可供选择的熵源

 

好吧，我想这完全是主观的，而不是，但我在考虑随机数发生器的熵来源。 现在大多数发电机都接种当前时间，对吗？ 那么，我很好奇哪些其他来源可以用来生成完全有效的随机（松散定义）数字。

如果使用多个数据源（比如时间+当前的HDD寻道时间[我们在这里是幻想]）一起创建比单个数据源更“随机”的数字？ 来源数量的逻辑限制是什么？ 多少真的够了？ 仅仅因为方便而选择了时间吗？

对不起，如果这种事情是不允许的，但我对这些消息来源的理论很好奇。

维基百科关于硬件随机数生成器的文章列出了使用物理属性的随机数的一些有趣的来源。

我最喜欢的：

  • 由附属于PC的盖革计数器检测到的核衰变辐射源。
  • 光子穿过半透明镜子。 互相排斥的事件（反射 - 传输）被检测并分别与“0”或“1”位值相关联。
  • 来自电阻的热噪声，被放大以提供随机电压源。
  • 雪崩二极管产生的雪崩噪声。 （多么酷啊？）
  • 大气噪声，由连接到PC的无线电接收器检测到

    • 维基百科文章的问题部分也描述了许多这些源/传感器的脆弱性。 随着传感器老化/老化，传感器几乎总是产生随机数。 这些物理资源应该通过可以分析生成数据的统计测试来不断检查，确保仪器不会无声无息地破碎。

    SGI曾经在不同的“glob阶段”使用了一个熔岩灯的照片作为熵的来源，最终演变成一个名为LavaRnd的开源随机数发生器。

    我使用Random.ORG，他们提供免费的大气噪声随机数据，我用它来定期重新播种Mersene-Twister RNG。 它的大小随机，你可以得到没有硬件依赖。

    链接地址: http://www.djcxy.com/p/61911.html

    上一篇: Alternative Entropy Sources

    下一篇: Sockets, Unix Domain UDP C++ recvfrom fail to populate the source address