Suchen Sie nach echten Zufallszahlengeneratoren

Kennen Sie die Zahlen, die Sie basierend auf den unvorhersehbaren Daten der physischen Welt generieren - dieser unkomplizierte Gedanke verfolgt den Menschen auf dem gesamten Weg der modernen Kryptographie. Pseudozufallszahlengeneratoren (PRNGs), die allein auf mathematischen Algorithmen basieren, sind vorhersehbar oder unterliegen externen Einflüssen. Daher werden Hardwaregeneratoren, die verschiedene Entropiequellen verwenden, als Goldsicherheitsstandard angesehen.

Selbst RNG-Generatoren (Real Random Number), die unvorhersehbare Daten aus physikalischen Phänomenen erfassen, haben Nachteile: Sie können sperrig, langsam und teuer in der Herstellung sein. Es gibt keine Garantie dafür, dass das proprietäre System nicht für spezielle Dienste geöffnet ist. Daher haben sich die FreeBSD-Entwickler geweigert , die in Intel-Chips integrierten Hardwaregeneratoren direkt zu verwenden.

Die Entwicklung der Verschlüsselungsmethoden hat dazu geführt, dass fortschrittlichere Generatoren erstellt werden müssen - sie werden heute diskutiert.

Vor 100 Jahren warfen sie Würfel, verteilten Karten und sammelten Zahlen aus einem Hut, um Zufallszahlen zu erhalten. 1927 veröffentlichte der Statistiker Leonard Henry Caleb Tippett die weltweit erste „Zufallstabelle“ - 41.600 Zahlen -, die durch das Sammeln von Daten über das Gebiet der englischen Kirchen erhalten wurde.

1955 veröffentlichte die RAND Corporation ein Buch, das seit vielen Jahren zu einer der Hauptquellen für Zufallsdaten geworden ist - „ Eine Million Zufallszahlen mit einer Standardabweichung von 100.000 “. Vielleicht hat noch niemand das Buch von Anfang bis Ende gelesen - fast der gesamte Text besteht aus fünfstelligen Zahlen.

Mit der Entwicklung des Computerzeitalters für RNG begannen wir, sinnvolle und bedeutungslose Benutzeraktionen zu verwenden: Tastenanschläge auf der Tastatur, Mausklicks usw. Dieser Ansatz bietet jedoch eine geringe Geschwindigkeit für das Erhalten zufälliger Bits. Das Problem ist, dass alles, was im Computer passiert, nicht als wirklich zufällig angesehen werden kann. Computer wurden von Anfang an so konzipiert, dass sie vorhersehbar sind. Quellen aus der Umgebung - zum Beispiel Benutzeraktionen - haben zumindest zeitlich ihre Grenzen.
Hohe Sicherheitsanforderungen haben mehrere neue, sich ergänzende Ansätze zur Erzeugung von Zufallszahlen hervorgebracht.

Spielzeuggenerator

Die Electronic Frontier Foundation ( EFF ), die sich für den Kampf für die Menschenrechte in Fragen im Zusammenhang mit neuen Kommunikationstechnologien einsetzt, hat eine einfache Möglichkeit vorgeschlagen, sichere Passwörter auf der Grundlage eines physischen Zufallszahlengenerators zu erstellen.

Die Methode ist wirklich einfach - sie basiert auf Würfeln.

Wir werfen fünf Würfel gleichzeitig und schreiben die resultierenden Zahlen auf. Angenommen, die Würfel befinden sich wie folgt von links nach rechts: 4, 3, 4, 6, 3. Öffnen Sie die lange Wortliste des EFF , um das entsprechende Wort neben 43463 zu finden. Dies ist das Wort „Panorama“.

Der Vorgang wird fünfmal wiederholt. Als Ergebnis erhalten wir so etwas wie einen vorgeschnittenen Panorama-Nektar-Schmiede-Bananen-Handschlag - eine Passphrase mit etwa 221 073 919 720 733 357 899 776 Variationen.

Mit Mnemonics ist der Satz leicht zu merken. Angesichts des Vorhandenseins von 2⁷⁷ Alternativen zu Brute Force ist es äußerst schwierig, Ihr Passwort zu finden.

Chaoskey

Kate Packard, eine aktive Debian-Entwicklerin, Projektleiterin X.Org, Entwicklerin von XRender, XComposite und XRandR, entwickelte zusammen mit der renommierten Open Data-Unterstützerin Hewlett-Packard Linux-Projektleiterin Bdale Garby einen kostengünstigen, aber zuverlässigen ChaosKey-Zufallszahlengenerator.

Das Open-Source-Gerät ChaosKey 1.0 wurde auf der DeConf16 Debian-Konferenz vorgestellt. Der Zweck der Entwicklung besteht darin, dem Zufallszahlengenerator eine echte Entropie hinzuzufügen, ein hohes Maß an Sicherheit zu bieten und den Preis auf ein Minimum zu reduzieren.

Es ist nicht möglich, remote auf ChaosKey zuzugreifen, und Sie können die Firmware auch dann nicht überschreiben, wenn das Gerät über USB an einen Computer angeschlossen ist. Dazu müssen Sie physischen Zugriff erhalten, das Gadget öffnen und die beiden Kontakte im Inneren verbinden.

Das voll ausgestattete RNG selbst sieht aus wie ein kleines USB-Flash-Laufwerk und belegt einen USB-Anschluss. Das Design der Karte ist minimalistisch - es hat tatsächlich nur einen Prozessor und Transistoren zur Erzeugung von Rauschen. Die zufällige Datenrate beträgt ungefähr Megabyte pro Sekunde.

Und über den Preis. Das Gerät kann bestellt werden, aber alle Schemata und Firmware sind öffentlich verfügbar - die Entwickler selbst empfehlen jedem, ChaosKey zu erstellen und zu verbessern.

Z1FFER

Ein weiterer kostengünstiger Open-Source-Zufallszahlengenerator, der alle Heimwerker anspricht. Jeder kann das Gerät montieren und demontieren sowie sicherstellen, dass es keine eingebauten Hintertüren hat.

Z1FFER ist kein fertiges Produkt und wird mit keiner Software geliefert (die Autoren teilen nur einige Skripte und Anweisungen für den Einstieg). Es wurde für die Arbeit auf der Arduino-Plattform entwickelt, hat jedoch keine nachgewiesene Zuverlässigkeit durch Hacken von außen. Das Gerät ist in erster Linie für diejenigen gedacht, die die Technologie der Zahlengenerierung mit Eisen persönlich "fühlen" möchten.

Z1FFER verwendet thermisches Rauschen vom Widerstand und verdoppelt das Signal, was zu einer exponentiellen Zunahme der Komplexität der Vorhersage der Bitfolge führt.

QRBG121

Es wäre eine Sünde, in diesem Thread den Zufallszahlengenerator QRBG121 nicht zu erwähnen, der aus einem unbekannten Grund einst ein Maskottchen einer der Bildtafeln von Runet wurde. QRBG121 (Quantum Random Bit Generator) ist vielleicht tatsächlich zart für jemanden, aber das interessanteste ist in der Box versteckt.

Der zufällige Effekt in der Vorrichtung hängt vom quantenphysikalischen Prozess der Photonenstrahlung in Halbleitern und der anschließenden Detektion einzelner Photonen mit einem Photovervielfacher ab . Dabei werden Photonen unabhängig voneinander zufällig detektiert. Die Synchronisationsinformationen der detektierten Photonen werden verwendet, um Bits zu erzeugen. Ein einzigartiges Merkmal dieser Methode ist, dass nur ein Photonendetektor verwendet wird, um sowohl Nullen als auch Einsen zu erhalten.

Lavalampen in Cloudflare

CloudFlare, das selbst behauptet, dass „etwa 10% des Weltverkehrs“ über sein Netzwerk übertragen werden, schützt Internetprojekte vor DDoS-Angriffen, benötigt jedoch auch Schutz. Der Datenverkehr, der durch CloudFlare-Netzwerke geleitet wird, ist verschlüsselt - und hundert bunte Lavalampen an der Entropy Wall helfen dabei.

Eine Lavalampe ist ein Glasbehälter, der mit transparentem Öl und durchscheinendem Paraffin gefüllt ist. Die Glühbirne im unteren Teil des Tanks erwärmt und beleuchtet den Inhalt des Zylinders, und es tritt eine „lavaähnliche“ Bewegung von Paraffin im Öl auf. Paraffin ist etwas schwerer als Öl, aber mit etwas Hitze wird es leichter und schwimmt.

Die Bewegung von Flüssigkeiten wird von mehreren Kameras überwacht, die Schnappschüsse machen. Snapshots werden in Zahlen konvertiert, aus denen dann Verschlüsselungsschlüssel generiert werden. Für einen Rahmen werden 16 384 Entropiebits erhalten.

Zwei andere CloudFlare-Büros verwenden unterschiedliche Methoden, um zufällige Werte abzurufen. In London erfasst die Kamera die Bewegungen von drei chaotischen Pendeln, und in Singapur richten sie einen Geigerzähler ein, der den radioaktiven Zerfall eines kleinen Stücks Uran misst. Im letzteren Fall wird Uran als „Datenquelle“ verwendet, da radioaktive Strahlung durch die Zufälligkeit jedes einzelnen Zerfallsereignisses gekennzeichnet ist.

Alle diese Methoden der Arbeit mit Daten machen auf die Aktivitäten des Unternehmens aufmerksam, dessen Arbeit für normale Kunden oft unsichtbar bleibt.

Hotbits

HotBits ist eine Site, die jedem echte Zufallszahlen liefert, die mit einem Geigerzähler generiert werden, der ionisierende Strahlung erkennt. Sie füllen auf der Site ein Anforderungsformular aus, in dem die Anzahl der zufälligen Bytes angegeben ist, und wählen die bevorzugte Methode zum Abrufen von Daten aus. Eine vorläufige Anwendung ist erforderlich, da Sie mit der HotBits-Hardware Daten mit einer bescheidenen Geschwindigkeit von etwa 100 Byte pro Sekunde erstellen können.

Nachdem dem Client Zufallszahlen zur Verfügung gestellt wurden, werden diese sofort aus dem System gelöscht. Dieselben Daten werden niemals an verschiedene Benutzer gesendet (es sei denn, Sie vertrauen natürlich HotBits).

Um noch zuverlässigere Daten zu erhalten, gibt es eine EntropyPool- Ressource, die zufällige Bits aus verschiedenen Quellen, einschließlich HotBits und random.org , sammelt und „mischt“ (diese Ressource „extrahiert“ wiederum die Entropie des atmosphärischen Funkrauschens ). Personen, die sich maximal um die Quantensicherheit sorgen, können den Onlinedienst Quantum Random Bit Generator zu den oben genannten Ressourcen hinzufügen.

Quantenvakuumschwankungen

Schematische Darstellung räumlich-zeitlicher Abweichungen vom Niveau ungestörter Vakuumschwankungen des elektrischen Feldes
Quelle

Ein Vakuum kann im Gegensatz zum Namen ("Vakuum" - leer) nicht als wirklich leer angesehen werden, da aufgrund des Heisenbergschen Unsicherheitsprinzips ständig virtuelle Teilchen geboren werden und sterben - die sogenannten Quantenfluktuationen, Fluktuationen des Energieniveaus pro Volumeneinheit der Raumzeit.

Kanadische Physiker haben einen schnellen und strukturell einfachen Zufallszahlengenerator entwickelt, der auf Vakuumschwankungen basiert. Der Generator besteht aus einem gepulsten Laser mit hoher Strahlungsfrequenz, einem Medium mit hohem Brechungsindex (Diamant) und einem Detektor. Beim Durchlaufen eines Diamanten zeigt jeder Impuls auf dem Detektor unterschiedliche Eigenschaften, abhängig von den Vakuumfeldschwankungen, die sich auf dem Weg der Photonen trafen. Spektrallinien erscheinen im Spektrum der Streustrahlung am Ausgang, die nicht im Spektrum des Primärlichts liegen, und aufgrund der Unvorhersehbarkeit von Vakuumschwankungen unterscheiden sich diese Linien jedes Mal auf unvorhersehbare Weise.

Physiker sagen, dass es nicht einmal ein Konzept gibt, wie es theoretisch möglich wäre, ein Gerät zur Vorhersage von Schwankungen in der Energie der Entstehung und Vernichtung virtueller Teilchen zu entwickeln - dies ist eines der zufälligsten Ereignisse, die wir im Universum beobachten.

Es bleibt, diesen Generator kompakt und billig genug zu machen, um seinen Masseneinsatz zu beginnen.

ANU Quantum Random Number Server

Eine Alternative, die auf der Messung von Quantenvakuumschwankungen basiert, bietet die ANU Quantum- Website. Open-Source-Zufallszahlen werden in Echtzeit im Labor des Zentrums für Quantencomputer- und Kommunikationstechnologie der Universität von New South Wales (Sydney, Australien) generiert.

Durch die Messung von Schwankungen im elektromagnetischen Feld eines Vakuums ermöglicht ANU Quantum jedem , zufällige Quantenzahlen zu sehen , zu hören oder herunterzuladen und die Qualität der erzeugten Zahlen in Echtzeit zu bewerten.

Serielle Quantenzufälligkeit

Es gibt nicht viele Unternehmen, die QRNG-Geräte (Quantum Random Number Generator) entwickeln. Der Marktführer in dieser Richtung heißt jetzt das Schweizer Startup ID Quantique (IDQ) , das seit 2001 kommerzielle Quanten-Zufallszahlengeneratoren entwickelt. IDQ bietet viele QRNG-Formate, wie im obigen Bild gezeigt. Eines der beliebtesten Geräte des Unternehmens ist USB Quantum , das mehr Zufallszahlen generiert, als Sie wahrscheinlich in diesem Leben benötigen.

Ein weiteres in diesem Bereich bekanntes Unternehmen ist QuintessenceLabs . Das Unternehmen behauptet, dass die Version des QRNG-Geräts so leistungsfähig ist, dass sie 60 IDQ-Geräten entspricht.

ComScire ist seit 1994 auf dem QRNG-Gerätemarkt präsent . Das obige Bild zeigt die oberste Quelle von Zufallszahlen, die einen Datenstrom aus dem Mischen verschiedener Arten von Transistorrauschen mit einer Geschwindigkeit von 128 Mbit / s ergeben.

Kohlenstoffnanoröhrengenerator

Bestehende Hardware- und Software-Generatorlösungen sind für tragbare Geräte nicht besonders geeignet. Northwestern hat einen anderen Ansatz vorgeschlagen, bei dem Kompaktheit mit erzeugtem thermischem Rauschen kombiniert wird.

Die Forscher bauten einen Zufallszahlengenerator aus einem statischen Direktzugriffsspeicher ( SRAM ), der mit speziellen Tinten gedruckt wurde, die Halbleiter-Kohlenstoffnanoröhren enthielten. Die Speicherzelle verwendet thermische Rauschschwankungen, um zufällige Bits zu erzeugen.

Der Kohlenstoffnanoröhrengenerator kann auf flexible Kunststoffsubstrate gedruckt werden, wodurch er in winzige Geräte flexibler Elektronik integriert werden kann - tragbare Sensoren, Einwegetiketten, Elemente intelligenter Kleidung. Das Drucken von SRAM-Zellen mit Nanoröhren ist ein relativ kostengünstiges Verfahren, mit dem sie zur Herstellung von Unterhaltungselektronik verwendet werden können.

Smartphone-Quanten-Zufallszahlengenerator

2014 wurde die Universität Genf vom QRNG-Gerät zur Kenntnis genommen, das die 8-Megapixel-Kamera des Nokia N9-Smartphones verwendet.

Die Kamera des Smartphones zählt die Anzahl der auf jedes einzelne Pixel einfallenden Photonen. Die Lichtquelle ist eine normale LED. Der Betrieb der Kamera und der LED wird so geregelt, dass jedes Pixel in der 8-MP-Kamera in kurzer Zeit etwa 400 Photonen erkennt. Die Anzahl der Photonen bei allen Pixeln wird mit einer Geschwindigkeit von 1,25 Gbit / s in eine Folge von Zufallszahlen umgewandelt.

Diese Geschwindigkeit ist kein Rekord. Bereits 2011 hat Intel gezeigt, dass sein Prozessorgenerator einen Strom von Zufallszahlen mit einer Geschwindigkeit von etwa 3 Gbit / s erzeugt. Alle QRNG-Komponenten können jedoch für ein paar Dollar auf einem Chip integriert und problemlos zu jedem tragbaren elektronischen Gerät, einschließlich Smartphones, hinzugefügt werden.

Wahre Chance

Bei so vielen Datenquellen ist es logisch, sich zu fragen: Wie suchen Sie tatsächlich nach zufälligen Bits?

Das US-amerikanische National Institute of Standards and Technology hat eine "Statistical Test Suite für Zufalls- und Pseudozufallszahlengeneratoren für kryptografische Anwendungen" vorgeschlagen. Es besteht aus 15 statistischen Tests , deren Zweck darin besteht, das Maß für die Zufälligkeit von Bits zu bestimmen, die entweder von Hardware- oder Softwaregeneratoren erzeugt werden.

Einer der strengsten statistischen Tests wurde von Professor George Marsaglia von der Florida State University vorgeschlagen. Die eingefleischten Tests umfassen 17 verschiedene Prüfungen, von denen einige sehr lange Sequenzen erfordern: mindestens 268 Megabyte.

Die Zufälligkeit kann mithilfe der TestU01- Bibliothek, die von Pierre LʻEcouillet und Richard Simard von der Universität Montreal präsentiert wird und klassische Tests und einige Originaltests enthält, sowie über die öffentliche Bibliothek SPRNG überprüft werden .

Ein weiterer nützlicher Dienst zur Quantifizierung der Zufälligkeit ist http://www.fourmilab.ch/random .

Und vergessen wir nicht das wichtigste Kriterium - jedes nächste Bit in der Folge zufälliger Daten sollte mit einer Wahrscheinlichkeit vorhergesagt werden, die die Wahrscheinlichkeit, einen Dinosaurier auf der Straße zu treffen, nicht überschreitet;)