Криптографически стойкий генератор псевдослучайных чисел (англ. Cryptographically secure pseudorandom number generator, CSPRNG) — это генератор псевдослучайных чисел с определёнными свойствами, позволяющими использовать его в криптографии.
Многие прикладные задачи криптографии требуют случайных чисел, например:
Требуемое «качество» случайности меняется от задачи к задаче. Например, генерация одного случайного числа в некоторых протоколах требует только уникальности, тогда как генерация мастер-ключа или одноразового шифроблокнота требует высокой энтропии. В идеале, генерация случайных чисел в КСГПСЧ использует высоконадёжный источник энтропии, которым может быть аппаратный генератор случайных чисел или ход непредсказуемых процессов в системе — хотя в обоих случаях возможны неожиданные уязвимости. С точки зрения теории информации количество случайности — энтропия, которая может быть получена, равна энтропии, предоставляемой системой. Но зачастую в реальных ситуация требуется больше случайных чисел, чем можно получить при существующей энтропии. К тому же процедура получения случайности из самой системы требует достаточно много ресурсов (памяти и времени). В таких случаях, оправданно использование КСГПСЧ — это позволяет «растянуть» имеющуюся энтропию на большее число бит. Когда вся энтропия доступна до выполнения криптографического алгоритма, получается потоковый шифр. Однако некоторые криптосистемы позволяют добавлять энтропию по мере работы, в таком случае алгоритм не является эквивалентом потокового шифра и не может использоваться в этом качестве. Таким образом, разработка потоковых шифров и КСГПСЧ тесно связаны.
Требования к обычному генератору псевдослучайных чисел выполняются и криптографически стойким ГПСЧ, обратное неверно. Требования к КСГПСЧ можно разделить на две группы: во-первых, они должны проходить статистические тесты на случайность; а во-вторых, они должны сохранять непредсказуемость, даже если часть их исходного или текущего состояния становится известна криптоаналитику. А именно:
Большинство генераторов псевдослучайных чисел не подходит для использования в качестве КСГПСЧ по обоим критериям. Во-первых, несмотря на то, что многие ГПСЧ выдают последовательность, случайную с точки зрения разнообразных статистических тестов, они не надёжны по отношению к обратной разработке. Могут быть обнаружены специализированные, особым образом настроенные тесты, которые покажут, что случайные числа, получаемые из ГПСЧ не являются по настоящему случайными. Во-вторых, для большинства ГПСЧ возможно вычислить всю псевдослучайную последовательность, если их состояние скомпрометировано, что позволит криптоаналитику получить доступ не только к будущим сообщениям, но и ко всем предыдущим. КСГПСЧ разрабатываются с учётом сопротивляемости к различным видам криптоанализа.
Рассмотрим три класса реализации КСГПСЧ:
В последних часто используются дополнительные источники энтропии, поэтому, строго говоря, они не являются «чистыми» генераторами, так как их выход не полностью определяется исходным состоянием. Это позволяет дополнительно защититься от атак, направленных на определение исходного состояния.
Существует целый ряд практически используемых ГПСЧ которые разрабатывались с учетом криптографической стойкости, например
This article uses material from the Wikipedia Русский article Криптографически стойкий генератор псевдослучайных чисел, which is released under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 license ("CC BY-SA 3.0"); additional terms may apply (view authors). Если не указано иное, содержание доступно по лицензии CC BY-SA 4.0. Images, videos and audio are available under their respective licenses.
®Wikipedia is a registered trademark of the Wiki Foundation, Inc. Wiki Русский (DUHOCTRUNGQUOC.VN) is an independent company and has no affiliation with Wiki Foundation.