《伪随机数生成器》课件

伪随机数生成器伪随机数生成器，简称PRNG，是一种算法，它能生成看似随机的数字序列虽然生成的数字不是真正随机的，但它们在大多数情况下具有足够好的随机性什么是伪随机数生成器（）PRNG确定性算法伪随机性

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22.PRNG使用数学公式生成数字序列，遵循确定性规则生成的数字序列看似随机，但实际上是可预测的，因为它们是由算法产生的初始种子应用广泛

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44.PRNG需要一个初始值（种子）来启动，种子不同，生成的PRNG在密码学、游戏开发、模拟等领域有着广泛的应用序列也不同伪随机数生成器的工作原理种子值1初始值算法2生成随机数的规则输出3伪随机数序列伪随机数生成器基于一个确定性的算法，从一个初始值（种子值）开始生成一系列看似随机的数字算法通过特定的数学公式将上一个数字转换为下一个数字，从而产生一个伪随机数序列这个过程会不断重复，直到生成所需的随机数个数线性同余法公式定义算法流程线性同余法使用一个递归公式生成伪随机数序列，公式中包含模运该方法以一个初始种子值开始，使用公式不断迭代生成下一个随机算、乘法、加法和种子值数，并将该随机数作为下一个迭代的种子值线性同余法的优缺点优点实现简单，效率高，在很多场景下都能满足需求缺点周期较短，随机性不够好，容易被破解周期性•线性同余法生成的随机数序列最终会循环•周期长度取决于模数和增量梅森旋转算法旋转操作周期长度该算法通过对内部状态进行一系列梅森旋转算法以其超长的周期而闻的位移和异或操作来生成随机数，名，可以生成大量的随机数，适用如同旋转一个圆盘于各种应用场景易于实现该算法的代码实现相对简单，容易理解和维护，在实际应用中比较方便梅森旋转算法的优缺点优点缺点梅森旋转算法速度快，效率高，可以快速生成伪随机数算法的随机性可能不如其他方法高，可能出现重复或规律性算法简单易懂，实现起来比较容易对初始值敏感，不同的初始值会产生不同的随机数序列周期长度长，可以生成大量伪随机数不适合用于密码学，因为容易被破解加密伪随机数生成器安全性加密算法密钥生成利用密码学原理生成随机数，防止攻击者预基于对称密钥或非对称密钥加密算法生成随用于生成加密密钥和数字签名，确保数据安测或操控随机数序列机数，提高安全性全和身份验证基于熵的伪随机数生成器熵源熵池

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22.基于熵的伪随机数生成器利用熵源产生的随机性数据会累积来自环境的随机性，如键盘输到熵池中，经过算法处理后，入、鼠标移动、网络流量等，产生随机性更高的随机数以生成真随机数随机数生成

33.利用熵池中的随机性数据，通过算法生成伪随机数，确保随机性的评估标准PRNG统计检验预测性评估PRNG的随机性检验生成的数字序列是否符合统计学上的随评估预测PRNG未来输出的难易程度安全且高质量的PRNG应该机分布难以预测统计检验频率检验串联检验测试随机数序列中每个数字出现的检验随机数序列中相邻数字之间的频率是否一致，例如，0到9每相关性，例如，两个数字之间是否个数字出现的次数是否接近相等存在某种规律掩码检验使用一个掩码来检验随机数序列的随机性，例如，将随机数序列与一个固定的掩码进行比较，看是否符合预期结果频率检验数字频率二进制频率概率分布每个数字出现的次数应该大致相同0和1出现的次数应该接近相等频率分布应该符合预期的概率分布串联检验定义原理串联检验用于评估随机数序列中相邻数字该检验将随机数序列分成多个子序列，并之间的相关性该检验通过观察数字序列比较每个子序列中数字出现的频率如果中出现的数字模式来判断随机数生成器是随机数生成器是随机的，那么每个子序列否真正随机中数字出现的频率应该大致相同掩码检验掩码检验过程目的掩码检验是一种统计测试，用于检测伪随机通过将随机数序列与预定义的掩码进行比较掩码检验旨在识别随机数生成器中可能存在数序列中是否存在模式来执行掩码检验的偏差或规律性随机性测试套件统计检验频率检验

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22.常用测试方法，评估随机数序检验每个数字出现的频率是否列的统计特性符合理论分布串联检验掩码检验

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44.检验数字序列中相邻数字之间检验数字序列的位级结构是否的相关性符合随机性要求破解伪随机数生成器算法弱点状态预测攻击者可以通过分析PRNG算法的攻击者可以利用已知的随机数序列内部结构和参数，寻找算法的弱点，推测PRNG的内部状态，进而预并进行攻击测未来的随机数侧信道攻击缓存攻击攻击者可以通过观察PRNG的执行攻击者可以通过分析CPU缓存中过程中的某些信息，如时间、内存的数据，推断PRNG的内部状态，访问等，来推断内部状态从而预测未来的随机数利用缓存侧信道攻击缓存侧信道攻击者利用缓存机制的特性，分析PRNG执行过程中的时间差异，从而推断出内部状态时间差异由于不同的PRNG内部状态会影响缓存访问时间，攻击者可以根据时间差异推断出PRNG的内部状态代码分析攻击者需要分析PRNG的代码，理解其工作原理，并识别出可能存在缓存侧信道漏洞的地方针对特定算法的攻击算法弱点初始状态攻击者可能利用伪随机数生成器如果攻击者可以获取生成器的初算法的内在弱点来预测随机数序始状态，他们可以重现相同的随列机数序列逆向工程侧信道攻击通过分析生成器的输出，攻击者攻击者可能利用时间、功耗或其可能可以逆向推导出算法和内部他侧信道信息来泄露随机数生成参数器的内部信息量子计算机对的影响PRNG量子计算速度量子随机数生成量子计算机拥有极快的计算速度，量子计算机能够利用量子现象生成可轻松破解现有的PRNG算法，对真正的随机数，可替代传统的加密安全构成威胁PRNG，提升安全性量子密钥分发量子密钥分发技术利用量子特性实现安全的密钥交换，进一步保障信息安全真随机数生成器物理过程量子随机数生成器物理过程的随机性难以预测，例如大气噪音或放射性衰变，可以生利用量子力学原理，量子随机数生成器可以产生真正的随机数成真随机数基于物理过程的随机数生成利用物理噪声利用来自物理世界的不可预测现象，例如大气噪声、热噪声、半导体噪声或量子噪声，作为随机数的来源这些噪声信号通常经过处理和数字化，以获得随机数序列量子随机数生成基于量子力学原理，利用量子现象，例如光子的偏振或原子的自旋，生成随机数这些方法通常具有较高的随机性，但实现成本较高量子随机数生成器利用量子现象量子随机数生成器利用量子力学的随机性生成随机数真正的随机性与传统随机数生成器不同，量子随机数生成器不受算法影响，生成真正的随机数高安全性量子随机数生成器在密码学领域具有重要意义，可用于生成高度安全的密钥在密码学中的应用PRNG数字签名加密

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22.PRNG用于生成随机数，用于PRNG在对称和非对称加密算创建数字签名密钥法中起着至关重要的作用密钥生成

33.PRNG用于生成用于加密和解密数据的密钥数字签名验证密钥加密文件文档安全数字签名使用私钥进行签名，用公钥进行验数字签名确保文件完整性和真实性数字签名提供了一种可靠的方式来验证文件证的来源和完整性加密对称加密非对称加密使用相同的密钥进行加密和解密使用不同的密钥进行加密和解密，通常用于数字签名和密钥交换哈希函数将任意长度的输入数据转换为固定长度的输出，无法逆向解密密钥生成密钥生成是使用PRNG生成加密密钥PRNG用于创建随机且不可预测的密钥高质量的密钥生成对于确保加密安全至关重要在其他领域的应用PRNG蒙特卡洛模拟游戏开发蒙特卡洛模拟是一种用随机数进行模拟实验的方法PRNG可以游戏开发中需要使用随机数来实现各种游戏机制，例如随机生成地用来产生大量的随机数，用于模拟各种随机事件，如股票价格波动图、随机掉落道具、随机战斗结果等、天气预报等蒙特卡洛模拟蒙特卡洛模拟是一种使用随机数来模拟随机现象的方法在金融领域，蒙特卡洛模拟常用于对投资组合的风险和收益进行分析该方法通过重复模拟许多次，可以得到一个统计结果，从而估计一个系统或过程的预期行为通过模拟市场波动，可以估计投资组合在不同经济条件下的表现游戏开发随机事件例如，游戏中怪物的出现、宝箱的掉落，这些事件可以用PRNG来模拟随机性行为AIPRNG可以用于生成AI角色的行为模式，使其更加真实、不可预测游戏世界PRNG可以用于生成游戏中的地形、场景和道具，增强游戏的随机性和趣味性结论与展望伪随机数生成器在计算机科学和密码学中扮演着至关重要的角色未来，随着量子计算技术的不断发展，现有的PRNG可能会受到挑战，需要更安全的随机数生成方法。