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密码学里的随机数发生器
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密码学里的随机数发生器 ----| 介绍 对于密码系统的安全性来说，每个组件都是很重要的。一个组件设计的失败可能使其他所有的组件崩溃。密码随机数常常被用作密钥，补充信息，辅助信息和初始化向量。对每一个组件来说，使用一个好的随机数发生器（RNG）是必要的。利用计算机行为的可预测性,可以人为的制造很多复杂因素。本文的范围涵括了随时数产生器的设计，执行和分析。将要涉及的随机数发生器(RNG)包括：NoiseSpunge, Intel 随机数发生器（Intel RNG），Linux下的“/dev/random”和Yarrow。 ----| 关键词： RNG - 随机数发生器（Random Number Generator） PRNG - 伪随机数发生器（Pseudo Random Number Generator） 信息熵（entropy） - 不可预知信息（Unpredictable information） 冗余信息（redundancy）- 可预知信息（Predictable or probabilistic information） （译者注：entropy一词源于物理，是“熵”的意思。在信息技术中引入，从而有了“信息熵”的说法。“熵”的特性：在封闭系统中，系统的熵只会增加或保持不变，系统的平衡点是熵最大的时候。无线电中常翻译成“平均信息量”。我也不知道这里用信息熵的说法是否便于理解。如果觉得别扭，就理解成一种信息好了） （译者注：这里我加入一段引来的文章，可能会让大家对这个名词了解得更好：现代信息学的基础是信息熵理论，即对被传送信息进行度量的一种平均值，单位是比特。四十年代，现代信息论创始人、美国贝尔实验室科学家闪农（C．Shannon）发明了信息熵理论，由此提出了数据优化编码、输入输出效率、通讯传递渠道效率、多余度和数据压缩等一系列信息科学基础理论和技术。信息熵是信息产业的地基。比如，不管计算机硬件软件如何更新换代，英文的字符平均信息熵（静态信息熵）是4．03比特，因而，处理和储存英文数据的每个字符的编码不能少于5比特；中文的汉字平均信息熵是9．65比特，因而，处理和储存中文数据的每个字符的编码不能少于10比特。） [ Last edited by sdlj8051 on 2007-1-27 at 21:18 ] |
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