RNG, eller " Random Number Generator " vigtigt værktøj på mange områder, herunder computer, videospil, online applikationer og endda online transaktioner! Men hvad er RNG egentlig, og hvordan fungerer det? I denne artikel vil vi dechifrere dette tilfældige generationssystem og forklare dig, hvad det bruges til. Klar til at lære mere? Lad os gå !"
Hvad er en Random Number Generator – 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", er de faktisk genereret af en algoritme , der følger en række præcise regler. Det betyder, at det teoretisk er muligt at forudsige, hvilke tal der vil blive genereret, men dette ville kræve fuldstændig viden om den anvendte algoritme og den aktuelle tilstand af generatoren.
Historien om RNG
- 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 almene computer, 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 øge sikkerheden ved onlinetransaktioner ved at generere sikkerhedskoder og sikre adgangskoder .
- Computing : RNG kan bruges til at skabe sikkerhedstokens , der kan bruges til at godkende brugere og beskytte følsomme data under transmission.
- Kryptografi: Generatorer af tilfældige tal bruges til at skabe krypteringsnøgler for at sikre sikkerheden ved onlinekommunikation .
- Gambling: Generatorer af tilfældige tal bruges i hasardspil såsom slots og kortspil for at sikre upartiske resultater .
- Videospil: Generatorer af tilfældige tal bruges i videospil til at skabe tilfældige begivenheder, såsom loot drops i rollespil eller fjender, der optræder i skydespil.
- Videnskabelige simuleringer: Tilfældige talgeneratorer bruges i videnskabelige simuleringer for at efterligne tilfældighed og variabilitet i data.
- Dataanalyse: Generatorer af tilfældige tal kan bruges til at udvælge dataprøver tilfældigt til analyse .
Hvordan fungerer tilfældige talgeneratorer?
Der er mange forskellige algoritmer, der kan bruges til at skabe tilfældige talgeneratorer, men de følger alle en lignende proces. Sådan fungerer det generelt:
- En "indledende tilstand" vælges, generelt i form af et tal eller talfølge. Denne begyndelsestilstand kaldes " generatorkorn ".
- Algoritmen bruger generatorkornet til at producere et nyt tilfældigt tal, som kaldes et " primtal ".
- Primtallet bruges til at opdatere generatorkornet , som bruges til at producere det næste tilfældige tal, og så videre.
Det er vigtigt at bemærke, at generatorkornet skal vælges, så det ikke er forudsigeligt. Hvis generatorkornet kan forudsiges, så er det muligt at forudsige de tilfældige tal , der vil blive genereret af generatoren.
Typer af tilfældige talgeneratorer
Der er flere typer af tilfældige tal generatorer, 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 ud til at være tilfældige, men som i virkeligheden ikke er det. De bruges generelt, når der ikke er behov for virkelig tilfældige tal, eller når det er svært at producere virkelig tilfældige tal.
- Bevægelsesbaserede tilfældige talgeneratorer : Disse generatorer bruger sensorer til at registrere fysiske bevægelser, såsom bevægelser af en mus eller joystick , og bruger disse bevægelser til at producere tilfældige tal.
- Støjbaserede tilfældige talgeneratorer : Disse generatorer bruger sensorer til at detektere fysisk støj, såsom vindstøj eller baggrundsstøj fra et miljø, og bruger disse støj til at producere tilfældige tal.
- Tidsbaserede tilfældige talgeneratorer : Disse generatorer bruger den aktuelle tid eller andre målinger af tid 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 IT
RNG bruges i mange aspekter af computing , herunder generering af tilfældige tal til adgangskoder , krypteringsnøgler og godkendelsestokens . Det kan også bruges til at simulere tilfældigheder i computerprogrammer , såsom i videospil eller simuleringer.
På personlige computere kan RNG bruges til at generere tilfældige tal, når du installerer software eller operativsystemer , eller når du 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 . software til at generere tilfældige adgangskoder til at skabe stærke adgangskoder og beskytte deres onlinekonti.
Denne artikel kan muligvis interessere dig: Sådan gendannes Google Authenticator på min enhed
RNG i videospil
Brugen 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, hvilket gør hver del unik.
Der er flere forskellige måder, hvorpå RNG kan bruges i videospil. For eksempel kan det bruges til at bestemme hvilke fjender der optræder i et niveau, hvilke loots der genereres for spilleren, eller til at bestemme resultaterne af bestemte spillerhandlinger (såsom at ramme en fjende eller forsøge at hacke et system).
Det er vigtigt, at tilfældige talgeneratorer, der bruges i videospil, er afbalancerede og retfærdige, så spillerne ikke føler, at spillet er rigget mod dem. Dette kan opnås ved at bruge robuste RNG-algoritmer og udføre test for at sikre, at de genererede resultater er afbalancerede.
Kontrovers omkring mikrotransaktioner med LA RNG
Mikrotransaktioner har været centrum for kontroverser i spilverdenen på grund af deres forbindelse til RNG . 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 få det til at virke, som om spillet er rigget, og at kun spillere, der bruger penge, har en chance for at lykkes.
Denne praksis, kendt som " loot boxing ", har udløst meget kontrovers og er blevet kritiseret for at udnytte spillernes psykologi og narre dem til at bruge rigtige penge i spillet. Nogle regeringer har endda taget skridt til at regulere brugen af disse mikrotransaktioner, i betragtning af at de kan ligne videresalg af tilfældigheder og er derfor underlagt strenge regler.
RNG i kryptovaluta
RNG spiller en vigtig rolle i at skabe og sikre cryptocurrency-transaktioner .
Når der foretages en kryptovaluta-transaktion, tilføjes en ny blok til blockchain (også kaldet " blockchain "). For at tilføje denne nye blok til kæden sikkert, er det nødvendigt at løse et komplekst matematisk problem kaldet "bevis for arbejde". Dette bevis på arbejdet involverer normalt beregning af hash for en stor mængde data, hvilket kan være en meget tidskrævende og dyr proces med hensyn til computerkraft .
For at gøre denne proces hurtigere og billigere bruger nogle cryptocurrency-protokoller det, der kaldes " proof-of-stake mining ". I dette tilfælde vælges noder (computere) i blokkæden 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 ikke kan forudsiges for at undgå 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 blockchain.
Bruges RNG til online betalinger?
Ja, banker bruger ofte RNG (generering af tilfældige tal) til at generere tilfældige data for at forbedre transaktionssikkerheden .
For eksempel, når du foretager en online transaktion , kan din bank bruge et tilfældigt genereringssystem til at oprette en unik sikkerhedskode , som vil blive sendt 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 RNG til at generere sikre, tilfældige adgangskoder, når de opretter onlinekonti. Dette hjælper med at beskytte brugerkonti mod hackingforsøg .
Cyberangreb på RNG?
Det er muligt, at et cyberangreb sigter mod at kompromittere et system til generering af tilfældige tal (RNG) for at forudsige de data, der genereres af dette system og dermed kompromittere sikkerheden af transaktioner eller konti beskyttet af RNG. Det er dog svært at vide, om sådanne sager 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 meget sikre, og det er svært at forudsige de data, de genererer . Derudover implementerer mange virksomheder og organisationer sikkerhedsforanstaltninger for at beskytte deres tilfældige generationssystemer mod cyberangreb.
Konklusion
RNG (Random Number Generator) er et vigtigt værktøj til at sikre computersystemernes sikkerhed og beskytte følsomme data. Det bruges på mange områder, såsom computere, videospil og onlinetransaktioner.
Der er dog en risiko for cyberangreb på RNG , fordi det er teoretisk muligt at forudsige de tal, der produceres af en tilfældig talgenerator ved at kende den anvendte algoritme og den aktuelle tilstand af generatoren. Hvis en angriber kan forudsige tallene produceret af en tilfældig talgenerator, kan de bruge denne information til at hacke systemer eller forfalske transaktioner!
Sammenfattende, selvom RNG er et vigtigt værktøj til sikkerheden af online transaktioner og konti, er det uklart, om cyberangreb med succes har kompromitteret disse tilfældige talgenereringssystemer.
Som en sikkerhedsforanstaltning opdatering af software og brug af stærke adgangskoder beskytte mod mulige angreb.
