Dekoding av tilfeldig tallgenerator: alt du trenger å vite om tilfeldig tallgenerator!

Francis

RNG, eller « tilfeldig tallgenerator » , er et viktig verktøy innen mange felt, inkludert databehandling, videospill, nettbaserte applikasjoner og til og med nettbaserte transaksjoner! Men hva er egentlig RNG, og hvordan fungerer det? I denne artikkelen skal vi avmystifisere dette systemet for generering av tilfeldige tall og forklare formålet med det. Klar til å lære mer? La oss sette i gang!

Hva er en tilfeldig tallgenerator – RNG?

En tilfeldig tallgenerator er rett og slett 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», genereres de faktisk av en algoritme som følger et sett med presise regler. Dette betyr at det er teoretisk mulig å forutsi tallene som vil bli generert, men dette vil kreve fullstendig kunnskap om algoritmen som brukes og generatorens nåværende tilstand.

RNGs historie

Den første elektroniske tilfeldige tallgeneratoren ble laget av matematikeren John von Neumann på 1940-tallet. Han brukte en tilfeldig tallgenerator for å utvikle den første generelle datamaskinen , ENIAC .
Siden den gang har mange andre tilfeldige tallgeneratorer blitt laget, ved hjelp av en rekke algoritmer og generatorkornkilder.

Anvendelser av RNG

Netttransaksjoner : RNG brukes til å forbedre sikkerheten til netttransaksjoner ved å generere sikkerhetskoder og sikre passord .
Informasjonsteknologi : RNG kan brukes til å lage sikkerhetstokener 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 online kommunikasjon .
Sjansespill: Tilfeldige tallgeneratorer brukes i sjansespill som spilleautomater og kortspill for å sikre at resultatene er upartiske .
Videospill: Tilfeldige tallgeneratorer brukes i videospill for å lage tilfeldige hendelser , som for eksempel bytte i rollespill eller fiender som dukker opp i skytespill.
Vitenskapelige simuleringer: Tilfeldige tallgeneratorer brukes i vitenskapelige simuleringer for å etterligne naturlig tilfeldighet og variasjon i data.
Dataanalyse: Tilfeldige tallgeneratorer kan brukes til å velge tilfeldige dataeksempler for analyse .

Hvordan fungerer tilfeldige tallgeneratorer?

Det finnes mange forskjellige algoritmer som kan brukes til å lage tilfeldige tallgeneratorer, men de følger alle en lignende prosess. Slik fungerer det vanligvis:

En «starttilstand» velges, vanligvis i form av et tall eller en tallsekvens. Denne starttilstanden kalles et « generatorkorn ».
Algoritmen bruker generatorkornet til å produsere et nytt tilfeldig tall, som kalles et " primtall ".
Primtallet brukes til å oppdatere generatorens korn , som brukes til å produsere det neste tilfeldige tallet, og så videre.

Det er viktig å merke seg at generatorens korn må velges på en slik måte at det er uforutsigbart. Hvis generatorens korn kan forutsies, er det mulig å forutsi de tilfeldige tallene som vil bli generert av generatoren.

Typer av tilfeldige tallgeneratorer

Det finnes flere typer tilfeldige tallgeneratorer, som varierer i hvordan de produserer tilfeldige tall. Her er noen eksempler:

Pseudotilfeldige tallgeneratorer : Disse generatorene bruker en algoritme for å produsere tall som virker tilfeldige, men ikke er det. De brukes vanligvis når virkelig tilfeldige tall ikke er nødvendig, 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 til 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 tidsmålinger for å produsere tilfeldige tall.

Selv om hver av disse generatortypene har sine egne fordeler og ulemper, brukes de alle i forskjellige situasjoner avhengig av applikasjonens behov.

RNG i informatikk

RNG brukes i mange aspekter av databehandling , spesielt for å generere tilfeldige tall for passord , krypteringsnøkler og autentiseringstokener . Det kan også brukes til å simulere tilfeldighet 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 . Brukere kan også bruke for generator av tilfeldige lage sterke passord og beskytte sine nettkontoer.

Denne artikkelen kan være av interesse for deg: Slik gjenoppretter du Google Authenticator på enheten min

RNG i videospill

Bruk av tilfeldighetsgeneratorer (RNG) i videospill er en måte å skape usikkerhet og tilfeldighet i hendelsene som oppstår i spillet. Dette kan brukes til å gi spillet variasjon og interesse ved å gjøre hver gjennomspilling unik.

Det finnes flere forskjellige måter RNG kan brukes på i videospill. For eksempel kan det brukes til å bestemme hvilke fiender som vises i et nivå, hvilket bytte 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 tester for å sikre at de genererte resultatene er balanserte.

Kontrovers rundt mikrotransaksjoner med RNG

Mikrotransaksjoner har vært i sentrum for kontrovers i spillverdenen på grunn av deres kobling til tilfeldige tallgeneratorer (RNG-er ). Faktisk har noen spillere anklaget spill som bruker mikrotransaksjoner for å favorisere spillere som bruker ekte penger ved å gi dem tilgang til kraftigere spillelementer gjennom RNG. Dette kan skape inntrykk av at spillet er rigget og at bare spillere som bruker penger har en sjanse til å lykkes.

Denne praksisen, kjent som « loot boxes », har skapt betydelig kontrovers og blitt kritisert for å utnytte spillernes psykologi og oppmuntre dem til å bruke ekte penger i spillet. Noen myndigheter har til og med tatt grep for å regulere bruken av disse mikrotransaksjonene, og anser dem for å ligne på gambling og derfor underlagt strengere regler.

RNG i kryptovaluta

RNG spiller en viktig rolle i opprettelsen og sikringen av kryptovalutatransaksjoner .

Når en kryptovalutatransaksjon gjennomføres, legges en ny blokk til blokkjeden . For å legge til denne nye blokken i kjeden på en sikker måte, må et komplekst matematisk problem kalt «proof of work» løses. Dette proof of work innebærer vanligvis hashing av en stor mengde data, noe som kan være en svært tidkrevende og beregningsmessig dyr prosess .

For å gjøre denne prosessen raskere og billigere, bruker noen kryptovalutaprotokoller det som kalles « proof-of-stake mining ». I dette tilfellet blir nodene (datamaskinene) på blokkjeden tilfeldig valgt ut for å legge til den nye blokken i kjeden, ved hjelp av en tilfeldig tallgenerator for å bestemme hvilken node som skal velges.

Det er viktig at denne tilfeldige tallgeneratoren er sikker og uforutsigbar for å forhindre svindel og hackingangrep . Hvis en angriper kunne forutsi hvilken node som vil bli valgt for å legge til den neste blokken, kan de prøve å forfalske transaksjoner eller ta kontroll over blokkjeden.

Brukes RNG til nettbetalinger?

Ja, banker bruker ofte RNG (tilfeldig tallgenerering) for å generere tilfeldige data for å forbedre transaksjonssikkerheten .

Når du for eksempel foretar en transaksjon på nett , kan banken din bruke en tilfeldig tallgenerator for å opprette en unik sikkerhetskode som sendes til mobiltelefonen din for å bekrefte identiteten din . Dette sikrer at bare kredittkortinnehaveren kan autorisere transaksjonen og forhindrer svindel.

På samme måte bruker banker ofte tilfeldige generatorer (RNG) for å generere tilfeldige og sikre passord når de oppretter nettkontoer. Dette bidrar til å beskytte brukerkontoer mot hackingforsøk .

Cyberangrep på RNG?

Det er mulig for et cyberangrep å målrette et system for generering av tilfeldige tall (RNG) for å forutsi dataene det genererer og dermed kompromittere sikkerheten til transaksjoner eller kontoer som er beskyttet av RNG-en. Det er imidlertid vanskelig å vite om slike tilfeller faktisk har skjedd, ettersom denne informasjonen ofte er konfidensiell og ikke offentliggjøres.

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 . Videre implementerer mange selskaper og organisasjoner sikkerhetstiltak for å beskytte systemene sine for generering av tilfeldige tall mot cyberangrep.

Konklusjon

RNG (Random Number Generator) er et viktig verktøy for å sikre datasystemers sikkerhet og beskytte sensitive data. Den brukes på mange felt, som databehandling, videospill og online transaksjoner.

Det er imidlertid en risiko for cyberangrep på tilfeldige tallgeneratorer , ettersom det teoretisk sett er mulig å forutsi tallene som produseres av en tilfeldig tallgenerator ved å kjenne algoritmen som brukes og generatorens nåværende tilstand. Hvis en angriper klarer å forutsi tallene som produseres 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 netttransaksjoner og kontoer, er det vanskelig å vite om cyberangrep har lyktes i å kompromittere disse systemene for generering av tilfeldige tall.

Som en forholdsregel oppdatering av programvare og bruk av sterke passord beskytte mot potensielle angrep.