讓你的應用程序更加安全的隨機數生成器

一、使用強密碼學偽隨機數生成器

在將隨機數用於加密、認證或其他安全目的時，請使用密碼學安全隨機數生成器，而不是僅僅使用偽隨機數生成器。密碼學安全隨機數生成器是基於密碼學演算法的，它們使用真正的隨機數種子或非確定性隨機數種子生成隨機數，並具有高度預測不可能性。這也意味著，使用您自己的演算法生成偽隨機數可能不是一個好主意。相反，應該使用已經被更多人審查和驗證的密碼學偽隨機數生成器。以下是在Python中使用密碼學安全隨機數生成器生成隨機數的示例代碼：

import secrets

# 生成16個位元組的安全隨機數
random_bytes = secrets.token_bytes(16)

二、使用足夠的熵

為了讓隨機數更加安全，必須確保生成的隨機數具有足夠的熵。熵是指隨機數中包含多少比特的隨機化信息。通常，安全的隨機數應該具有足夠的熵，使攻擊者無法從中找到模式或推測出下一個隨機數。為了確保隨機數具有足夠的熵，請使用隨機數生成器生成的隨機數，而不是手動生成隨機數。要生成足夠的熵，可以考慮使用加密哈希函數和非確定性隨機數種子來生成隨機數。以下是在Python中使用非確定性隨機數種子生成隨機數的示例代碼：

import secrets

# 讀取系統的非確定性隨機數種子
random_seed = secrets.token_bytes(16)

# 使用非確定性隨機數種子生成16個位元組的安全隨機數
random_bytes = secrets.token_bytes(16, entropy=random_seed)

三、使用真正的隨機數種子

生成隨機數的第一步是使用真正的隨機數種子。時鐘時間或計算機計數器等發生器的種子之間的差異不足以提供足夠的隨機性。在數量上足夠的情況下，可以使用真正的隨機數生成器中僅作為種子。這可以是物理的隨機數，例如射電活動或放射性衰變，也可以是人類相對不可預測的事件，例如滑鼠，按鍵和位置數據。以下是在Python中使用真實隨機數種子生成隨機數的示例代碼：

import os
import secrets

# 讀取20個位元組的真正的隨機數種子
random_seed = os.urandom(20)

# 使用真正的隨機數種子生成16個位元組的安全隨機數
random_bytes = secrets.token_bytes(16, entropy=random_seed)

四、不要重複使用隨機數

重用隨機數會導致模式成為可見，這使得攻擊者能夠仿造加密密鑰或令牌。為每個用途生成獨立的隨機數，並在使用後立即丟棄。如果必須生成不同的隨機數，則應為每個隨機數使用不同的隨機數種子。以下是在Python中為每個用途生成獨立的隨機數的示例代碼：

import secrets

# 生成16個位元組的安全隨機數用於加密
encryption_key = secrets.token_bytes(16)

# 生成16個位元組的安全隨機數用於認證
auth_token = secrets.token_bytes(16)

五、使用雙重隨機數生成器

使用雙重隨機數生成器可以增加隨機數的安全性。在雙重隨機數生成器中，核心偽隨機數生成器由第二個密碼學安全隨機數生成器重新播種。這增加了一個特定數據點的預測困難程度，使攻擊者更難對隨機數進行推測。以下是在Python中使用雙重隨機數生成器生成隨機數的示例代碼：

import secrets

# 生成16個位元組的安全隨機數使用雙重隨機數生成器
random_bytes = secrets.token_bytes(16, algorithm="dual_ec_drbg")

總結

隨機數是處理密碼學，安全認證和令牌等安全數據最重要的組成部分。使用密碼學安全隨機數生成器，使用足夠的熵並使用真正的隨機數種子生成隨機數是確保隨機數安全的主要步驟。此外，不要重複使用隨機數，並嘗試使用雙重隨機數生成器來增強隨機數的安全性。注意，本文僅提供了一些示例，而您應該相應地使用密碼學安全隨機數生成庫和隨機數生成器，以確保生成的隨機數是安全的。