현재 보고 있는 주제 난수 생성기
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컴퓨터가 만드는 랜덤숫자의 진실(feat.의사 난수) – [高지식] 거니 New Update
주제에 대한 새로운 업데이트 난수 생성기
이번 고지식 열여덟 번째 영상에서는 컴퓨터가 생성하는 랜덤넘버/난수가 어떻게 만들어지는지, 과연 정말 추적이 불가능한 순수한 난수인지? 혹은 하드웨어적으로 더욱 예측이 힘든 난수를 만드는 방법은 무엇인지에 대하여 얘기합니다.
자연에서 정말 쉽게 접할 수 있는 무작위라는 특성이 컴퓨터에는 어떻게 훈련이 되어있는지 확인해보세요!
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다른 고지식 시리즈도 시청해보세요! https://tinyurl.com/yxbnlb9e
거니 인스타그램 (근황/미리보기) https://tinyurl.com/yyrfqq5l
페이스북 페이지 https://tinyurl.com/y8t5a5au
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#난수 #랜덤 #무작위
난수 생성기주제 안의 멋진 사진을 볼 수 있습니다
![Update 컴퓨터가 만드는 랜덤숫자의 진실(feat.의사 난수) - [高지식] 거니](https://i.ytimg.com/vi/dzzryM3TtHk/hq720.jpg)
아나그램 생성기-온라인 및 무료 최신
난수 생성기; 비밀번호 생성기; qr 코드 생성기; 바코드 생성기; 단어 생성기; 텍스트 생성기; 아나그램 생성기; 신용 카드 생성기; 무작위 팀 생성기; 가짜 주소 생성기; 임의 문자 생성기; 무작위 명사 생성기; 약어 생성기; 해시 태그 생성기; 타이틀 생성기 …
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아나그램이란 무엇이며 왜 필요한가요? 최근 많은 사람들이 온갖 논리 문제를 풀기 위해 몰두하고 있으며, 그 중 철자법이 큰 인기를 끌고 있습니다
하지만 이렇게 하려면 먼저 그것이 무엇인지 이해해야 합니다
이 용어는 어떤 단어(또는 구)의 문자를 대체하고 이들의 새로운 조합을 얻어 다른 단어를 구성하는 일종의 문학 기법으로 정의됩니다
철자의 요점은 단어의 글자나 소리를 재배열하여 다른 단어를 만드는 것입니다
때로는 아나그램을 단순히 단어(퍼즐 아님)에서 글자와 소리를 혼합이라고도 합니다
예를 들어, 이 기술은 종종 가명을 발명하는 데 사용됩니다
아나그램은 두뇌 발달에 좋습니다
중요한 것은 우리의 의식이 단어를 다르게 볼 수 있도록 가르치는 것입니다
아나그램은 논리적 사고를 향상시킵니다
논리적 기술을 향상시키는 모든 것은 우리의 두뇌를 발달시킵니다
이 게임은 훌륭한 역사적 배경을 가지고 있습니다
아나그램은 천 년 전에 발명되었습니다
처음 등장한 곳은 알려지지 않았지만 전문가들은 그리스와 인도라는 두 가지 주요 출발점을 확인합니다
그것은 지식인을 위한 보드 게임이었고, 그것의 도움으로 여전히 기억력, 논리력, 어휘, 독창성을 개발할 수 있습니다.
Quantum Computing \u0026 양자난수발생기 Update
주제에 대한 새로운 업데이트 난수 생성기
양자컴퓨터, 양자통신의 개념과 실용화된 양자난수 발생기에 대해서 알아보비다.
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What is Pseudorandom? – Computer Hope Update New
31.12.2020 · Pseudorandom numbers are generated by computers. They are not truly random, because when a computer is functioning correctly, nothing it does is random.Computers are deterministic devices — a computer’s behavior is entirely predictable, by design. So to create something unpredictable, computers use mathematical algorithms to produce numbers that …
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의사 랜덤
의사 난수는 컴퓨터에서 생성됩니다
컴퓨터가 올바르게 작동할 때 아무 것도 무작위가 아니기 때문에 그것들은 진정한 무작위가 아닙니다
컴퓨터는 결정론적 장치입니다
컴퓨터의 동작은 설계상 완전히 예측 가능합니다
따라서 예측할 수 없는 것을 생성하기 위해 컴퓨터는 수학적 알고리즘을 사용하여 “충분히 임의적인” 숫자를 생성합니다
의사 난수는 언제 사용됩니까? 의사 난수는 게임 및 보안과 같은 많은 컴퓨터 응용 프로그램에 필수적입니다
게임에서 난수는 무작위 총알을 피하거나 덱에서 카드를 뽑는 것과 같이 플레이어가 응답할 수 있는 예측할 수 없는 요소를 제공합니다.
컴퓨터 보안에서 의사 난수는 예측하거나 추측해서는 안 되는 코드를 생성하는 암호화 알고리즘에서 중요합니다
.
PRNG가 무엇입니까?
의사 난수 생성기(PRNG)는 수학을 사용하여 난수를 시뮬레이션하는 모든 프로그램 또는 함수입니다
DRNG(디지털 난수 생성기) 또는 DRBG(결정적 랜덤 비트 생성기)라고도 합니다.
수학은 때때로 복잡할 수 있지만 일반적으로 PRNG를 사용하려면 다음 두 단계만 필요합니다
PRNG에 임의의 시드를 제공합니다
다음 난수를 물어보세요.
시드 값은 난수 생성을 위한 “시작점”입니다
값은 숫자를 계산할 때 사용됩니다
시드 값이 변경되면 생성된 숫자도 변경되고 단일 시드 값은 항상 동일한 숫자를 생성합니다
이러한 이유로 진정한 임의성은 다시 생성될 수 없기 때문에 숫자는 실제로 무작위가 아닙니다
현재 시간은 종종 고유한 시드 값으로 사용됩니다
예를 들어 2018년 3월 5일 오후 5시 33분이면 및 7.01324초 UTC로, 정수로 표현할 수 있습니다
정확한 시간은 다시는 발생하지 않으므로 해당 시드가 있는 PRNG는 고유한 난수 집합을 생성해야 합니다
참고 무작위로 생성된 시퀀스를 재현할 수 있으면 유용할 수 있습니다
학술 응용 프로그램에서는 시뮬레이션을 위해 대량의 무작위 값 시퀀스를 생성한 다음 나중에 더 자세한 분석을 위해 정확하게 재현할 수 있습니다
다른 예로, 컴퓨터 게임에서 플레이어가 저장된 게임을 로드하는 경우 “임의의” 이벤트는 게임이 중단되지 않은 것과 같을 수 있습니다
그렇게 하면 플레이어는 더 나은 행운을 위해 같은 게임을 반복적으로 다시 로드할 수 없습니다
의사 난수를 생성하는 방법
다음은 일반적인 프로그램 및 프로그래밍 언어에서 의사 난수를 생성할 수 있는 몇 가지 방법입니다
Windows 명령 프롬프트
Windows 명령 프롬프트 또는 배치 파일에서 특수 환경 변수 %RANDOM%은 명령 프롬프트가 시작된 시간과 함께 시드된 0에서 32767 사이의 의사 난수를 생성합니다
echo “So %RANDOM%!”
“그래서 27525!”
1에서 100 사이의 난수를 생성하는 배치 파일을 생성하려면:
copy con sorandom.bat echo off set /a myrand=%RANDOM%*100/32768+1 echo 내가 생각한 숫자는 %myrand%였습니다
당신은 그것을 맞았습니까? Ctrl + Z를 누르고 Enter를 눌러 배치 파일을 저장합니다
그런 다음 파일을 실행합니다
무작위로
내가 생각한 번호는 91입니다
맞습니까? 윈도우 파워쉘
Get-Random cmdlet은 0에서 2,147,483,647(부호 없는 32비트 정수의 최대값) 사이의 임의의 숫자를 생성합니다.
Get-Random
1333190525
cmdlet은 최소값 및 최대값과 같은 다양한 옵션을 사용합니다
값은 내림되므로 1에서 100 사이의 숫자를 생성하려면 최대값을 101:로 설정합니다
Get-Random -최소 1 -최대 101
99
Microsoft Excel
Excel 스프레드시트에서 수식 =RAND()는 0과 1 사이의 난수를 생성합니다
예를 들어 셀을 강조 표시하고 =RAND()를 입력하면 시트가 다시 계산될 때마다 변경되는 숫자가 셀에서 생성됩니다
이 방법은 LibreOffice Calc 및 Google 스프레드시트를 포함한 다른 스프레드시트 응용 프로그램에서도 작동합니다
프로그래밍 언어에서
대부분의 프로그래밍 언어에는 PRNG 기능이 있습니다
다음은 몇 가지 일반적인 예입니다
씨
C 프로그래밍 언어에서 PRNG 함수는 표준 라이브러리인 stdlib에 정의되어 있습니다
랜덤 생성기를 시드하는 일반적인 방법은 time.h에 선언된 time() 함수를 사용하는 것입니다
생성된 숫자는 0과 상수 RAND_MAX 사이에 있으며, 시스템 고유의 정수는 최소 32767이 되도록 보장됩니다.
#include
“, RAND_MAX, (int)rand1); /* 또는 특정 범위 내에서: */ int min = 0; 정수 최대 = 100; float rand2 = (float)rand() * 최대 / RAND_MAX + 1; 정수 라운드 = (int)rand2; printf(“%d와 %d 사이의 난수: %d(%f)
“, min, max, round, rand2); 반품; }
산출:
0과 2147483647 사이의 난수: 1789080047 0과 100 사이의 난수: 74(74.369179)
C++
C++에서:
#include
” << "1과 100 사이의 임의의 숫자: " << (rand() % 100 ) + 1 << 표준::종료; 반환 0; }
산출:
0과 2147483647 사이의 난수: 126569208 1과 100 사이의 난수: 9
Python 3
Python의 random 모듈은 난수를 생성하기 위한 다양한 기능을 제공합니다
이 예에서는 범위에서 임의의 정수를 찾기 위해 세 가지 다른 방법을 사용합니다
import random from datetime import datetime random.seed(datetime.now()) print(“범위 [0,1)의 임의 숫자: “, 무작위의
random()) # 범위 내
다음은 모두 동일한 작업을 수행합니다
101)) print(“1에서 100 사이의 임의의 숫자: “, random.randint(1, 100))
산출:
[0,1) 범위의 난수: 0.05137418896158319 1과 100 사이의 난수: 27 1과 100 사이의 난수: 80 1과 100 사이의 난수: 80Perl 5
Perl에서:
srand(시간); # 1초에 한 번 변경됩니다
print “[0,1) 범위의 난수: “, rand(), “
“; “범위 [1, 100]의 난수: “, int(rand(101)), “
“;를 출력합니다
산출:
[0,1) 범위의 난수: 0.691379946963028 [0, 100] 범위의 난수: 82JavaScript
console.log(“[0,1) 범위의 난수: ” + Math.random()); console.log(“[1,100] 범위의 난수: ” + Math.floor(Math.random() * 101));
웹 브라우저의 JavaScript 콘솔에서 출력을 봅니다(예: Firefox에서 Ctrl+Shift+K 누름)
[0,1] 범위의 난수: 0.305008216755414 [1,100] 범위의 난수: 8참고: JavaScript에서 Math.random() 함수를 시드할 수 없습니다
JavaScript에서 강력한 PRNG가 필요한 경우 GitHub에서 JavaScript에 대한 더 나은 난수를 확인하십시오.
예 PRNG: JavaScript 위젯
아래 위젯을 사용하여 PRNG를 시드하고 난수를 생성하는 데 사용할 수 있습니다
주어진 시드에서 난수를 생성할 때마다 오프셋이 1씩 증가합니다
시드에서 생성된 첫 번째 숫자의 오프셋은 0이고 두 번째 숫자는 오프셋이 0입니다
오프셋 1 등이 있습니다
생성기는 항상 주어진 시드 및 오프셋에 대해 동일한 숫자를 생성합니다
고유한 시드를 생성하려면 필드에 원하는 것을 입력하십시오
해당 시드를 사용하여 다음 난수를 얻으려면 생성 버튼을 사용하고, 오프셋을 증가시키십시오.
오프셋을 0으로 재설정하려면 재설정 버튼을 사용하십시오
사용자 정의 시드(숫자 또는 구) 입력:
생성하다! 시드에서 생성된 번호:
시드 오프셋을 재설정합니다(현재 0)
이 위젯은 Johannes Baagøe의 오픈 소스 PRNG 스크립트, Alea.js 및 Mash.js를 사용합니다
컴퓨터 보안, Mersenne Twister, Monte Carlo 방법, 프로그래밍, 지분 증명, 소프트웨어 용어
[C/C++] 랜덤함수로 난수 생성하기 – 알아두면 유용한 함수 Update
주제에 대한 새로운 정보 난수 생성기
[C/C++] 랜덤함수로 난수 생성하기 – 알아두면 유용한 함수C/C++ 프로그래밍 중 무작위 수가 필요할 때 어떻게 해야할까?
– rand(), srand(), time()을 사용하여 난수 생성하기
– 특정 범위안에서 난수 생성하기
– 홀수 or 짝수만 나오는 난수 생성하기
#코딩 #C언어 #C++ #C++강좌 #C++게임 #random #rand() #srand() #time() #난수 #유용한함수 #함수 #배열 #for문 #if문
난수 생성기주제 안의 관련 사진
![Update [C/C++] 랜덤함수로 난수 생성하기 - 알아두면 유용한 함수](https://i.ytimg.com/vi/iiO_zbNWGrY/hq720.jpg)
Normally distributed random numbers – MATLAB randn Update New
The data type (class) must be a built-in MATLAB ® numeric type. For other classes, the static randn method is not invoked. For example, randn(sz,’myclass’) does not invoke myclass.randn(sz). Size arguments must have a fixed size. See Variable-Sizing Restrictions for Code Generation of Toolbox Functions (MATLAB Coder).. If extrinsic calls are enabled and …
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기본적으로 randn(n,”like”,1i) 는 표준 복소 정규 분포에서 난수를 생성합니다
실수 부분과 허수 부분은 평균이 0이고 분산이 1/2인 독립적인 정규 분포 확률 변수입니다
공분산 행렬은 [1/2 0; 0 1/2].
z = randn(50000,1, “좋아요” ,1i); cov_z = cov(실수(z), imag(z),1)
cov_z = 2×2 0.4980 0.0007 0.0007 0.4957
보다 일반적인 복잡한 정규 분포를 지정하려면 평균 및 공분산 행렬을 정의하십시오
예를 들어, 평균을 μ = 1 + 2 i로 지정하고 공분산 행렬을 σ = [ σ xx σ xy σ yx σ yy ] = [ 2 – 2 – 2 4 ].
mu = 1 + 2i; 시그마 = [2 -2; -2 4];
새로 정의된 복소 정규 분포를 따르도록 이전에 생성된 데이터를 변환합니다
원래 분포의 실수 부분과 허수 부분에 대한 분산이 1/2.
R = chol(sigma); z_comp = [실수(z) 영상(z)]; z = repmat(mu,50000,1) + z_comp*sqrt(2)*R*[1; 1i]; z(1:10)
QRNG(양자난수생성기)가 대체 뭔데? 갤럭시 A 퀀텀 속 보안기술 이야기 Update
주제에 대한 새로운 정보 난수 생성기
QRNG(양자난수생성기)가 대체 뭔데? 5분만에 알려드립니다.
[오류]04:53 좌상단 자막과 중앙 자막이 약간 겹쳤습니다. 죄송합니다…
난수 생성기주제 안의 사진 몇 장
랜덤번호추첨기 🔢 – PiliApp 최신
rng라고도하는 난수 생성기. 결과 수를 1보다 크게 설정하면 “중복 없음”기능을 지원합니다. 범위는 0 ~ 999999이며 최대 결과 수는 1000입니다. 원하는 경우 페이지 제목을 변경할 수 있습니다. 타임 스탬프는 운영 체제에서 가져옵니다.
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무작위 추첨 ~ x 중복 결과가 없습니다
RNG라고도 하는 난수 생성기
결과 수를 1보다 크게 설정하면 “중복 없음” 기능이 지원됩니다
범위는 0 ~ 999999이고 최대 결과 수는 1000입니다
원하는 경우 페이지 제목을 변경할 수 있습니다
타임스탬프는 운영 체제에서 가져옵니다
대부분의 암호화 용도에 적합한 암호화 난수를 생성합니다
널리 사용되는 랜더마이저( Math.random ) 또는 잘 알려진 MT 알고리즘( Mersenne-Twister ) 대신 내장된 암호화 기능( crypto.getRandomValues )을 사용합니다
Mersenne-Twister 알고리즘은 암호학적으로 안전한 값을 생성하지 않으며 암호학적 목적으로 사용해서는 안 됩니다
명시적이든 묵시적이든 어떠한 종류의 보증도 하지 않습니다
현지 법률을 따르십시오
위반에 대한 책임은 사용자에게 있습니다.
파이썬을 이용한 난수 발생 (random number generation) Update
주제에 대한 새로운 정보 난수 생성기
파이썬 numpy 모듈을 이용하여 난수 만들기
import numpy as np
(1) np.random.rand: 0~1사이 난수 생성 (균일분포 기준 난수)
(2) np.random.randint: 정수 난수 생성 (균일분포 기준 난수)
(3) np.random.randn: 표준정규분포 기준 난수 생성
(4) np.random.normal: 정규분포 기준 난수 생성
(5) np.random.weibull: 와이블분포 기준 난수 생성
(6) np.random.choice: 주어진 샘플 값 중 주어진 확률로 샘플 값 선택
(7) np.random.shuffle: 주어진 샘플 값을 무작위로 순서를 바꾸어 줌
(8) random.rand를 이용한 임의 확률 분포 기반 난수 생성 (* 다른 영상에서 설명)
(9) random.seed를 이용한 동일한 난수 재 생성
난수 생성기주제 안의 사진 몇 장
PHP random string generator – Stack Overflow New
05.12.2010 · There are a lot of answers to this question, but none of them leverage a Cryptographically Secure Pseudo-Random Number Generator (CSPRNG).. The simple, secure, and correct answer is to use RandomLib and don’t reinvent the wheel.. For those of you who insist on inventing your own solution, PHP 7.0.0 will provide random_int() for this purpose; if you’re still …
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이 질문에 대한 많은 답변이 있지만 그 중 누구도 CSPRNG(Cryptographically Secure Pseudo-Random Number Generator)를 활용하지 않습니다
간단하고 안전하며 올바른 대답은 RandomLib를 사용하고 바퀴를 재발명하지 않는 것입니다
자신만의 솔루션 개발을 고집하는 분들을 위해 PHP 7.0.0은 이를 위해 random_int()를 제공합니다
아직 PHP 5.x를 사용 중이라면 PHP 7로 업그레이드하기 전에도 새 API를 사용할 수 있도록 random_int()에 대해 PHP 5 폴리필을 작성했습니다
PHP에서 안전하게 임의의 정수를 생성하는 것은 쉬운 일이 아닙니다
자체 개발한 알고리즘을 프로덕션에 배포하기 전에 항상 상주하는 StackExchange 암호화 전문가에게 확인해야 합니다
안전한 정수 생성기가 설치된 상태에서 CSPRNG를 사용하여 임의의 문자열을 생성하는 것은 공원에서 산책하는 것입니다.
안전한 임의 생성 끈
/** * 암호학적으로 안전한 * 의사난수 생성기(random_int)를 사용하여 임의의 문자열을 생성합니다
* * 이 함수는 현재 유형 힌트를 사용하지만(PHP 7+만 해당), 원래는 * PHP 5용으로도 작성되었습니다
* * PHP 7의 경우 random_int는 PHP 핵심 기능입니다
* PHP 5.x의 경우 https://github.com/paragonie/random_compat에 따라 다릅니다
* * @param int $length 몇 글자를 원하시나요? * @param string $keyspace 선택할 수 있는 모든 가능한 문자의 문자열 * @return string */ function random_str( int $length = 64, string $keyspace = ‘0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ’ length ): string { if ($ throw new \RangeException(“길이는 양의 정수여야 합니다.”); } $조각 = []; $max = mb_strlen($keyspace, ‘8비트’) – 1; for ($i = 0; $i < $length; ++$i) { $pieces []= $keyspace[random_int(0, $max)]; } return implode('', $pieces); }
용법:
$a = random_str(32); $b = random_str(8, ‘abcdefghijklmnopqrstuvwxyz’); $c = random_str();
데모: https://3v4l.org/IMJGF(PHP 5 실패 무시, random_compat 필요)
난수 생성 원리와 Random 명령어 사용법 – 오토핫키 A to Z 강의 #27-1 New Update
주제에서 더 많은 유용한 정보 보기 난수 생성기
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난수 생성기주제 안의 사진 몇 장
List of random number generators – Wikipedia Update New
Random number generators are important in many kinds of technical applications, including physics, engineering or mathematical computer studies (e.g., Monte Carlo simulations), cryptography and gambling (on game servers).. This list …
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난수 생성기는 물리학, 엔지니어링 또는 수학 컴퓨터 연구(예: Monte Carlo 시뮬레이션), 암호화 및 도박(게임 서버에서)을 포함한 많은 종류의 기술 응용 프로그램에서 중요합니다
이 목록에는 품질에 관계없이 많은 일반적인 유형이 포함됩니다
의사 난수 생성기(PRNG) [편집]
의사 난수 생성기를 사용할 때마다 John von Neumann의 격언 “난수를 생성하는 산술적 방법을 고려하는 사람은 물론 죄의 상태에 있습니다.”[1]를 명심하십시오
다음 알고리즘은 의사 난수 생성기입니다.
암호화 알고리즘 [ 편집 ]
암호 알고리즘과 암호화 해시는 매우 고품질의 의사 난수 생성기로 사용할 수 있습니다
그러나 일반적으로 빠른 비암호화 난수 생성기보다 상당히 느립니다(일반적으로 2-10배)
여기에는 다음이 포함됩니다
암호학적으로 안전한 소수의 의사 난수 생성기는 암호 알고리즘에 의존하지 않고 ‘진정한’ 임의의 스트림에서 출력을 구별하는 어려움을 계산적으로 어려운 문제에 수학적으로 연결하려고 합니다
이러한 접근 방식은 이론적으로 중요하지만 대부분의 응용 프로그램에서 실용적이기에는 너무 느립니다
여기에는 다음이 포함됩니다
외부 엔트로피를 사용하는 난수 생성기 [ 편집 ]
이러한 접근 방식은 의사 난수 생성기(종종 블록 또는 스트림 암호 형태)와 임의의 외부 소스(예: 마우스 움직임, 키보드 누름 간 지연 등)를 결합합니다.
/dev/random – Unix-like 시스템
– 유닉스 계열 시스템 CryptGenRandom – Microsoft Windows
포르투나
RDRAND 명령어(Intel에서 Intel Secure Key라고 함)는 2012년부터 Intel x86 CPU에서 사용 가능합니다
CPU에 내장된 AES 생성기를 사용하여 주기적으로 다시 시드합니다
Intel에서 2012년부터 Intel x86 CPU에서 사용 가능합니다
AES를 사용합니다
CPU에 내장된 생성기를 주기적으로 다시 시드합니다
코로나 방전을 이용한 진정한 난수 생성기
[38]톱풀
난수 서버 [ 편집 ]
다음 웹 사이트 목록(완벽하지 않음)은 추가 무작위 서비스를 제공하는 많은 웹 사이트와 함께 진정한 무작위 소스에서 생성된 난수를 제공한다고 주장합니다
잘 알려진 PRNG API[편집]
참조 [ 편집 ]
난수 생성 (Random Number Generation) – 임의 확률분포의 난수 만들기 Update
주제에 대한 새로운 업데이트 난수 생성기
몬테카를로 시뮬레이션은 크게 두가지 부분으로 이루어 졌다고 볼 수 있다:
(1) 다양한 경우수 (실제 발생 가능성을 대변하는 경우수로써, 그 변수의 확률분포를 고려한 난수)
(2) 각 변수의 조합/계산 결과물
그중 (1)항목의 일반적인 생성방법을 와이블 분포 난수를 기준으로 설명하였다
Weibull Random Number 생성 2가지 방식
(1) built-in weibull random 명령어 사용: np.random.weibull
2) built-in uniform distributed random 명령어 + inverse weibull cumulative probability function:
이방법은 파이썬 numpy 모듈에서 제공하는 기본적인 난수 생성 함수 (random.rand)와 누적확률분포의 역함수를 이용하여 생성하였다. 일반적으로 rand 함수는 python, matlab, excel등에서 기본적으로 제공되는 난수생성기이므로 이방법으로 접근하면, 임의의 확률분포에 대한 난수를 생성할수 있다.
#난수생성 #파이썬
난수 생성기주제 안의 관련 사진
Random number generation – Wikipedia 최신
Random number generation is a process by which, often by means of a random number generator (RNG), a sequence of numbers or symbols that cannot be reasonably predicted better than by random chance is generated. This means that the particular outcome sequence will contain some patterns detectable in hindsight but unpredictable to foresight.
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우연보다 더 잘 예측할 수 없는 시퀀스를 생성합니다
주사위는 기계적 하드웨어 난수 생성기의 예입니다
입방형 주사위를 굴릴 때 1에서 6 사이의 난수가 얻어집니다.
난수 생성은 종종 난수 생성기(RNG)를 사용하여 합리적으로 예측할 수 없는 일련의 숫자 또는 기호를 생성하는 프로세스입니다
무작위로 생성되는 것보다 낫습니다
이는 특정 결과 시퀀스에 사후에 감지할 수 있지만 예측할 수 없는 일부 패턴이 포함된다는 것을 의미합니다
진정한 난수 생성기는 난수를 생성하는 하드웨어 난수 생성기(HRNGS)일 수 있으며, 여기서 각 생성은 실제적으로 모델링이 불가능한 방식으로 지속적으로 변경되는 물리적 환경 속성의 현재 값의 함수입니다
이것은 무작위로 보이지만 실제로는 미리 결정된 숫자를 생성하는 의사 난수 생성기(PRNG)에 의해 수행되는 소위 “난수 생성”과 대조됩니다
이러한 생성은 PRNG의 상태를 아는 것만으로 간단히 재현할 수 있습니다
.
무작위성의 다양한 응용은 무작위 데이터를 생성하기 위한 몇 가지 다른 방법의 개발로 이어졌습니다
이들 중 일부는 고대부터 존재했으며, 그 중에는 주사위 던지기, 동전 던지기, 카드 섞기, I Ching에서 야로우 줄기(점술용) 사용을 포함하여 잘 알려진 “고전적인” 예가 있습니다
뿐만 아니라 수많은 다른 기술
이러한 기술의 기계적 특성으로 인해 충분히 많은 양의 난수(통계에서 중요함)를 생성하려면 많은 작업과 시간이 필요했습니다
따라서 결과는 때때로 난수 테이블로 수집되고 배포됩니다
의사 난수 생성을 위한 여러 계산 방법이 있습니다
결과가 얼마나 예측할 수 없는지(즉, 패턴을 식별할 수 있는 정도) 측정하기 위한 무작위성에 대한 통계 테스트 중 일부를 만족할 수 있지만, 모두 진정한 무작위성의 목표에 미치지 못합니다
이것은 일반적으로 암호화와 같은 응용 프로그램에 사용할 수 없게 만듭니다
그러나 신중하게 설계된 암호화 보안 의사 난수 생성기(CSPRNGS)도 존재하며 암호화에 사용하도록 특별히 설계된 특수 기능이 있습니다
실제 응용 프로그램 및 사용 [ 편집 ]
난수 생성기는 도박, 통계적 샘플링, 컴퓨터 시뮬레이션, 암호화, 완전 무작위 설계 및 예측할 수 없는 결과를 생성하는 것이 바람직한 기타 영역에 적용됩니다
일반적으로 보안 응용 프로그램과 같이 예측할 수 없는 기능이 가장 중요한 응용 프로그램에서는 가능한 경우 하드웨어 생성기가 의사 난수 알고리즘보다 선호됩니다
의사 난수 생성기는 몬테카를로 방법 시뮬레이션을 개발하는 데 매우 유용합니다
동일한 난수 시드에서 시작하여 동일한 난수 시퀀스를 다시 실행할 수 있는 기능
시드가 비밀인 한 암호화에도 사용됩니다
발신자와 수신자는 키로 사용할 동일한 숫자 집합을 자동으로 생성할 수 있습니다.
의사 난수 생성은 컴퓨터 프로그래밍에서 중요하고 일반적인 작업입니다
암호화 및 특정 수치 알고리즘에는 매우 높은 수준의 명백한 임의성이 필요하지만 다른 많은 작업에는 적당한 정도의 예측 불가능성만 필요합니다
몇 가지 간단한 예는 사용자에게 “오늘의 무작위 인용문”을 제시하거나 컴퓨터가 제어하는 적이 컴퓨터 게임에서 움직일 수 있는 방식을 결정하는 것일 수 있습니다
더 약한 형태의 임의성은 해시 알고리즘과 분할 상환 검색 및 정렬 알고리즘을 만드는 데 사용됩니다.
무작위화에 적합한 것처럼 보이는 일부 응용 프로그램은 실제로 그렇게 간단하지 않습니다
예를 들어, 배경 음악 시스템의 음악 트랙을 “무작위로” 선택하는 시스템은 무작위로만 나타나야 하며 음악 선택을 제어하는 방법도 있을 수 있습니다
진정한 무작위 시스템은 동일한 항목이 2~3개 나타나는 데 제한이 없습니다
연속적으로.
“True” 대 의사 난수 [편집]
난수를 생성하는 데 사용되는 두 가지 주요 방법이 있습니다
첫 번째 방법은 임의적일 것으로 예상되는 일부 물리적 현상을 측정한 다음 측정 프로세스에서 가능한 편향을 보상합니다
소스의 예로는 대기 노이즈, 열 노이즈 및 기타 외부 전자기 및 양자 현상 측정이 있습니다
예를 들어, 짧은 시간 척도에 걸쳐 측정된 우주 배경 복사 또는 방사성 붕괴는 자연 엔트로피의 소스를 나타냅니다.
자연 소스에서 엔트로피를 수집할 수 있는 속도는 측정되는 기본 물리적 현상에 따라 다릅니다
따라서 자연적으로 발생하는 “진정한” 엔트로피의 소스는 차단이라고 합니다
수요를 충족하기에 충분한 엔트로피가 수확될 때까지 속도가 제한됩니다
대부분의 Linux 배포판을 포함한 일부 Unix 계열 시스템에서 의사 장치 파일 /dev/random은 환경에서 충분한 엔트로피가 수집될 때까지 차단됩니다.[1] 이 차단 동작으로 인해 하드 디스크 드라이브를 임의의 비트로 채우는 것과 같이 /dev/random에서 대량의 대량 읽기는 이러한 유형의 엔트로피 소스를 사용하는 시스템에서 종종 느려질 수 있습니다
두 번째 방법은 다음을 생성할 수 있는 계산 알고리즘을 사용합니다
시드 값 또는 키라고 하는 더 짧은 초기 값에 의해 사실상 완전히 결정되는 명백히 무작위 결과의 긴 시퀀스입니다
결과적으로 시드 값을 알면 겉보기에 무작위로 보이는 전체 시퀀스를 재생할 수 있습니다
이러한 유형의 난수 생성기를 의사 난수 생성기라고 합니다
이러한 유형의 생성기는 일반적으로 자연 발생 엔트로피의 소스에 의존하지 않지만 자연 소스에서 주기적으로 시드될 수 있습니다
이 생성기 유형은 차단되지 않으므로 외부 이벤트에 의해 속도 제한이 없으므로 대량 읽기가 가능합니다
일부 시스템은 하이브리드 접근 방식을 사용하여 가능한 경우 자연 소스에서 수확된 임의성을 제공하고 주기적으로 다시 – 시드 소프트웨어 기반 암호화 보안 의사 난수 생성기(CSPRNG)
폴백은 원하는 무작위 읽기 속도가 수요를 따라잡기 위한 자연 수확 방식의 능력을 초과할 때 발생합니다
이 접근 방식은 더 느리고 순수한 환경적 방법을 기반으로 하는 난수 생성기의 속도 제한 차단 동작을 방지합니다.
전적으로 결정론적 논리에 기반한 의사 난수 생성기는 가장 순수한 의미에서 “진정한” 난수 소스로 간주될 수 없습니다
실제로는 일반적으로 보안에 중요한 애플리케이션을 요구하는 경우에도 충분합니다
신중하게 설계되고 구현된 의사 난수 생성기는 yarrow 알고리즘 및 fortuna의 경우와 같이 보안에 중요한 암호화 목적으로 인증될 수 있습니다
전자는 FreeBSD, AIX, OS X, NetBSD 등에서 /dev/random 엔트로피 소스의 기초입니다
OpenBSD는 arc4random.[2]으로 알려진 의사 난수 알고리즘을 사용합니다
생성 방법[편집]
물리적 방법[편집]
주사위, 동전 던지기 및 룰렛 바퀴와 같은 난수를 생성하는 가장 초기의 방법은 통계 및 암호화의 대부분의 응용 프로그램에 너무 느린 경향이 있기 때문에 주로 게임 및 도박에서 오늘날에도 여전히 사용됩니다.
물리적 난수 생성기는 양자 역학의 법칙에 따라 예측할 수 없는 본질적으로 임의의 원자 또는 아원자 물리적 현상을 기반으로 할 수 있습니다
엔트로피의 원인에는 방사성 붕괴, 열 잡음, 샷 잡음, 제너 다이오드의 애벌랜치 잡음, 클럭 드리프트, 하드 디스크 읽기-쓰기 헤드의 실제 이동 타이밍, 무선 잡음 등이 있습니다
그러나 이를 측정하는 데 사용되는 물리적 현상과 도구는 일반적으로 결과가 균일하게 무작위적이지 않게 만드는 비대칭 및 체계적인 편향을 특징으로 합니다
암호화 해시 함수와 같은 임의 추출기는 더 낮은 비트 전송률로 불균일한 임의 소스에서 비트의 균일한 분포에 접근하는 데 사용할 수 있습니다
광학 혼돈 및 증폭된 자발적 방출 소음은 물리적 난수 생성기의 개발을 크게 돕습니다
그 중 광 혼돈[3][4]은 높은 대역폭과 큰 진폭으로 인해 물리적으로 고속 난수를 생성할 가능성이 높습니다
혼돈 레이저를 기반으로 하는 고속 실시간 물리 랜덤 비트 생성기의 프로토타입이 2013년에 구축되었습니다.[5]
이 엔트로피 정보를 수집하는 다양한 상상 방법이 고안되었습니다
한 가지 기술은 예측할 수 없는 소스의 비디오 스트림 프레임에 대해 해시 함수를 실행하는 것입니다
Lavarand는 여러 용암 램프의 이미지와 함께 이 기술을 사용했습니다
HotBits는 가이거-뮬러 튜브를 사용하여 방사성 붕괴를 측정하고[6], Random.org는 일반 라디오로 녹음된 대기 잡음 진폭의 변화를 사용합니다.
버튼을 클릭한 위치와 시간을 기반으로 하는 간단한 난수 생성기의 시연
또 다른 일반적인 엔트로피 소스는 시스템 사용자의 행동입니다
사람들은 요청 시 좋은 무작위 생성기로 간주되지 않지만 혼합 전략 게임을 플레이하는 맥락에서 무작위 행동을 아주 잘 생성합니다.[7] 일부 보안 관련 컴퓨터 소프트웨어는 사용자가 임의의 키를 생성하거나 의사 난수 생성기를 초기화하는 데 필요한 충분한 엔트로피를 생성하기 위해 긴 일련의 마우스 움직임 또는 키보드 입력을 요구합니다.[8]
계산 방법[편집]
컴퓨터에서 생성된 대부분의 난수는 PRNG를 사용합니다
PRNG는 좋은 난수 속성을 가진 긴 숫자를 자동으로 생성할 수 있지만 결국에는 시퀀스가 반복됩니다(또는 메모리 사용량이 제한 없이 증가함)
이러한 난수는 많은 상황에서 괜찮지만 엔트로피의 원인으로 사용되는 전자기 대기 소음에서 생성된 수만큼 난수는 아닙니다.[9] 이러한 알고리즘에 의해 생성된 일련의 값은 일반적으로 시드라고 하는 고정된 숫자로 결정됩니다
가장 일반적인 PRNG 중 하나는 반복을 사용하는 선형 합동 생성기입니다
X n + 1 = ( a X n + b ) 모드 m {\displaystyle X_{n+1}=(aX_{n}+b)\,{\textrm {mod}}\,m}
여기서 a, b 및 m은 큰 정수이고 X n + 1 {\displaystyle X_{n+1}}은 일련의 의사난수로서 X에서 다음입니다
공식이 생성할 수 있는 최대 숫자 수는 계수 m-1보다 하나 적습니다
반복 관계는 훨씬 더 긴 기간과 더 나은 통계적 속성을 갖도록 행렬로 확장될 수 있습니다.[10] 단일 선형 합동 생성기의 특정 비-랜덤 속성을 피하기 위해 승수 계수의 약간 다른 값을 가진 여러 난수 생성기 , a , 여러 다른 생성기 중에서 선택하는 “마스터” 난수 생성기와 함께 병렬로 사용할 수 있습니다.[인용 필요]
난수를 생성하는 간단한 펜과 종이 방법은 John von Neumann이 제안한 소위 중간 제곱 방법입니다
구현은 간단하지만 출력 품질은 좋지 않습니다
매우 짧은 기간과 출력 시퀀스가 거의 항상 0에 수렴하는 것과 같은 심각한 약점이 있습니다
최근 혁신은 중간 사각형을 Weyl 시퀀스와 결합하는 것입니다
이 방법은 오랜 기간 동안 고품질 출력을 생성합니다.[11]
대부분의 컴퓨터 프로그래밍 언어에는 난수 생성기를 제공하는 함수 또는 라이브러리 루틴이 포함되어 있습니다
그것들은 종종 무작위 바이트나 단어, 또는 0과 1 사이에 균일하게 분포된 부동 소수점 숫자를 제공하도록 설계됩니다
이러한 라이브러리 기능의 품질, 즉 무작위성은 완전히 예측 가능한 출력에서 암호학적으로 안전한 것까지 광범위하게 다릅니다
Python, Ruby, R, IDL 및 PHP를 포함한 많은 언어의 기본 난수 생성기는 Mersenne Twister 알고리즘을 기반으로 하며 언어 문서에 명시적으로 명시된 것처럼 암호화 목적으로는 충분하지 않습니다
이러한 라이브러리 함수는 통계적 특성이 좋지 않은 경우가 많으며 일부는 수만 번 시도한 후에도 패턴을 반복합니다
그들은 종종 컴퓨터의 실시간 시계를 시드로 사용하여 초기화됩니다
그러한 시계는 일반적으로 사람의 정밀도를 훨씬 넘어선 밀리초 단위로 측정하기 때문입니다
이러한 기능은 특정 작업(예: 비디오 게임)에 대해 충분한 임의성을 제공할 수 있지만 암호화 응용 프로그램, 통계 또는 수치 분석과 같이 고품질 임의성이 필요한 경우에는 부적합합니다.[인용 필요]
대부분의 운영 체제에서 훨씬 더 높은 품질의 난수 소스를 사용할 수 있습니다
예를 들어 다양한 BSD 버전, Linux, Mac OS X, IRIX 및 Solaris의 경우 /dev/random 또는 Microsoft Windows의 경우 CryptGenRandom입니다
위에서 언급한 것을 포함하여 대부분의 프로그래밍 언어는 이러한 고품질 소스에 액세스할 수 있는 수단을 제공합니다.
사람에 의해 [ 편집 ]
난수 생성은 최종 사용자로부터 다양한 입력을 수집하고 무작위 소스로 사용하는 형태로 인간에 의해 수행될 수도 있습니다
그러나 대부분의 연구에서는 인간 피험자가 예를 들어, 숫자 또는 문자
좋은 랜덤 생성기와 비교할 때 선택 항목을 너무 많이 바꿀 수 있으므로[12] 이 접근 방식은 널리 사용되지 않습니다.
사후 처리 및 통계 검사 [ 편집 ]
그럴듯한 난수 소스(아마도 양자 역학 기반 하드웨어 생성기에서)가 제공되더라도 완전히 편향되지 않은 숫자를 얻는 것이 중요합니다
또한 이러한 발전기의 동작은 종종 온도, 전원 공급 장치 전압, 장치 수명 또는 기타 외부 간섭에 따라 변경됩니다
의사 난수 루틴의 소프트웨어 버그 또는 실행되는 하드웨어의 하드웨어 버그도 마찬가지로 감지하기 어려울 수 있습니다.
생성된 난수는 기본 소스가 여전히 작동하는지 확인하기 위해 사용 전에 통계 테스트를 받는 경우가 있습니다
그런 다음 통계적 특성을 개선하기 위해 후처리됩니다
예를 들어 TRNG9803[13] 하드웨어 난수 생성기는 엔트로피 측정을 하드웨어 테스트로 사용한 다음 시프트 레지스터 스트림 암호로 난수 시퀀스를 후처리합니다
생성된 난수를 검증하기 위해 통계적 테스트를 사용하는 것은 일반적으로 어렵습니다
Wang and Nicol[14]은 여러 랜덤 생성기의 약점을 식별하는 데 사용되는 거리 기반 통계 테스트 기법을 제안했습니다
Li와 Wang[15]은 브라운 운동 속성을 사용하여 레이저 혼돈 엔트로피 소스에 기반한 난수를 테스트하는 방법을 제안했습니다.
기타 고려 사항[편집]
분포의 재편[편집]
균일 분포[편집]
대부분의 난수 생성기는 기본적으로 정수 또는 개별 비트로 작동하므로 0과 1 사이의 “정규” 균일 분포에 도달하려면 추가 단계가 필요합니다
구현은 정수를 가능한 최대값으로 나누는 것만큼 간단하지 않습니다
구체적으로:[16][17]
변환에 사용된 정수는 의도한 정밀도에 대해 충분한 비트를 제공해야 합니다
부동 소수점 수학 자체의 특성은 숫자가 0에 가까울수록 정밀도가 더 높다는 것을 의미합니다
이 추가 정밀도는 필요한 비트 수 때문에 일반적으로 사용되지 않습니다
나눗셈의 반올림 오류로 인해 결과가 편향될 수 있습니다
최악의 경우, 제외된 범위는 실수 수학을 기반으로 하는 기대에 국가를 끌어들일 수 있습니다
OpenJDK, Rust 및 Numpy에서 사용하는 주류 알고리즘은 C++의 STL에 대한 제안서에 설명되어 있습니다
추가 정밀도를 사용하지 않고 짝수로 반올림하기 때문에 마지막 비트에서만 편향이 발생합니다.[18] 이 “정규” 균일 분포를 다른 범위로 이동할 때 다른 숫자 문제가 필요합니다.[19] Swift 프로그래밍 언어에 대해 제안된 방법은 모든 곳에서 완전한 정밀도를 사용한다고 주장합니다.[20]
균일하게 분포된 정수는 일반적으로 Fisher-Yates 셔플과 같은 알고리즘에서 사용됩니다
다시 말하지만, 순진한 구현은 결과에 모듈로 편향을 유발할 수 있으므로 더 복잡한 알고리즘을 사용해야 합니다
나눗셈을 거의 수행하지 않는 방법이 2018년 Daniel Lemire[21]에 의해 기술되었으며, 현재 최신 기술은 Apple Inc.의 Stephen Canon[22]이 산술 인코딩에서 영감을 받은 2021년 “최적 알고리즘”입니다
대부분의 0~1 RNG에는 0이 포함되지만 1은 제외되는 반면 다른 RNG는 둘 다 포함하거나 제외합니다.
기타 배포 [ 편집 ]
균일한 난수의 소스가 주어지면 확률 밀도 함수에 해당하는 새로운 난수 소스를 생성하는 몇 가지 방법이 있습니다
반전 방법이라고 하는 한 가지 방법은 난수(적절한 분포를 위해 0과 1 사이에서 생성되어야 함)보다 크거나 같은 영역까지 통합하는 것을 포함합니다
승인-거부 방법이라고 하는 두 번째 방법은 x 및 y 값을 선택하고 x의 함수가 y 값보다 큰지 여부를 테스트하는 것입니다
그렇다면 x 값이 허용됩니다
그렇지 않으면 x 값이 거부되고 알고리즘이 다시 시도합니다.[23][24]
거부 샘플링의 예로서 통계적으로 독립적인 표준 정규 분포 난수(x, y) 쌍을 생성하기 위해 먼저 극좌표(r, θ)를 생성할 수 있습니다
여기서 r2~χ 2 2 및 θ~UNIFORM(0 ,2π) (Box-Muller 변환 참조).
미백 [ 편집 ]
여러 개의 독립적인 RNG의 출력을 결합하여(예: 비트별 XOR 연산을 사용하여) 최소한 사용된 최상의 RNG만큼 우수한 결합된 RNG를 제공할 수 있습니다
이것을 소프트웨어 화이트닝이라고 합니다
계산 및 하드웨어 난수 생성기는 때때로 두 종류의 이점을 반영하기 위해 결합됩니다
계산 난수 생성기는 일반적으로 물리적 생성기보다 훨씬 빠르게 의사 난수를 생성할 수 있지만 물리적 생성기는 “진정한 임의성”을 생성할 수 있습니다
대안으로 낮은 불일치 시퀀스 [ 편집 ]
난수 생성기를 사용하는 일부 계산은 Monte Carlo 방법에 의한 적분 계산과 같이 합계 또는 평균 값의 계산으로 요약될 수 있습니다
이러한 문제에 대해 준난수라고도 하는 소위 낮은 불일치 시퀀스를 사용하여 보다 정확한 솔루션을 찾는 것이 가능할 수 있습니다
이러한 시퀀스는 질적으로 말해서 간격을 균일하게 채우는 명확한 패턴을 가지고 있습니다
진정한 무작위 시퀀스는 일반적으로 더 큰 간격을 남길 수 있으며 일반적으로 그렇게 합니다
활동 및 데모 [ 편집 ]
다음 사이트에서는 난수 샘플을 사용할 수 있습니다
SOCR 리소스 페이지에는 Java 애플릿을 사용한 난수 생성에 대한 여러 실습 대화형 활동과 데모가 포함되어 있습니다
ANU의 Quantum Optics Group은 양자 진공에서 가져온 난수를 생성합니다
난수의 샘플은 양자 난수 생성기 연구 페이지에서 사용할 수 있습니다
Random.org는 대기 소음의 무작위성에서 가져온 난수를 제공합니다.
Ruđer Bošković Institute의 양자 랜덤 비트 생성기 서비스는 반도체의 광자 방출 양자 프로세스에서 임의성을 수집합니다
그들은 여러 프로그래밍 언어에 대한 라이브러리를 포함하여 데이터를 가져오는 다양한 방법을 제공합니다.
Taiyuan University of Technology의 그룹은 혼돈 레이저에서 가져온 난수를 생성합니다
난수 샘플은 Physical Random Number Generator Service에서 구할 수 있습니다.
백도어 [ 편집 ]
많은 암호화가 키 및 암호 논스 생성을 위한 암호학적으로 안전한 난수 생성기에 의존하기 때문에 난수 생성기를 예측 가능하게 만들 수 있다면 공격자가 백도어로 사용하여 암호화를 깨뜨릴 수 있습니다
NSA가 삽입한 것으로 보고됩니다
NIST 인증 암호로 안전한 의사 난수 생성기 Dual EC DRBG로의 백도어
예를 들어 이 난수 생성기를 사용하여 SSL 연결이 생성되면 Matthew Green에 따르면 NSA가 난수 생성기의 상태를 결정할 수 있으므로 결국 SSL 연결을 통해 전송된 모든 데이터를 읽을 수 있습니다.[25 ] Dual_EC_DRBG가 2013년 NSA 백도어가 확인되기 훨씬 전부터 매우 열악하고 백도어 가능성이 있는 의사 난수 생성기임이 분명했지만, 예를 들어 저명한 보안 회사인 RSA Security에서 2013년까지 실제로 많이 사용되었습니다.[26 ] 이후에 RSA Security가 아마도 Bullrun 프로그램의 일부로 고의로 NSA 백도어를 자사 제품에 삽입했다는 비난이 있었습니다
RSA는 고의로 백도어를 자사 제품에 삽입하는 것을 거부했습니다.[27]
또한 하드웨어 RNG가 언급된 것보다 적은 엔트로피를 갖도록 비밀리에 수정될 수 있다는 이론이 제기되어 하드웨어 RNG를 사용한 암호화가 공격을 받기 쉽습니다
공개된 이러한 방법 중 하나는 칩의 도펀트 마스크를 수정하여 작동하며, 이는 광학 리버스 엔지니어링으로 감지할 수 없습니다.[28] 예를 들어, Linux에서 난수 생성의 경우, 특히 NSA Bullrun 프로그램이 공개된 후 하드웨어 RNG의 백도어에 대응하기 위해 다른 엔트로피 소스와 RDRAND 출력을 혼합하지 않고 Intel의 RDRAND 하드웨어 RNG를 사용하는 것은 허용되지 않습니다
.[29][30]
2010년에 미국 복권 추첨은 MUSL(Multi-State Lottery Association)의 정보 보안 이사에 의해 조작되었으며, 그는 일상적인 유지 관리 중에 MUSL의 보안 RNG 컴퓨터에 백도어 맬웨어를 몰래 설치했습니다.[31] 해킹 동안 그 남자는 일년에 몇 번 숫자를 정확하게 예측하여 총 $16,500,000를 얻었습니다
메모리 칩의 물리적 하드웨어에 대한 rowhammer 및 관련 공격에 대한 완화인 ASLR(Address Space Layout Randomization)이 발견되었습니다
VUSec에서 2017년 초 현재 부적절합니다
난수 알고리즘은 하드웨어에 구현된 시프트 레지스터를 기반으로 하는 경우 충분히 큰 p 값에서 예측 가능하며 충분한 처리 능력으로 역설계될 수 있습니다(Brute Force Hack)
이것은 또한 간접적으로 이 방법을 사용하는 맬웨어가 GPU를 사용하여 CPU 자체의 ASLR을 깨뜨리는 경우에도 그렇게 하도록 코딩된 경우 GPU와 CPU 모두에서 실행할 수 있음을 의미합니다.[32] [ 편집 ]도 참조하십시오
참고문헌 [ 편집 ]
난수생성기 검증 New
주제에 대한 새로운 정보 난수 생성기
난수 생성기주제 안의 관련 사진
Sports – xkcd 업데이트
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 2.5 License. This means you’re free to copy and share these comics (but not to sell them). More details..
Read more
만약? 2: 터무니없는 가설적 질문에 대한 추가적인 진지한 과학적 답변이 9월 13일에 나옵니다
여기서 선주문하세요!
스포츠
[[두 명의 해설자가 책상 뒤에 앉습니다.]] 해설자 1: 가중치가 있는 난수 생성기가 새로운 숫자 배치를 생성했습니다해설자 2: 그것들을 사용하여 내러티브를 구축합시다! 모든 스포츠 해설 {{제목 텍스트: 또한 모든 재무 분석
그리고 더 직접적으로 D&D.}}
이 만화에 대한 영구 링크: https://xkcd.com/904/ 이미지 URL(핫링크/임베딩용): https://imgs.xkcd.com/comics/sports.png
[JE,1.15+] 난수생성기(feat.랜덤) New
주제에 대한 추가 정보 난수 생성기
Reddit의 사이트에서 가져온 데이터팩입니다
게시물 : https://www.reddit.com/r/MinecraftCommands/comments/e92ve1/entity_free_scoreboard_rng_for_minecraft_115/?utm_source=share\u0026utm_medium=web2x
다운로드 링크 : https://www.dropbox.com/s/izv5zobzlwdp27o/random_predicate_impl%20%281.15%2B%29.zip?dl=0
다른버전의 비슷한 원리를 가진 난수 생성기를 다운받으시려면 게시물의 댓글을 확인해보시면 될듯 합니다
난수 생성기주제 안의 사진 몇 장
![Update [JE,1.15+] 난수생성기(feat.랜덤)](https://i.ytimg.com/vi/3FMUjQ4urzw/hqdefault.jpg)
유효 숫자 계산기 | 계산, 변환 및 반올림 업데이트
26.10.2021 · 유효 숫자 도구를 사용하여 숫자에서 유효 숫자의 정확한 양을 쉽게 알아보세요!
Read more
이 숫자에는 몇 개의 유효 숫자가 있습니까? 중요한 숫자를 찾는 것이 때때로 문제가 될 수 있습니다
이 도구를 사용하면 숫자에서 유효 숫자의 수를 쉽게 찾을 수 있습니다
이 도구는 또한 어떤 숫자가 중요한지 알려줍니다
유효 숫자를 반올림하는 방법은 무엇입니까? 무료 유효 자릿수 반올림 계산기를 사용하여 원하는 숫자를 원하는 유효 숫자로 변환할 수 있습니다
중요한 수치는 무엇입니까?
유효 숫자는 숫자에 의미가 있고 정확성에 기여하는 숫자를 나타냅니다
유효 숫자는 유효 숫자라고도 하며 일반적으로 sig fig라고 합니다
유효 숫자 규칙은 무엇입니까? 1
0이 아닌 모든 숫자는 항상 유효합니다
2
0이 아닌 두 자리 사이의 0은 유효합니다
3
선행 0은 중요하지 않습니다
4
정확한 숫자는 무한한 유효 자릿수를 갖습니다
5
소수점 오른쪽 숫자 뒤의 0은 유효합니다
6
소수가 있는 정수에서는 숫자 뒤의 0이 유효합니다
7
소수가 없는 정수에서 숫자 뒤의 0은 중요하지 않습니다
유효숫자의 요점은 무엇입니까? 필요한 정확한 측정값을 얻지 못할 수도 있습니다
판독 및 측정 도구에는 항상 오류가 있기 때문입니다
유효숫자의 개념은 모든 사람이 어느 정도의 정확도를 측정하는 하나의 일반적인 방법에 동의하도록 하는 것입니다
이것은 모든 사람이 작업을 번역할 때 혼동하지 않기로 동의하는 한 가지 방법입니다
유효숫자가 왜 중요한가? 계산 결과에는 정확한 숫자가 포함되어야 합니다
유효 숫자를 이해하고 사용하면 숫자가 얼마나 정확한지 알 수 있습니다
측정 정밀도는 각 측정이 서로 얼마나 밀접하게 맞는지를 측정합니다
측정 정확도는 하나 이상의 측정이 참 또는 정확한 값과 일치하는 정도를 나타냅니다
.
실생활에서 유효숫자는 어디에 사용됩니까?
과학 및 공학에서는 답변의 정확한 정밀도를 나타내기 위해 유효 숫자를 사용합니다
이를 통해 과학자들은 불확실성을 측정하고 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다
수학 연산에서 답은 연산의 신뢰성을 보여주는 방식으로 보고됩니다
이런 식으로 답은 작업에서 가장 정확한 숫자를 보여줍니다
유효 숫자로 어떻게 더하고 빼나요? 유효 숫자를 더하거나 빼려면 다음 규칙을 사용하십시오
1
덧셈과 뺄셈은 각 카운트의 유효 자릿수를 센다
2
정상적으로 계산합니다
3
귀하의 답은 문제의 최하위 숫자보다 더 많은 유효 숫자를 갖지 않을 수 있습니다
유효 숫자로 곱셈과 나눗셈을 수행하는 방법은 무엇입니까? 나눗셈과 곱셈의 규칙은 최종 답이 최하위 자릿수와 동일한 유효 자릿수를 포함해야 한다는 것입니다
곱셈과 나눗셈의 경우 최종 답을 문제의 최하위 숫자 수준으로 반올림합니다
– 태평양 규칙을 사용하는 방법은 무엇입니까? 유효숫자에는 많은 규칙이 있습니다
그러나 그것들을 모두 기억하는 것은 어려울 수 있습니다
숫자에 소수점이 있는 경우 태평양 규칙을 사용합니다
태평양 규칙은 다음과 같습니다
숫자에 소수점이 있는 경우 0이 아닌 첫 번째 숫자부터 시작하여 숫자의 왼쪽 절반에서 숫자 끝까지 계산을 시작합니다.
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