到目前为止,我知道TPM使用热噪声来生成真正的随机数。但是我也确信TPM使用更多的熵来源。因为击键计时、驱动寻道时间或时钟抖动都是可能的。但是TPM使用哪些来源?它是如何将它们转换成真正的随机数的?
TPM的随机数生成器的外观可以在规范中读取。对于TPM 1.2,我将此PDF链接:第1部分设计原则
当您查看第4.2.5节“随机数生成器”时,您可以很好地了解它的总体工作原理。然而,某个TPM的RNG如何工作是一个实施细节,由制造商决定。然而,规范提到了一些可能的熵源:
来源的类型可能包括噪音时钟变化空气流动和其他类型的事件
使用状态机和混合函数将其转换为随机数。同样,实施是特定于供应商的。我引用:
RNG由接受和混合不可预测数据的状态机和具有单向功能的后处理器(如SHA-1)组成。该设计背后的思想是TPM可以成为良好的随机性源,而不需要真正的硬件熵源。
问题内容: 我正在阅读Math.random()javadoc,发现random只是psuedorandom。 是否有一个库(特别是java)根据随机变量(例如环境温度,CPU温度/电压等)生成随机数? 问题答案: 查看http://random.org/ RANDOM.ORG是一种真正的随机数服务,可通过大气噪声生成随机性。 可以在以下位置找到用于与其连接的Java库: http //sou
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我对Java还是有点陌生,有一个实验室需要模拟一个彩票游戏,生成一个介于1到10之间的数字。它首先询问用户想要购买多少张彩票,然后询问他们是否希望计算机为他们生成猜测,如果是,则会生成猜测并显示中奖号码。如果用户说不,那么用户将自己输入猜测,并显示中奖号码。 我在弄清楚当有人输入是或否时如何执行代码时遇到了问题。我应该做一个do while循环吗? 这是我现在的代码。 以下是算法:1。获取购票数量
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问题内容: 我正在学习python的随机模块。而且我知道它会生成伪随机数。它的核心思想是使用高频时钟作为种子,然后使用一个函数来产生“看起来像”的随机数。 据我所知,在现实世界中甚至不可能生成真实的随机数。 但是我知道Unix随机产生器引入了其他一些因素,例如鼠标移动轨迹的参数,IO响应时间,从而给随机数产生器函数带来了不确定性。通过该方法,我们可以获得比普通伪随机数更好的随机数。很难预测。 那么