RNG, eller " Random Number Generator " viktig verktøy på mange felt, inkludert databehandling, videospill, nettapplikasjoner og til og med netttransaksjoner! Men hva er egentlig RNG og hvordan fungerer det? I denne artikkelen vil vi dechiffrere dette tilfeldige generasjonssystemet og forklare deg hva det brukes til. Klar til å lære mer? La oss gå !"
Hva er en tilfeldig tallgenerator – RNG?
En tilfeldig tallgenerator er ganske enkelt et verktøy som produserer tall som ikke følger noen forhåndsbestemt logikk . Med andre ord, de er " tilfeldige ".
Det er viktig å merke seg at selv om disse tallene kalles "tilfeldige", er de faktisk generert av en algoritme som følger en rekke presise regler. Dette betyr at det er teoretisk mulig å forutsi hvilke tall som vil bli generert, men dette vil kreve fullstendig kunnskap om algoritmen som brukes og den nåværende tilstanden til generatoren.
Historien til RNG
- Den første elektroniske tilfeldige tallgeneratoren ble skapt av matematikeren John von Neumann på 1940-tallet. Han brukte en tilfeldig tallgenerator for å hjelpe til med å utvikle den første generell datamaskinen, ENIAC .
- Siden den gang har mange andre tilfeldige tallgeneratorer blitt opprettet ved å bruke en rekke algoritmer og generatorkornkilder.
Applikasjoner av RNG
- Online-transaksjoner : RNG brukes til å forbedre sikkerheten til nettbaserte transaksjoner ved å generere sikkerhetskoder og sikre passord .
- Databehandling : RNG kan brukes til å lage sikkerhetstokens som kan brukes til å autentisere brukere og beskytte sensitive data under overføring.
- Kryptografi: Tilfeldige tallgeneratorer brukes til å lage krypteringsnøkler for å sikre sikkerheten til nettkommunikasjon .
- Gambling: Tilfeldige tallgeneratorer brukes i gamblingspill som spilleautomater og kortspill for å sikre upartiske resultater .
- Videospill: Generatorer av tilfeldige tall brukes i videospill for å lage tilfeldige hendelser som tyvegods i rollespill eller fiender som dukker opp i skytespill.
- Vitenskapelige simuleringer: Tilfeldige tallgeneratorer brukes i vitenskapelige simuleringer for å imitere tilfeldighet og variasjon i data.
- Dataanalyse: Tilfeldige tallgeneratorer kan brukes til å velge dataprøver tilfeldig for analyse .
Hvordan fungerer tilfeldige tallgeneratorer?
Det er mange forskjellige algoritmer som kan brukes til å lage tilfeldige tallgeneratorer, men de følger alle en lignende prosess. Slik fungerer det generelt:
- En "starttilstand" velges, vanligvis i form av et tall eller en tallsekvens. Denne starttilstanden kalles " generatorkorn ".
- Algoritmen bruker generatorkornet til å produsere et nytt tilfeldig tall, som kalles et " primtall ".
- Primtallet brukes til å oppdatere generatorkornet , som brukes til å produsere neste tilfeldige tall, og så videre.
Det er viktig å merke seg at generatorkornet bør velges slik at det ikke er forutsigbart. Hvis generatorkornet kan forutsies, er det mulig å forutsi de tilfeldige tallene som vil bli generert av generatoren.
Typer tilfeldige tallgeneratorer
Det finnes flere typer tilfeldige tallgeneratorer, som er forskjellige i hvordan de produserer tilfeldige tall. Her er noen eksempler:
- Pseudo-tilfeldige tallgeneratorer : Disse generatorene bruker en algoritme for å produsere tall som ser ut til å være tilfeldige, men som i virkeligheten ikke er det. De brukes vanligvis når det ikke er behov for virkelig tilfeldige tall, eller når det er vanskelig å produsere virkelig tilfeldige tall.
- Bevegelsesbaserte tilfeldige tallgeneratorer : Disse generatorene bruker sensorer til å oppdage fysiske bevegelser, for eksempel bevegelsen til en mus eller joystick , og bruker disse bevegelsene til å produsere tilfeldige tall.
- Støybaserte tilfeldige tallgeneratorer : Disse generatorene bruker sensorer for å oppdage fysiske lyder, for eksempel vindstøy eller bakgrunnsstøy fra et miljø, og bruker disse lydene til å produsere tilfeldige tall.
- Tidsbaserte tilfeldige tallgeneratorer : Disse generatorene bruker gjeldende tid eller andre målinger av tid for å produsere tilfeldige tall.
Selv om hver av disse typene generatorer har sine egne fordeler og ulemper, brukes de alle i forskjellige situasjoner avhengig av applikasjonens behov.
RNG i IT
RNG brukes i mange aspekter av databehandling , inkludert generering av tilfeldige tall for passord , krypteringsnøkler og autentiseringstokener . Den kan også brukes til å simulere tilfeldigheter i dataprogrammer , for eksempel i videospill eller simuleringer.
På personlige datamaskiner kan RNG brukes til å generere tilfeldige tall når du installerer programvare eller operativsystemer , eller når du bruker krypteringsprogrammer for å beskytte filer og kommunikasjon.
Det er viktig at tilfeldige tallgeneratorer som brukes på personlige datamaskiner er sikre og ikke lett kan forutsies, for å beskytte sensitive data og sikre systemsikkerhet . programvare passord for å lage sterke passord og beskytte nettkontoene deres.
Denne artikkelen kan interessere deg: Slik gjenoppretter du Google Authenticator på enheten min
RNG i videospill
Bruken av RNG i videospill er en måte å skape usikkerhet og tilfeldighet i hendelsene som skjer i spillet. Dette kan brukes til å legge til variasjon og interesse til spillet, noe som gjør hver del unik.
Det er flere forskjellige måter som RNG kan brukes i videospill. For eksempel kan den brukes til å bestemme hvilke fiender som dukker opp på et nivå, hvilke tyver som genereres for spilleren, eller til å bestemme resultatene av visse spillerhandlinger (som å treffe en fiende eller prøve å hacke et system).
Det er viktig at tilfeldige tallgeneratorer som brukes i videospill er balanserte og rettferdige, slik at spillerne ikke føler at spillet er rigget mot dem. Dette kan oppnås ved å bruke robuste RNG-algoritmer og utføre testing for å sikre at resultatene som genereres er balanserte.
Kontrovers rundt mikrotransaksjoner med LA RNG
Mikrotransaksjoner har vært sentrum for kontrovers i spillverdenen på grunn av deres tilknytning til RNG . Noen spillere har faktisk anklaget spill som bruker mikrotransaksjoner for å favorisere spillere som bruker ekte penger ved å gi dem tilgang til kraftigere spillelementer via RNG. Dette kan få det til å virke som om spillet er rigget og at bare spillere som bruker penger har en sjanse til å lykkes.
Denne praksisen, kjent som " loot boxing ", har utløst mye kontrovers og har blitt kritisert for å utnytte spillernes psykologi og lure dem til å bruke ekte penger i spillet. Noen regjeringer har til og med tatt skritt for å regulere bruken av disse mikrotransaksjonene, med tanke på at de kan ligne på videresalg av tilfeldigheter og er derfor underlagt strenge regler.
RNG i kryptovaluta
RNG spiller en viktig rolle i å skape og sikre kryptovalutatransaksjoner .
Når en kryptovaluta-transaksjon foretas, legges en ny blokk til blokkjeden (også kalt " blokkjede "). For å legge denne nye blokken til kjeden på en sikker måte, er det nødvendig å løse et komplekst matematisk problem kalt "bevis på arbeid". Dette beviset på arbeid innebærer vanligvis å beregne hashes av en stor mengde data, noe som kan være en svært tidkrevende og kostbar prosess når det gjelder datakraft .
For å gjøre denne prosessen raskere og rimeligere, bruker noen kryptovalutaprotokoller det som kalles " proof-of-stake mining ". I dette tilfellet blir noder (datamaskiner) i blokkjeden tilfeldig valgt for å legge til den nye blokken til kjeden, ved å bruke en tilfeldig tallgenerator for å bestemme hvilken node som skal velges.
Det er viktig at denne tilfeldige tallgeneratoren er sikker og ikke kan forutses for å unngå svindel og hackingangrep . Hvis en angriper var i stand til å forutsi hvilken node som vil bli valgt for å legge til neste blokk, kan de prøve å forfalske transaksjoner eller ta kontroll over blokkjeden.
Brukes RNG til nettbetalinger?
Ja, banker bruker ofte RNG (generering av tilfeldige tall) for å generere tilfeldige data, for å forbedre transaksjonssikkerheten .
For eksempel, når du foretar en online transaksjon , kan banken din bruke et tilfeldig genereringssystem for å lage en unik sikkerhetskode , som sendes til mobiltelefonen din for å bekrefte identiteten din . Dette sikrer at bare kredittkortinnehaveren kan godkjenne transaksjonen , og forhindrer svindel.
På samme måte bruker banker ofte RNG for å generere sikre, tilfeldige passord når de oppretter nettkontoer. Dette bidrar til å beskytte brukerkontoer mot hackingforsøk .
Cyberangrep på RNG?
Det er mulig at et nettangrep tar sikte på å kompromittere et system for generering av tilfeldig tall (RNG) for å forutsi dataene som genereres av dette systemet og dermed kompromittere sikkerheten til transaksjoner eller kontoer som er beskyttet av RNG. Det er imidlertid vanskelig å vite om slike saker faktisk har funnet sted, da denne informasjonen ofte er konfidensiell og ikke offentliggjort.
Det er viktig å merke seg at systemer for generering av tilfeldige tall i de fleste tilfeller er utformet for å være svært sikre, og det er vanskelig å forutsi dataene de genererer . I tillegg implementerer mange selskaper og organisasjoner sikkerhetstiltak for å beskytte sine tilfeldige generasjonssystemer mot nettangrep.
Konklusjon
RNG (Random Number Generator) er et viktig verktøy for å sikre sikkerheten til datasystemer og beskytte sensitive data. Det brukes på mange felt, for eksempel databehandling, videospill og nettbaserte transaksjoner.
Imidlertid er det en risiko for cyberangrep på RNG , fordi det er teoretisk mulig å forutsi tallene som produseres av en tilfeldig tallgenerator ved å kjenne algoritmen som brukes og den nåværende tilstanden til generatoren. Hvis en angriper kan forutsi tallene produsert av en tilfeldig tallgenerator, kan de bruke denne informasjonen til å hacke systemer eller forfalske transaksjoner!
Oppsummert, selv om RNG er et viktig verktøy for sikkerheten til nettbaserte transaksjoner og kontoer, er det uklart om nettangrep har kompromittert disse tilfeldige tallgenereringssystemene.
Som en forholdsregel oppdatering av programvare og bruk av sterke passord beskytte mot mulige angrep.
