Автор: Случайные числа являются фундаментальной концепцией в информатике и анализе данных. Они необходимы для создания данных, имитирующих реальные сценарии, или для целей шифрования. Случайное число — это значение, сгенерированное компьютерной программой, которое невозможно точно предсказать.
В зависимости от требований конкретного проекта используются различные методы генерации случайных чисел. Например, наиболее простым методом является функция random(), которая генерирует значение с плавающей запятой от 0 до 1. Помимо функции random(), для получения достаточно случайных значений можно использовать другие методы, такие как randomize() или заполнение.
Случайные числа используются в различных приложениях, таких как криптография, моделирование, игры, биткойн-казино и статистическая выборка . В криптографии случайные числа используются для генерации секретных ключей, обеспечивающих безопасность онлайн-транзакций. Моделирование часто использует случайные числа для создания сценариев или данных, которые имитируют поведение в реальном мире. Случайные числа также полезны в играх, где они могут определять исход события, делая его более непредсказуемым.
Доступны различные типы ГСЧ
Генераторы случайных чисел (ГСЧ) можно разделить на две категории: аппаратные генераторы и программные генераторы.
Аппаратные ГСЧ используют физические явления, такие как радиоактивный распад, тепловой шум или атмосферный шум, для генерации случайных чисел. Эти генераторы считаются наиболее безопасными, поскольку они не подвержены атакам, использующим уязвимости программного обеспечения. Однако они могут быть дорогими в реализации и медленными для получения цифр.
С другой стороны, программные ГСЧ полагаются на алгоритмы генерации случайных чисел. Эти генераторы менее безопасны, чем аппаратные, поскольку могут быть подвержены атакам, использующим слабые места в алгоритме. Однако они более универсальны и экономичны и могут генерировать случайные числа гораздо быстрее.
Одним из наиболее часто используемых алгоритмов RNG является Linear Congruential Generator (LCG) , который генерирует последовательность псевдослучайных значений на основе начального значения. Другим популярным алгоритмом является Вихрь Мерсенна, который работает быстрее и имеет более длительный период, чем LCG.
Программные RNG также могут быть криптографически безопасными, что означает, что они предназначены для защиты от атак и обеспечения более высокого уровня безопасности. Одним из таких примеров является алгоритм безопасного хеширования (SHA), который обычно используется для создания криптографических ключей и защиты конфиденциальных данных.
Домены и приложения, которым нужны случайные числа
Есть несколько областей и приложений, которые могут извлечь выгоду из генерации случайных чисел. Давайте углубимся в некоторые из этих сценариев.
В области статистического анализа случайные числа широко используются для моделирования различных результатов эксперимента. Например, исследователи могут случайным образом распределять субъектов по разным группам в исследовании, а затем генерировать случайные числа, чтобы определить, какая группа получает конкретное лечение. Это гарантирует, что исследование является беспристрастным и что результаты являются надежным представлением изучаемой популяции.
В играх случайные числа используются, чтобы обеспечить элемент неожиданности и сделать игру более захватывающей. Например, в ролевой игре случайные числа могут определять исход битвы или события, происходящие во время игрового процесса . Точно так же в играх казино, таких как рулетка или кости, случайные числа гарантируют, что каждое вращение или бросок уникальны и непредсказуемы.
Криптографические алгоритмы в значительной степени полагаются на случайные числа для генерации, например, безопасных ключей. Эти ключи используются для шифрования и расшифровки данных, передаваемых через Интернет, для предотвращения несанкционированного доступа. Без случайных чисел эти алгоритмы стали бы чрезвычайно предсказуемыми, что сделало бы их уязвимыми для атак.
В финансах и экономике случайные числа используются для моделирования различных рыночных сценариев и оценки вероятности возникновения конкретных результатов. Например, случайность является важным допущением в модели Блэка-Шоулза, которая используется для оценки производных финансовых инструментов, таких как опционы на акции.
Наконец, случайные числа используются в симуляциях для моделирования явлений реального мира и проверки различных гипотез. Например, ученые могут использовать случайные числа для создания различных моделей климата и предсказания будущих погодных условий. Точно так же инженеры могут использовать случайные числа для проверки безопасности и надежности машин и систем в различных условиях.
11 лучших методов генерации случайных чисел для вашего проекта
1. Аппаратные генераторы. Эти генераторы используют физические явления, такие как радиоактивный распад, тепловой шум или атмосферный шум, для генерации случайных чисел и считаются наиболее безопасным вариантом из-за их устойчивости к атакам, использующим уязвимости программного обеспечения. Однако они могут быть дорогими и медленными для получения чисел.
2. ГСЧ, основанные на программном обеспечении: эти алгоритмы основаны на математических уравнениях и вычислениях, чтобы генерировать последовательность псевдослучайных значений на основе начального значения. Примеры включают линейный конгруэнтный генератор (LCG) и Mersenne Twister, которые быстрее и имеют более длительный период, чем LCG.
3. Криптографически безопасные ГСЧ. Эти генераторы разработаны специально для криптографических приложений, чтобы обеспечить дополнительную защиту от атак путем использования слабых мест в структуре алгоритма. Широко используемый пример — алгоритм безопасного хеширования (SHA).
4. Random Lib для Python: эта библиотека предоставляет несколько функций для генерации случайных данных из различных распределений, таких как нормальное, равномерное, логнормальное и т. д., а также предоставляет инструменты для объединения нескольких источников данных в один случайный поток.
5. TrueRandom от Airspayce: это библиотека Arduino, которая включает код, который создает надежные истинные случайные числа с использованием внешних источников, таких как атмосферный шум, или внутренних источников, таких как показания АЦП.
6. RandomOrg: этот сервис предоставляет настоящие случайные числа через свой API и бесплатен для использования в небольших объемах (до 1 миллиона бит/день).
7. Fisher Yates Shuffle: это алгоритм, который случайным образом перемешивает массив объектов. Это можно использовать для генерации случайных чисел, используя индексы каждого элемента в массиве в виде числа.
8. RandomAPI: это API, который предоставляет множество функций для генерации случайных данных, таких как строки, целые числа и даты, а также такие функции, как взвешенная случайность и рандомизированные ГСЧ.
9. Math.random(): это метод в JavaScript, который генерирует случайные числа от 0 до 1.
10. Класс RandomNumberGenerator: этот класс C++ предоставляет множество функций для генерации случайных целых чисел, чисел с плавающей запятой, логических значений и т. д., а также обеспечивает различные распределения, такие как нормальное, экспоненциальное, гамма и Вейбулла.
11. NativeCrypto: это библиотека для Android и iOS, предоставляющая криптографически безопасные случайные значения.
Заключение
Случайные числа имеют широкий спектр применений и необходимы для определенных алгоритмов, моделей, моделирования и криптографии. С помощью 11 методов, упомянутых выше, вы сможете найти тот, который лучше всего соответствует потребностям вашего проекта. Независимо от того, нужна ли вам аппаратная или программная случайность, для любого бюджета и технических требований найдется вариант. Рандомизация данных может помочь сделать ваши проекты более защищенными от вредоносных атак, а также предоставить надежный способ моделирования различных сценариев для проверки гипотез или прогнозирования результатов. В конечном счете, правильное использование рандомизации приведет к лучшим результатам как с точки зрения безопасности, так и с точностью прогнозов — так что не забывайте об этом важном шаге при запуске любого нового проекта!
