RNG, eller " Random Number Generator " viktigt verktyg inom många områden, inklusive datorer, videospel, onlineapplikationer och till och med onlinetransaktioner! Men vad är egentligen RNG och hur fungerar det? I den här artikeln kommer vi att dechiffrera detta slumpmässiga genereringssystem och förklara för dig vad det används till. Är du redo att lära dig mer? Nu går vi !"
Vad är en slumptalsgenerator – RNG?
En slumptalsgenerator är helt enkelt ett verktyg som producerar tal som inte följer någon förutbestämd logik . Med andra ord är de " slumpmässiga ".
Det är viktigt att notera att även om dessa siffror kallas "slumpmässiga", genereras de faktiskt av en algoritm som följer en serie exakta regler. Detta innebär att det är teoretiskt möjligt att förutsäga vilka siffror som kommer att genereras, men detta skulle kräva fullständig kunskap om den algoritm som används och det aktuella tillståndet för generatorn.
RNG:s historia
- Den första elektroniska slumptalsgeneratorn skapades av matematikern John von Neumann på 1940-talet. Han använde en slumptalsgenerator för att utveckla den första allmändatorn, ENIAC .
- Sedan dess har många andra slumptalsgeneratorer skapats med hjälp av en mängd olika algoritmer och generatorkornskällor.
Tillämpningar av RNG
- Onlinetransaktioner : RNG används för att förbättra säkerheten för onlinetransaktioner genom att generera säkerhetskoder och säkra lösenord .
- Computing : RNG kan användas för att skapa säkerhetstokens som kan användas för att autentisera användare och skydda känslig data under överföring.
- Kryptografi: Slumptalsgeneratorer används för att skapa krypteringsnycklar för att säkerställa säkerheten för onlinekommunikation .
- Hasardspel: Generatorer av slumptal används i hasardspel som slots och kortspel för att säkerställa opartiska resultat .
- TV-spel: Generatorer av slumptal används i videospel för att skapa slumpmässiga händelser såsom loot drops i rollspel eller fiender som dyker upp i skjutspel.
- Vetenskapliga simuleringar: Slumptalsgeneratorer används i vetenskapliga simuleringar för att imitera slumpmässighet och variation i data.
- Dataanalys: Slumptalsgeneratorer kan användas för att slumpmässigt välja dataprover för analys .
Hur fungerar slumptalsgeneratorer?
Det finns många olika algoritmer som kan användas för att skapa slumptalsgeneratorer, men de följer alla en liknande process. Så här fungerar det i allmänhet:
- Ett "initialtillstånd" väljs, vanligtvis i form av ett nummer eller en talföljd. Detta initiala tillstånd kallas " generatorkorn ".
- Algoritmen använder generatorkornet för att producera ett nytt slumptal, som kallas ett " primtal ".
- Primtalet används för att uppdatera generatorn grain , som används för att producera nästa slumptal, och så vidare.
Det är viktigt att notera att generatorkornet bör väljas så att det inte är förutsägbart. Om generatorkornet kan förutsägas är det möjligt att förutsäga de slumptal som kommer att genereras av generatorn.
Typer av slumptalsgeneratorer
Det finns flera typer av slumptalsgeneratorer, som skiljer sig åt i hur de producerar slumptal. Här är några exempel:
- Pseudo-slumptalsgeneratorer : Dessa generatorer använder en algoritm för att producera tal som verkar vara slumpmässiga, men som i verkligheten inte är det. De används vanligtvis när det inte finns något behov av verkligt slumpmässiga tal, eller när det är svårt att producera riktigt slumpmässiga tal.
- Rörelsebaserade slumptalsgeneratorer : Dessa generatorer använder sensorer för att upptäcka fysiska rörelser, såsom rörelser av en mus eller joystick , och använder dessa rörelser för att producera slumptal.
- Brusbaserade slumptalsgeneratorer : Dessa generatorer använder sensorer för att upptäcka fysiska brus, såsom vindbrus eller bakgrundsljud från en miljö, och använder dessa brus för att producera slumptal.
- Tidsbaserade slumptalsgeneratorer : Dessa generatorer använder den aktuella tiden eller andra tidsmått för att producera slumptal.
Även om var och en av dessa typer av generatorer har sina egna fördelar och nackdelar, används de alla i olika situationer beroende på applikationens behov.
RNG i IT
RNG används i många aspekter av datoranvändning , inklusive generering av slumptal för lösenord , krypteringsnycklar och autentiseringstokens . Det kan också användas för att simulera slumpen i datorprogram , till exempel i videospel eller simuleringar.
På persondatorer kan RNG användas för att generera slumpmässiga siffror när du installerar programvara eller operativsystem , eller när du använder krypteringsprogram för att skydda filer och kommunikation.
Det är viktigt att slumptalsgeneratorer som används på persondatorer är säkra och inte lätt kan förutsägas, för att skydda känsliga data och säkerställa systemsäkerheten . programvara lösenord för att skapa starka lösenord och skydda sina onlinekonton.
Den här artikeln kan intressera dig: Hur man återställer Google Authenticator på min enhet
RNG i videospel
Användningen av RNG i videospel är ett sätt att skapa osäkerhet och slumpmässighet i händelserna som inträffar i spelet. Detta kan användas för att lägga till variation och intresse till spelet vilket gör varje del unik.
Det finns flera olika sätt som RNG kan användas i videospel. Till exempel kan den användas för att avgöra vilka fiender som dyker upp på en nivå, vilka loots som genereras för spelaren, eller för att bestämma resultatet av vissa spelaråtgärder (som att slå en fiende eller försöka hacka ett system).
Det är viktigt att slumptalsgeneratorer som används i videospel är balanserade och rättvisa, så att spelarna inte känner att spelet är riggat mot dem. Detta kan uppnås genom att använda robusta RNG-algoritmer och utföra tester för att säkerställa att de genererade resultaten är balanserade.
Kontrovers kring mikrotransaktioner med LA RNG
Mikrotransaktioner har varit centrum för kontroverser i spelvärlden på grund av deras koppling till RNG . Vissa spelare har faktiskt anklagat spel som använder mikrotransaktioner för att gynna spelare som spenderar riktiga pengar genom att ge dem tillgång till mer kraftfulla spelelement via RNG. Detta kan få det att verka som om spelet är riggat och att endast spelare som spenderar pengar har en chans att lyckas.
Denna praxis, känd som " loot boxing ", har väckt många kontroverser och har kritiserats för att utnyttja spelarnas psykologi och lura dem att spendera riktiga pengar i spelet. Vissa regeringar har till och med vidtagit åtgärder för att reglera användningen av dessa mikrotransaktioner, med tanke på att de kan likna återförsäljning av slump och därför omfattas av strikta regler.
RNG i kryptovaluta
RNG spelar en viktig roll för att skapa och säkra kryptovalutatransaktioner .
När en kryptovalutatransaktion görs läggs ett nytt block till blockkedjan (även kallad " blockchain "). För att lägga till detta nya block till kedjan på ett säkert sätt är det nödvändigt att lösa ett komplext matematiskt problem som kallas "bevis på arbete". Detta bevis på arbete innebär vanligtvis att man beräknar hash för en stor mängd data, vilket kan vara en mycket tidskrävande och dyr process när det gäller datorkraft .
För att göra den här processen snabbare och billigare använder vissa kryptovalutaprotokoll vad som kallas " proof-of-stake mining" . I det här fallet väljs noder (datorer) i blockkedjan slumpmässigt för att lägga till det nya blocket i kedjan, med hjälp av en slumptalsgenerator för att avgöra vilken nod som kommer att väljas.
Det är viktigt att denna slumptalsgenerator är säker och inte kan förutsägas för att undvika bedrägeri och hackingattacker . Om en angripare kunde förutsäga vilken nod som kommer att väljas för att lägga till nästa block, kan de försöka förfalska transaktioner eller ta kontroll över blockkedjan.
Används RNG för onlinebetalningar?
Ja, banker använder ofta RNG (slumptalsgenerering) för att generera slumpmässiga data, för att förbättra transaktionssäkerheten .
Till exempel, när du gör en onlinetransaktion kan din bank använda ett slumpmässigt genereringssystem för att skapa en unik säkerhetskod, som skickas till din mobiltelefon för att verifiera din identitet . Detta säkerställer att endast kreditkortsinnehavaren kan godkänna transaktionen och förhindrar bedrägerier.
På samma sätt använder banker ofta RNG för att skapa säkra, slumpmässiga lösenord när de skapar onlinekonton. Detta hjälper till att skydda användarkonton mot hackningsförsök .
Cyberattack på RNG?
Det är möjligt att en cyberattack syftar till att äventyra ett system för generering av slumpmässiga nummer (RNG) för att förutsäga data som genereras av detta system och därmed äventyra säkerheten för transaktioner eller konton som skyddas av RNG. Det är dock svårt att veta om sådana fall faktiskt har ägt rum, eftersom denna information ofta är konfidentiell och inte offentliggörs.
Det är viktigt att notera att i de flesta fall är system för generering av slumptal utformade för att vara mycket säkra och det är svårt att förutsäga vilken data de genererar . Dessutom implementerar många företag och organisationer säkerhetsåtgärder för att skydda sina slumpmässiga genereringssystem från cyberattacker.
Slutsats
RNG (Random Number Generator) är ett viktigt verktyg för att säkerställa datorsystems säkerhet och skydda känsliga data. Det används inom många områden, såsom datorer, videospel och onlinetransaktioner.
Det finns dock en risk för cyberattack på RNG , eftersom det är teoretiskt möjligt att förutsäga siffrorna som produceras av en slumptalsgenerator genom att känna till algoritmen som används och generatorns aktuella tillstånd. Om en angripare kan förutsäga siffrorna som produceras av en slumptalsgenerator, kan de använda denna information för att hacka system eller förfalska transaktioner!
Sammanfattningsvis, även om RNG är ett viktigt verktyg för säkerheten för onlinetransaktioner och konton, är det oklart om cyberattacker framgångsrikt har äventyrat dessa system för generering av slumptal.
Som en försiktighetsåtgärd uppdatering av programvara och användning av starka lösenord skydda mot eventuella attacker.
