Afkodning af RNG: alt du behøver at vide om tilfældige talgeneratorer!

RNG, eller " Random Number Generator " , er et vigtigt værktøj inden for mange områder, herunder computere, videospil, online applikationer og endda online transaktioner! Men hvad er RNG præcist, og hvordan fungerer det? I denne artikel vil vi afmystificere dette system til generering af tilfældige tal og forklare dets formål. Klar til at lære mere? Lad os komme i gang!

Hvad er en tilfældig talgenerator – RNG?

En tilfældig talgenerator er simpelthen et værktøj, der producerer tal, der ikke følger nogen forudbestemt logik . Med andre ord er de " tilfældige ".

Det er vigtigt at bemærke, at selvom disse tal kaldes "tilfældige", genereres de faktisk af en algoritme , der følger et sæt præcise regler. Det betyder, at det teoretisk set er muligt at forudsige de tal , der vil blive genereret, men dette ville kræve fuldstændig viden om den anvendte algoritme og generatorens aktuelle tilstand.

RNG's historie

• Den første elektroniske tilfældige talgenerator blev skabt af matematikeren John von Neumann i 1940'erne. Han brugte en tilfældig talgenerator til at hjælpe med at udvikle den første universalcomputer , ENIAC .
• Siden da er der blevet skabt mange andre tilfældige talgeneratorer ved hjælp af en række forskellige algoritmer og generatorkornkilder.

Anvendelser af RNG

• Onlinetransaktioner : RNG bruges til at forbedre sikkerheden ved onlinetransaktioner ved at generere sikkerhedskoder og sikre adgangskoder .
• Informationsteknologi : RNG kan bruges til at oprette sikkerhedstokens , der kan bruges til at godkende brugere og beskytte følsomme data under transmission.
• Kryptografi: Tilfældige talgeneratorer bruges til at oprette krypteringsnøgler for at sikre sikkerheden ved onlinekommunikation .
• Hasardspil: Tilfældige talgeneratorer bruges i hasardspil såsom spilleautomater og kortspil for at sikre resultaternes upartiskhed .
• Videospil: Tilfældige talgeneratorer bruges i videospil til at skabe tilfældige begivenheder såsom bytte i rollespil eller fjender, der optræder i skydespil.
• Videnskabelige simuleringer: Tilfældige talgeneratorer bruges i videnskabelige simuleringer til at efterligne naturlig tilfældighed og variation i data.
• Dataanalyse: Tilfældige talgeneratorer kan bruges til at tilfældigt udvælge dataprøver til analyse .

Hvordan fungerer tilfældige talgeneratorer?

Der findes mange forskellige algoritmer, der kan bruges til at oprette tilfældige talgeneratorer, men de følger alle en lignende proces. Sådan fungerer det generelt:

1. Der vælges en "starttilstand", normalt i form af et tal eller en talsekvens. Denne starttilstand kaldes et " generatorkorn ".
2. Algoritmen bruger generatorens korn til at producere et nyt tilfældigt tal, som kaldes et " primtal ".
3. Primtallet bruges til at opdatere generatorens korn , som bruges til at producere det næste tilfældige tal, og så videre.

Det er vigtigt at bemærke, at generatorens korn skal vælges på en sådan måde, at det er uforudsigeligt. Hvis generatorens korn kan forudsiges, er det muligt at forudsige de tilfældige tal , der vil blive genereret af generatoren.

Typer af tilfældige talgeneratorer

Der findes flere typer af tilfældige talgeneratorer, som adskiller sig i, hvordan de producerer tilfældige tal. Her er nogle eksempler:

• Pseudo-tilfældige talgeneratorer : Disse generatorer bruger en algoritme til at producere tal, der ser tilfældige ud, men ikke er det. De bruges generelt, når der ikke kræves ægte tilfældige tal, eller når det er vanskeligt at producere ægte tilfældige tal.
• Bevægelsesbaserede tilfældige talgeneratorer : Disse generatorer bruger sensorer til at registrere fysiske bevægelser, såsom bevægelsen af ​​en mus eller et joystick , og bruger disse bevægelser til at producere tilfældige tal.
• Støjbaserede tilfældige talgeneratorer : Disse generatorer bruger sensorer til at registrere fysiske lyde, såsom vindstøj eller baggrundsstøj fra et miljø, og bruger disse lyde til at producere tilfældige tal.
• Tidsbaserede tilfældige talgeneratorer : Disse generatorer bruger den aktuelle tid eller andre tidsmålinger til at producere tilfældige tal.

Selvom hver af disse typer generatorer har sine egne fordele og ulemper, bruges de alle i forskellige situationer afhængigt af applikationens behov.

RNG i datalogi

RNG bruges i mange aspekter af databehandling , især til at generere tilfældige tal til adgangskoder , krypteringsnøgler og godkendelsestokens . Det kan også bruges til at simulere tilfældighed i computerprogrammer , såsom i videospil eller simuleringer.

På personlige computere kan RNG bruges til at generere tilfældige tal, når man installerer software eller operativsystemer , eller når man bruger krypteringsprogrammer til at beskytte filer og kommunikation.

Det er vigtigt, at tilfældige talgeneratorer, der bruges på personlige computere, er sikre og ikke let kan forudsiges for at beskytte følsomme data og sikre systemsikkerhed . Brugere kan også bruge til generator af tilfældige at oprette stærke adgangskoder og beskytte deres onlinekonti.

Denne artikel kan interessere dig: Sådan gendanner du Google Authenticator på min enhed

RNG i videospil

Brug af RNG i videospil er en måde at skabe usikkerhed og tilfældighed i de begivenheder, der opstår i spillet. Dette kan bruges til at tilføje variation og interesse til spillet ved at gøre hver gennemspilning unik.

Der er flere forskellige måder, hvorpå RNG kan bruges i videospil. For eksempel kan det bruges til at bestemme, hvilke fjender der vises i et niveau, hvilket loot der genereres til spilleren, eller til at bestemme resultaterne af bestemte spillerhandlinger (såsom at ramme en fjende eller forsøge at hacke et system).

Det er vigtigt, at de tilfældige talgeneratorer, der bruges i videospil, er afbalancerede og retfærdige, så spillerne ikke føler, at spillet er manipuleret imod dem. Dette kan opnås ved at bruge robuste RNG-algoritmer og udføre tests for at sikre, at de genererede resultater er afbalancerede.

Kontrovers omkring mikrotransaktioner med RNG

Mikrotransaktioner har været i centrum for kontroverser i spilverdenen på grund af deres forbindelse til tilfældige talgeneratorer (RNG'er ). Faktisk har nogle spillere beskyldt spil, der bruger mikrotransaktioner , for at favorisere spillere, der bruger rigtige penge, ved at give dem adgang til mere kraftfulde spilelementer via RNG. Dette kan skabe det indtryk, at spillet er rigget, og at kun spillere, der bruger penge, har en chance for at få succes.

Denne praksis, kendt som " loot boxes ", har udløst betydelig kontrovers og er blevet kritiseret for at udnytte spillernes psykologi og opfordre dem til at bruge rigtige penge i spillet. Nogle regeringer har endda taget skridt til at regulere brugen af ​​disse mikrotransaktioner, da de betragter dem som værende lig hasardspil og derfor underlagt strengere regler.

RNG i kryptovaluta

RNG spiller en vigtig rolle i oprettelsen og sikringen af ​​kryptovalutatransaktioner .

Når en kryptovalutatransaktion foretages, tilføjes en ny blok til blockchainen . For sikkert at tilføje denne nye blok til kæden skal et komplekst matematisk problem kaldet "proof of work" løses. Dette proof of work involverer typisk hashing af en stor mængde data, hvilket kan være en meget tidskrævende og beregningsmæssigt dyr proces .

For at gøre denne proces hurtigere og billigere bruger nogle kryptovalutaprotokoller det, der kaldes " proof-of-stake mining ". I dette tilfælde udvælges noderne (computerne) på blockchainen tilfældigt for at tilføje den nye blok til kæden ved hjælp af en tilfældig talgenerator til at bestemme, hvilken node der skal vælges.

Det er vigtigt, at denne tilfældige talgenerator er sikker og uforudsigelig for at forhindre svindel og hackingangreb . Hvis en angriber var i stand til at forudsige, hvilken node der vil blive valgt til at tilføje den næste blok, kunne de forsøge at forfalske transaktioner eller tage kontrol over blockchainen.

Bruges RNG til online betalinger?

Ja, banker bruger ofte RNG (tilfældig talgenerering) til at generere tilfældige data for at forbedre transaktionssikkerheden .

Når du for eksempel foretager en onlinetransaktion , kan din bank bruge en tilfældig talgenerator til at oprette en unik sikkerhedskode , som sendes til din mobiltelefon for at bekræfte din identitet . Dette sikrer, at kun kreditkortindehaveren kan godkende transaktionen , og forhindrer svindel.

På samme måde bruger banker ofte tilfældige og sikre adgangskoder til at generere tilfældige og sikre adgangskoder, når de opretter onlinekonti. Dette hjælper med at beskytte brugerkonti mod hackingforsøg .

Cyberangreb på RNG'en?

Det er muligt for et cyberangreb at målrette et system til generering af tilfældige tal (RNG) for at forudsige de data, det genererer, og dermed kompromittere sikkerheden for transaktioner eller konti, der er beskyttet af RNG'en. Det er dog vanskeligt at vide, om sådanne tilfælde rent faktisk har fundet sted, da disse oplysninger ofte er fortrolige og ikke offentliggøres.

Det er vigtigt at bemærke, at systemer til generering af tilfældige tal i de fleste tilfælde er designet til at være yderst sikre, og det er vanskeligt at forudsige de data, de genererer . Derudover implementerer mange virksomheder og organisationer sikkerhedsforanstaltninger for at beskytte deres systemer til generering af tilfældige tal mod cyberangreb.

Konklusion

RNG (Random Number Generator) er et vigtigt værktøj til at sikre computersystemers sikkerhed og beskytte følsomme data. Det bruges inden for mange områder, såsom datalogi, videospil og online transaktioner.

Der er dog en risiko for cyberangreb på tilfældige talgeneratorer , da det teoretisk set er muligt at forudsige de tal, der produceres af en tilfældig talgenerator, ved at kende den anvendte algoritme og generatorens aktuelle tilstand. Hvis en angriber formår at forudsige de tal, der produceres af en tilfældig talgenerator, kan de bruge disse oplysninger til at hacke systemer eller forfalske transaktioner!

Kort sagt, selvom RNG er et vigtigt værktøj til sikkerheden af ​​onlinetransaktioner og -konti, er det svært at vide, om cyberangreb har haft succes med at kompromittere disse systemer til generering af tilfældige tal.

Som en sikkerhedsforanstaltning opdatering af software og brug af stærke adgangskoder beskytte mod potentielle angreb.