Генераторы псевдослучайных чисел

Первой широко используемой технологией создания случайного числа был алгоритм, предложенный Лехмером, который известен как метод линейного конгруента. Этот алгоритм параметризуется четырьмя числами следующим образом:

m	Модуль (основание системы)	m > 0
a	Множитель	0 a < m
c	Приращение	0 с < m
Х0	Начальное значение или зерно (seed)	0 Х0 < m

Последовательность случайных чисел {X_n} получается с помощью следующего итерационного равенства:

Если m, а и с являются целыми, то создается последовательность целых чисел в диапазоне 0 X_n < m.

Выбор значений для а, с и m является критичным для разработки хорошего генератора случайных чисел.

Очевидно, что m должно быть очень большим, чтобы была возможность создать много случайных чисел. Считается, что m должно быть приблизительно равно максимальному положительному целому числу для данного компьютера. Таким образом, обычно m близко или равно 2³¹.

Существует три критерия, используемые при выборе генератора случайных чисел:

1. Функция должна создавать полный период, т.е. все числа между 0 и m до того, как создаваемые числа начнут повторяться.

2. Создаваемая последовательность должна появляться случайно. Последовательность не является случайной, так как она создается детерминированно, но различные статистические тесты, которые могут применяться, должны показывать, что последовательность случайна.

3. Функция должна эффективно реализовываться на 32-битных процессорах.

Значения а, с и m должны быть выбраны таким образом, чтобы эти три критерия выполнялись. В соответствии с первым критерием можно показать, что если m является простым и с = 0, то при определенном значении а период, создаваемый функцией, будет равен m-1. Для 32-битной арифметики соответствующее простое значение m = 2³¹ - 1. Таким образом, функция создания псевдослучайных чисел имеет вид:

Только небольшое число значений а удовлетворяет всем трем критериям. Одно из таких значений есть а = 7⁵ = 16807, которое использовалось в семействе компьютеров IBM 360. Этот генератор широко применяется и прошел более тысячи тестов, больше, чем все другие генераторы псевдослучайных чисел.

Сила алгоритма линейного конгруента в том, что если сомножитель и модуль (основание) соответствующим образом подобраны, то результирующая последовательность чисел будет статистически неотличима от последовательности, являющейся случайной из набора 1, 2,..., m-1. Но не может быть случайности в последовательности, полученной с использованием алгоритма, независимо от выбора начального значения Х₀. Если значение выбрано, то оставшиеся числа в последовательности будут предопределены. Это всегда учитывается при криптоанализе.

Если противник знает, что используется алгоритм линейного конгруента, и если известны его параметры (а = 7⁵, с = 0, m = 2³¹ - 1), то, если раскрыто одно число, вся последовательность чисел становится известна. Даже если противник знает только, что используется алгоритм линейного конгруента, знания небольшой части последовательности достаточно для определения параметров алгоритма и всех последующих чисел. Предположим, что противник может определить значения Х₀, Х₁, Х₂, Х₃. Тогда:

Эти равенства позволяют найти а, с и m.

Таким образом, хотя алгоритм и является хорошим генератором псевдослучайной последовательности чисел, желательно, чтобы реально используемая последовательность была непредсказуемой, поскольку в этом случае знание части последовательности не позволит определить будущие ее элементы. Эта цель может быть достигнута несколькими способами. Например, использование внутренних системных часов для модификации потока случайных чисел. Один из способов применения часов состоит в перезапуске последовательности после N чисел, используя текущее значение часов по модулю m в качестве нового начального значения. Другой способ состоит в простом добавлении значения текущего времени к каждому случайному числу по модулю m.

Криптографические генераторы случайных чисел производят случайные числа, которые используются в криптографических приложениях, например - для генерации ключей. Обычные генераторы случайных чисел, имеющиеся во многих языках программирования и программных средах, не подходят для нужд криптографии (они создавались с целью получить статистически случайное распределение, криптоаналитики могут предсказать поведение таких случайных генераторов).

В идеале случайные числа должны основываться на настоящем физическом источнике случайной информации, которую невозможно предсказать. Примеры таких источников включают шумящие полупроводниковые приборы, младшие биты оцифрованного звука, интервалы между прерываниями устройств или нажатиями клавиш. Полученный от физического источника шум затем " дистиллируется" криптографической хэш-функцией так, чтобы каждый бит зависел от каждого бита. Достаточно часто для хранения случайной информации используется довольно большой пул (несколько тысяч бит) и каждый бит пула делается зависимым от каждого бита шумовой информаци и каждого другого бита пула криптографически надежным (strong) способом.

Когда нет настоящего физического источника шума, приходится пользоваться псевдослучайными числами. Такая ситуация нежелательна, но часто возникает на компьютерах общего назначения. Всегда желательно получить некий шум окружения --- скажем от величины задержек в устройствах, цифры статистики использования ресурсов, сетевой статистики, прерываний от клавиатуры или чего-то иного. Задачей является получить данные, непредсказуемые для внешнего наблюдателя. Для достижения этого случайный пул должен содержать как минимум 128 бит настоящей энтропии.

Криптографические генераторы псевдослучайных чисел обычно используют большой пул (seed-значение), содержащий случайную информацию. Биты генерируется путем выборки из пула с возможным прогоном через криптографическую хэш-функцию, чтобы спрятать содержимое пула от внешнего наблюдателя. Когда требуется новая порция бит, пул перемешивается путем шифровки со случайным ключом (его можно взять из неиспользованной пока части пула) так, чтобы каждый бит пула зависел от каждого другого бита. Новый шум окружения должен добавляться к пулу перед перемешиваниям, дабы сделать предсказание новых значений пула еще более сложным.

Несмотря на то, что при аккуратном проектировании криптографически надежный генератор случайных чисел реализовать не так уж и трудно, этот вопрос часто упускают из вида. Таким образом, следует подчеркнуть важность криптографического генератора случайных чисел --- если он сделан плохо, он может легко стать самым уязвимым элементом системы.