伪随机数生成器介绍 - CTF Wiki
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随机数生成器介绍¶概述¶伪随机数生成器(pseudorandomnumbergenerator,PRNG),又称为确定性随机位生成器(deterministicrandombitgenerator,DRBG),是用来生成接近于绝对随机数序列的数字序列的算法。
一般来说,PRNG会依赖于一个初始值,也称为种子,来生成对应的伪随机数序列。
只要种子确定了,PRNG所生成的随机数就是完全确定的,因此其生成的随机数序列并不是真正随机的。
就目前而言,PRNG在众多应用都发挥着重要的作用,比如模拟(蒙特卡洛方法),电子竞技,密码应用。
随机性的严格性¶随机性:随机数应该不存在统计学偏差,是完全杂乱的数列。
不可预测性:不能从过去的序列推测出下一个出现的数。
不可重现性:除非数列保存下来,否则不能重现相同的数列。
这三个性质的严格性依次递增。
一般来说,随机数可以分为三类类别随机性不可预测性不可重现性弱伪随机数✅❌❌强伪随机数✅✅❌真随机数✅✅✅一般来说,密码学中使用的随机数是第二种。
周期¶正如我们之前所说,一旦PRNG所依赖的种子确定了,那么PRNG生成的随机数序列基本也就确定了。
这里定义PRNG的周期如下:对于一个PRNG的所有可能起始状态,不重复序列的最长长度。
显然,对于一个PRNG来说,其周期不会大于其所有可能的状态。
但是,需要注意的是,并不是当我们遇到重复的输出时,就可以认为是PRNG的周期,因为PRNG的状态一般都是大于输出的位数的。
评价标准¶参见维基百科,https://en.wikipedia.org/wiki/Pseudorandom_number_generator。
分类¶目前通用的伪随机数生成器主要有线性同余生成器,LCG线性回归发生器MersenneTwisterxorshiftgeneratorsWELLfamilyofgeneratorsLinearfeedbackshiftregister,LFSR,线性反馈移位寄存器问题¶通常来说,伪随机数生成器可能会有以下问题在某些种子的情况下,其生成的随机数序列的周期会比较小。
生成大数时,分配的不均匀。
连续值之间关联密切,知道后续值,可以知道之前的值。
输出序列的值的大小很不均匀。
参考¶https://en.wikipedia.org/wiki/Pseudorandom_number_generator
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