Ich brauche einen echten Zufallszahlengenerator-Webdienst [geschlossen]

Random.org bietet 200.000 freie Zufallsbits (nur 6250 32-Bit-Ganzzahlen!) Aus der analogen Welt ( vgl. ) Pro IP pro Tag.

Kennt jemand einen alternativen Webdienst, der mehr zufällige On-Demand-Bits pro Tag bereitstellt?

(Die Zahlung ist in Ordnung, solange der Preis "innerhalb der Erwartungen" von 1000 × 1024 Bit pro US-Cent liegt.) (Die bezahlten Servicegebühren von random.org betragen 100 × diesen Preis.)

Vielleicht dieser.

http://qrng.physik.hu-berlin.de/

Von der Website:

Wir bieten einen neuen Quantenzufallszahlengenerator (QRNG) an, der auf der Quantenzufälligkeit der Photonenankunftszeiten basiert. Es verspricht nachweisbare und langfristige statistische Qualität, Geschwindigkeit sowie Erschwinglichkeit. Unser Design schafft eine neue Qualität in dem Sinne, dass es wesentlich höhere Bitraten bietet als frühere Lösungen, die der Öffentlichkeit zur Verfügung stehen. Dies ist möglich geworden, indem die neuesten Photonen-Timing-Instrumente und die Datenverarbeitung auf dem neuesten Stand der Technik in Hardware genutzt wurden.

Der auf die Rohdaten angewendete Nachbearbeitungsalgorithmus bietet nicht nur eine hohe Geschwindigkeit (bis zu 150 Mbit / s über USB), sondern basiert auch auf soliden Vorhersagen aus der Informationstheorie, die die Wahrung der Zufälligkeit gewährleisten. Dies ermöglicht die Verwendung der gelieferten Zufallszahlen in bedingungslos sicheren Verschlüsselungsschemata.
[...]
Zugriffsrichtlinien
Keine der bereitgestellten Daten wird mehr als einmal übermittelt, weder an einen einzelnen Benutzer noch an unabhängige Benutzer. Die Nutzung des Dienstes ist kostenlos, erfordert jedoch eine Registrierung.

Was Sie verlangen, ist Weihwasser, und Sie lehnen den Vorschlag ab, normales Wasser zu verwenden. Der einzige Grund, Weihwasser dem Wasser vorzuziehen, ist religiös. Es gibt einfache, zufällig gesetzte PRNGs, die durch keinen bekannten Prozess von der tatsächlichen physischen Zufälligkeit unterschieden werden können. Und diese Systeme sind nicht deterministisch.

Ein realer Computer hat mehrere Quellen für echte physische Zufälligkeit. Beispielsweise verfügt eine moderne x86-CPU über eine 'TSC', die die Anzahl der Befehlszyklen (und damit indirekt die Zeit bis zu einer Auflösung von etwa einer Milliardstel Sekunde) misst.

Sie können die TSC erfassen, wenn ein Netzwerkpaket eintrifft. Die niedrigen Bits der TSC hängen vom genauen Versatz zwischen dem Quarzoszillator, der die Netzwerkschnittstelle mal misst, und dem Quarzoszillator ab, der die CPU ausführt. Dies hängt von mikroskopischen Zonentemperaturschwankungen in den beiden Quarzkristallen ab, von denen angenommen wird, dass sie wirklich zufällig sind.

Ebenso können Sie die TSC erfassen, wenn Daten von der Festplatte eingehen. Die niedrigen Bits hängen von der turbulenten Luftstromscherung zwischen der Festplattenoberfläche und dem Gehäuse ab. Es wird auch angenommen, dass dies wirklich zufällig ist.

Bekannte Algorithmen wie der vom Linux-Kernel verwendete (von Theodore Ts'o basierend auf der Arbeit von M. Matsumoto und Y. Kurita entwickelte) verwenden den Lawineneffekt, um einige unvorhersehbare Bits in eine viel größere Anzahl umzuwandeln. Die einzigen Unterschiede zwischen den Ausgaben dieser Algorithmen (vorausgesetzt, sie werden ordnungsgemäß durch TSC-Daten ausgesät) und der Ausgabe der tatsächlichen physischen Zufälligkeit sind religiös - keine bekannte Methode kann diese Ausgaben unterscheiden. Es gibt keinen Test, den einer bestehen und der andere nicht bestehen wird.

Ich habe Zufallszahlengeneratoren für die Verwendung im Online-Casino entwickelt, die eine unabhängige Zertifizierung erhalten haben. Diese Methoden werden in der realen Welt verwendet.

Ich verstehe immer noch nicht, warum ein kryptografisches PRNG für Ihr Problem nicht gut genug ist. Eine definierende Eigenschaft eines Krypto-PRNG ist, dass es (mit angemessenen Mengen an Hardware) nicht möglich ist, seine Ausgabe von einem echten RNG zu unterscheiden.

Dies bedeutet, dass es für jede Art von Simulation oder Anwendung geeignet ist, die mir in den Sinn kommt, abgesehen von der Generierung kryptografischer Schlüssel oder der Initialisierung des Krypto-PRNG selbst (es werden offensichtlich einige hundert Bit echte Entropie benötigt, um loszulegen).

Andererseits können Webservice-RNGs seitdem auch nicht mehr für Krypto verwendet werden

1. Sie können nicht beweisen, dass sie tatsächlich ein echtes PRNG sind, da Sie ihre Ausgabe nicht von einem PRNG unterscheiden können
2. Sie müssen dem Betreiber des Dienstes vertrauen
3. Die zufälligen Daten werden über einen niedrigeren Sicherheitskanal an Sie übertragen. Ein Angreifer, der ein PRNG brechen kann, kann auch SSL brechen.

Ich kann mir also keine einzige Verwendung vorstellen, bei der man ein Webservice-RNG einem guten PRNG vorziehen würde. Wenn Sie wirklich echte und sichere Zufallszahlen benötigen, sehe ich keine Alternative zum Erstellen von Hardware.

Vor einigen Jahren konnte man SGIs Lavarand aufrufen, das Zufallszahlen generierte, indem man die aktuelle Blob-Form und -Position einer Lavalampe verwendete, die von einer Webcam beobachtet wurde.

Obwohl es jetzt weg ist, können Sie ganz einfach Ihren eigenen Generator mit einer Webcam und dem Open-Source-Code von den feinen Leuten bei LavaRnd erstellen ( BEARBEITEN : seit einiger Zeit nicht mehr verfügbar . Wayback Machine Sourceforge Project ). Es stellt sich heraus, dass Sie die Lavalampe überhaupt nicht benötigen: Das vom CCD aufgenommene Rauschen, während die Webcam in einem lichtdichten Behälter versiegelt ist, ist eine hervorragende Quelle für die Erzeugung kryptografisch einwandfreier Zufallszahlen.

(Ich weiß, dass dies kein Dienst ist, den Sie jetzt nutzen können, aber weil es früher so war, weil es so cool war und weil Sie sehr einfach einen fast kostenlosen erstellen können, dachte ich, dass es sich lohnt, eine Antwort zu sein.)

Öffnen Sie eine TCP-Verbindung zu einem beliebigen Host / Port und zählen Sie die Anzahl der benötigten Nanosekunden. Da ist deine Zufallszahl.

Hier ist ein weiterer quantenbasierter Generator mit einer Ruhe-API:

http://photonics.anu.edu.au/qoptics/Research/qrng.php

Forscher an der ANU generieren echte Zufallszahlen aus einer physikalischen Quantenquelle. Dazu teilen wir einen Lichtstrahl in zwei Strahlen auf und messen dann die Leistung in jedem Strahl. Da Licht quantisiert wird, schwankt die Lichtintensität in jedem Strahl um den Mittelwert. Diese Schwankungen, die letztendlich auf das Quantenvakuum zurückzuführen sind, können in eine Quelle von Zufallszahlen umgewandelt werden.