностей в качественные оценки, и делает это очень субъективно:
В статье будут рассмотрены следующие вопросы:
(с)
Случайные числа постоянно генерируются каждой машиной, которая может обмениваться данными. И даже если она не обменивается данными, каждый компьютер нуждается в случайности для распределения программ в памяти. При этом, конечно, компьютер, как детерминированная система, не может создавать истинные случайные числа.
Когда речь заходит о генераторах случайных (или псевдослучайных) чисел, рассказ всегда строится вокруг поиска истинной случайности. Пока серьезные математики десятилетиями ведут дискуссии о том, что считать случайностью, в практическом отношении мы давно научились использовать «правильную» энтропию. Впрочем, «шум» — это лишь вершина айсберга.
С чего начать, если мы хотим распутать клубок самых сильных алгоритмов PRNG и TRNG? На самом деле, с какими бы алгоритмами вы не имели дело, все сводится к трем китам: seed, таблица предопределенных констант и математические формулы.
Каким бы ни был seed, еще есть алгоритмы, участвующие в генераторах истинных случайных чисел, и такие алгоритмы никогда не бывают случайными.
Знай себе числа генерируй на основе непредсказуемых данных физического мира — немудреная мысль эта преследует человека на протяжении всего пути современной криптографии. Псевдослучайные генераторы чисел (PRNG), основанные на одних лишь математических алгоритмах, предсказуемы или подвержены внешнему влиянию, поэтому аппаратные генераторы, использующие различные источники энтропии, считаются золотым стандартом безопасности.
Однако даже генераторы реальных случайных чисел (RNG), собирающие непредсказуемые данные физических явлений, имеют недостатки: они могут быть громоздкими, медленными и дорогостоящими в производстве. Нет никакой гарантии, что проприетарная система не открыта для спецслужб — поэтому разработчики FreeBSD, отказались от непосредственного использования аппаратных генераторов, встроенных в чипы Intel.
Эволюция методов шифрования повлекла за собой необходимость создать более совершенные генераторы — о них и пойдет сегодня речь.
