Linux随机数生成器的分析与应用
LinuxBash编程：随机数生成、对浮点数进行四舍五入运算
LinuxBash编程：随机数⽣成、对浮点数进⾏四舍五⼊运算本⽂介绍使⽤shell实现随机数⽣成以及对浮点数进⾏四舍五⼊运算。
⽬录随机数⽣成⽣成0-1之间的随机数⽣成0-1的随机数：#!/bin/bashrandom_number=`echo "scale=4 ; ${RANDOM}/32767" | bc -l` # ⽣成0-1的随机数# random_number=`bc -l <<< "scale=4 ; ${RANDOM}/32767"`echo $random_numberexit 0执⾏：$ sh random.sh.8696$ sh random.sh.4517$ sh random.sh.5126${RANDOM}函数产⽣0 - 32767之间的伪随机整数。
其中32767（2^15 - 1）是有符号16位整数的上限。
scale=4：保留4位⼩数⽣成0-n之间的随机数⽣成0-10之间的随机数：#!/bin/bashsize=10max=$(( 32767 / size * size ))while (( (rand=$RANDOM) >= max )); do :; donerand=$(( rand % (size+1) ))echo $rand⽣成1-10之间的随机数：#!/bin/bashsize=10max=$(( 32767 / size * size ))while (( (rand=$RANDOM) >= max )); do :; donerand=$(( rand % (size) + 1 ))echo $randmax=$(( 32767 / size * size ))语句⽐较关键，这么处理的原因是${RANDOM}产⽣的最⼤数是32767，如果⽣成1-10之间的随机数，需要去掉32761-32767之间的数，否则会导致出现9和10的概率和其它数不⼀样。
linux用于产生随机数的方法
在Linux中，你可以使用多种方法来生成随机数。
以下是一些常见的方法：1. 使用`/dev/urandom`:`/dev/urandom`是一个在Unix-like系统上产生随机数的设备文件。
你可以使用`cat`、`dd`或其他工具从它那里读取数据。
例如，要生成一个10字节的随机数：```bashhead /dev/urandom | tr -dc A-Za-z0-9 | head -c10```2. 使用`openssl`命令:`openssl`是一个强大的工具，可以用来生成随机数。
例如，要生成一个10字节的随机数：```bashopenssl rand -base64 10```3. 使用`shuf`命令:`shuf`命令可以用来随机排序文件中的行或生成随机行。
例如，要生成一个10个随机数：```bashshuf -i 1-100 -n 10```4. 使用`/dev/random`:与`/dev/urandom`相似，但`/dev/random`在系统中的熵池耗尽时可能会阻塞。
除非你需要更高质量的随机数，否则通常建议使用`/dev/urandom`。
5. 使用C语言:如果你想在C程序中生成随机数，可以使用标准库中的函数，如`rand()`。
但请注意，`rand()`通常不是真正的随机数生成器，而是伪随机数生成器。
如果你需要真正的随机数，你可能需要使用更复杂的库或方法。
6. 使用其他命令和工具:还有其他许多命令和工具可以用来生成随机数，具体取决于你的需求和可用的工具。
总之，选择哪种方法取决于你的具体需求。
如果你只是需要快速地生成一个随机数或字符串，那么使用`/dev/urandom`或`openssl`可能是最简单的方法。
如果你需要更复杂的随机数生成或加密操作，那么可能需要使用更专业的工具或库。
linux下的rand函数
linux下的rand函数rand函数是Linux下的一个随机数生成函数，它可以生成一个范围内的随机整数。
在Linux系统中，rand函数是一个非常常用的函数，它可以用来生成随机数，以满足各种需求。
要使用rand函数，首先需要包含头文件<cstdlib>，然后调用srand函数来设置种子，最后使用rand函数来生成随机数。
srand 函数用来设置随机数生成器的种子，通常可以使用time函数来获取当前的时间作为种子，以保证每次生成的随机数都是不同的。
下面是一个简单的例子，展示了如何使用rand函数生成一个范围内的随机整数：```cpp#include <iostream>#include <cstdlib>#include <ctime>int main() {// 设置种子srand(time(0));// 生成随机数int randomNumber = rand();// 输出随机数std::cout << "随机数：" << randomNumber << std::endl;return 0;}```在该例子中，我们使用了srand函数将当前时间作为种子，然后使用rand函数生成一个随机整数，并将其输出到屏幕上。
运行该程序，每次都会生成不同的随机数。
除了生成一个范围内的随机整数外，rand函数还可以生成其他类型的随机数，如随机浮点数。
通过一些简单的运算，我们可以将rand 函数生成的随机整数转换成我们想要的类型。
以下是一个例子，展示了如何生成一个范围内的随机浮点数：```cpp#include <iostream>#include <cstdlib>#include <ctime>int main() {// 设置种子srand(time(0));// 生成随机浮点数float randomFloat = rand() / static_cast<float>(RAND_MAX);// 输出随机浮点数std::cout << "随机浮点数：" << randomFloat << std::endl; return 0;}```在该例子中，我们使用了rand函数生成一个随机整数，然后将其除以RAND_MAX，再将结果转换成浮点数，从而得到一个范围在0到1之间的随机浮点数。
内核模块中生成随机数的方式
内核模块中生成随机数的方式
在Linux内核模块中生成随机数的方式有多种，其中一种常用的方法是使用`get_random_bytes()`函数。
这个函数定义在头文件`<linux/random.h>`中，用于从内核熵池中获取一定长度的随机字节序列。
下面是一个简单的示例代码，演示如何使用`get_random_bytes()`函数生成一个4字节（即一个int类型变量）的随机数：
```c
#include <linux/random.h>
int my_func(void) {
int random_num;
get_random_bytes(&random_num, sizeof(int));
return random_num;
}
```
在上面的代码中，`get_random_bytes()`函数将获取到的随机字节序列写入`random_num`变量中。
由于内核熵池是有限的资源，在高负载情况下可能会导致阻塞，因此应该避免在频繁调用或者性能敏感的代码中使用。
除了`get_random_bytes()`函数之外，还可以使用其他加密库
或算法来生成更复杂或更安全的随机数。
这些库和算法通常提供了更多的选项和控制，以满足不同的需求和场景。
需要注意的是，Linux内核实现的随机数产生器是利用系统中的环境噪声来产生高质量随机数序列。
内核维护了一个熵池用来收集来自设备驱动程序和其它来源的环境噪音。
理论上，熵池中的数据是完全随机的，可以实现产生真随机数序列。
由于计算机本身是可预测的系统，因此用计算机算法不可能产生真正的随机数。
Linux内核随机数产生器的设计与实现
其中void get_random_bytes(void *buf, int nbytes)函数用于向内核其他模块输出随机数。它从熵池中返回 nbytes个字节的随机数序列存入buf中。该函数优先从urandom_state池中返回随机数，如果不存在urandom_state熵池则从 sec_random_state池返回数据，只有在前两者都不存在的时候才从缺省池random_state返回随机数。 get_random_bytes()总是返回nbytes个字节的随机数序列，即使熵池的熵估算值为0。
当系统启动的时候，由于启动过程是个确定的可预测的过程，这种情况下，熵池的熵值将非常小，导致产生的随机数序列质量下降，从而给攻击者破解的可能。为了克服系统启动过程的可预测性带来的影响，Linux操作系统在系统关机的时候保存当前熵池的内容，当系统下次启动的时候恢复上次关机时熵池的数据，这样就有效增加了熵池的熵估算值，避免了随机数序列质量的下降。
此外，内核提供了两个字符设备： /dev/random和/dev/urandom，其read函数（random_read()和urandom_read()）用于向用户模式程序输出随机数序列。上层应用程序可以通过read系统调用从它们获取随机数序列。相对于/dev/urandom接口，/dev/random输出的随机数序列质量更高，适合于高强度的加密算法。/dev/urandom总是返回所请求的随机数序列，无论熵池的熵估算值是否为零；而/dev/random则只返回熵估算值所允许的最长的随机数序列，当熵估算值为零时，请求将被阻塞直到熵估算值增大到一定域值。
Add_keyboard_randomness()将按键的扫描码和两次按键之间的时间间隔作为噪声源；而add_mouse_randomness()则利用鼠标位置和连续两次鼠标中断时间间隔填充熵池；最后 add_disk_randomness()函数则以连续两次磁盘操作之间的间隔产生随机数。
在Linux操作系统中进行Numpy编程
在Linux操作系统中进行Numpy编程Linux操作系统是一种开源的操作系统，具有广泛的应用领域。
其中，Numpy是一种强大的Python库，为数值计算提供了丰富的功能和工具。
本文将介绍如何在Linux操作系统中进行Numpy编程，并分享一些实用的技巧和最佳实践。
一、安装Numpy要在Linux系统中使用Numpy，首先需要确保已经安装了Python。
可以通过以下命令检查Python的安装情况：```python --version```如果返回Python的版本号，则表示Python已经成功安装。
否则，可以通过包管理器（如apt、yum等）来安装Python。
安装完Python后，可以通过以下命令来安装Numpy：```pip install numpy```二、导入Numpy模块安装完成后，可以在Python脚本中导入numpy模块。
通常的惯例是将numpy模块导入并简称为`np`，以便后续代码的书写和阅读。
可以使用以下代码导入numpy模块：```import numpy as np```三、创建Numpy数组Numpy最常用的功能之一是创建多维数组。
可以使用`numpy.array()`函数来创建数组。
以下是一个创建一维和二维数组的示例：```pythonimport numpy as np# 创建一维数组arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])# 创建二维数组arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])```四、Numpy数组的属性每个Numpy数组都有一些常见的属性，可以用来获取关于数组的信息。
以下是一些常用的数组属性：- `ndim`：获取数组的维度数。
- `shape`：获取数组的形状，即各个维度的元素个数。
- `size`：获取数组的大小，即数组中包含的元素总数。
例如，可以使用以下代码获取数组的相关属性：```pythonimport numpy as nparr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])print(arr.ndim) # 输出：2print(arr.shape) # 输出：(3, 3)print(arr.size) # 输出：9```五、Numpy数组的切片与索引Numpy提供了灵活的切片与索引功能，可以方便地获取数组中的指定元素或子数组。
Linux内核随机数产生器的设计与实现
ｓｎ ｅ ｅ ｔｄ，ａ ｄｔ ｅ ｉｅ ｅａｌｄ ａ ａｙ ｉ Ｄ ｔｔｅｉ ｌｍｅ ｔｔｏ ｎ ｈ ｎ ｇｖ ｓａｄ ｔｉ ｌ ｓｓａ ｏｕ ｈ ｍｐｅ ｎ ａｉｎ．ｉｃｕ ｉｇｔ ｅｅ ｐ ｔ ｎ ｕ ｎ ｕ ｐ ｔｉｔｒａ ｅ ｅ ｎ ｎ ｌｄｎ ｈ ｘ ｏｒｅ ｉｐ ｔａ ｄｏ ｔ ｕ ｎｅｆｃ ．Ｆｉａｌ ｄ ｎｌ ｙ，ａｄｉ ｕ － ￣＇ｓ ｓｏｎａ ｏ ｔｔｅｅｆｃ ｆｓ ｓｅ ｓａ ｕ ｄ ｔ ｅａ ｏ ｔ ｕ ｉｎ ｏ ｎ ｘ ｋ ｒ ｅ ｒ ｎ ｏ ｎ ｂ ｒｇ ｎ ｒｔｒｉ ｇｖ ｎ． ｉ Ｄ ｕ ｈ ｆｅｔｏ ｙ ｔｍ ｔｒ ｐａ ｈ ｄ ｐ ｅ ｍｌｔ ｆＬｉｕ ｅ ｌ ａ ｄ ｍ ｕ ｅ ｅ ｅａｏ ｓ ｉｅ ｔ ｎ ｄ ｏ ｎ ｍ Ｋｅ ｒ ｓ ｒｎ ｏ ｎ ｍｂ ｒｇ ｎ ｒ ｔｒ Ｌｉｕ ｅ ｌｅ ｔｏ ｙ ｙｗｏ ｄ ：ａ ｄ ｍ ｕ ｅ ｅ ｅａｏ ； ｎ ｘｅ ｎ ａｉｎ ｏ ｒ ｅ ａ ｄ ｍ ｕ ｅ ｅ ｅａｏ ．Ｆｉｓ。ａ ｉ ｒｄｕ ｔ ｎ ｔ ａ ｉ ｐ ｉｃｐｅａ ｄ ｄ ｓｇ ｄ ａｏ ｈ ｅ ｅａｏ ｓｐ ｅ ｎ ｍｐｌｍｅ ｔｔ ｆｋｅｎ ｌｒ ｏ ｎ ｍｂ ｒｇ ｎ ｒｔｒ ｏ ｎ ｒｔ ｎ ｏ ｃｉ ｏｂ ｓ ｒｎ ｉｌ ｎ ｅｉｎ ｉｅ ｆｔ ｅｇ ｎ ｒ ｔｒｉ ｒ － ｎｔ ｏ ｃ
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随机数生成器原理
随机数生成器原理随机数生成器是计算机科学中一个非常重要的概念，它在密码学、模拟实验、统计学等领域都有着广泛的应用。
随机数生成器的原理是如何产生一系列看似无规律、不可预测的数字序列，这些数字序列被认为是随机的。
在现代计算机系统中，随机数生成器是一个至关重要的组成部分，它为计算机提供了随机性，使得计算机能够执行各种复杂的任务。
本文将介绍随机数生成器的原理及其在计算机科学中的应用。
随机数生成器的原理可以分为伪随机数生成器和真随机数生成器两种。
伪随机数生成器是通过一定的算法产生一系列近似随机的数字序列，这些数字序列在一定程度上具有随机性，但是其实质是确定性的。
真随机数生成器则是通过一些物理过程产生真正的随机性，比如利用量子力学的原理来产生随机数。
在实际应用中，由于真随机数生成器的成本较高，大部分情况下我们使用的是伪随机数生成器。
伪随机数生成器的原理是基于一个种子(seed)和一个确定性的算法来产生随机数序列。
种子是一个初始值，通过对种子进行一系列的数学运算，比如加法、乘法、取模等，就可以产生一系列的伪随机数。
在计算机中，通常使用当前的系统时间作为种子，以保证每次生成的随机数序列都是不同的。
当然，在一些特定的应用中，我们也可以自己指定种子来产生确定的随机数序列。
随机数生成器在计算机科学中有着广泛的应用。
在密码学中，随机数生成器被用来产生加密密钥，以保证数据的安全性。
在模拟实验中，随机数生成器可以用来模拟各种随机事件，比如赌博游戏、天气模拟等。
在统计学中，随机数生成器可以用来进行抽样调查，以获取一定的样本数据。
总的来说，随机数生成器在计算机科学中扮演着非常重要的角色。
在实际应用中，我们需要注意随机数生成器的质量。
一个好的随机数生成器应该具有均匀性、独立性和周期性。
均匀性是指随机数生成器产生的随机数应该服从均匀分布，即每个数值的概率应该是相同的。
独立性是指随机数生成器产生的随机数应该是相互独立的，一个随机数不应该受到其他随机数的影响。
linux 随机数算法
linux 随机数算法
Linux提供了多种随机数算法，其中最常用的是/dev/random和/dev/urandom。
/dev/random是一个阻塞设备，当应用程序请求产生随机数时，如果熵池中没有足够的随机数可用，/dev/random会等待，直到有足够的随机数产生。
这种阻塞方式确保了生成的随机数具有较高的随机性，但也可能导致应用程序在等待过程中出现延迟。
/dev/urandom是一个非阻塞设备，当应用程序请求产生随机数时，如果熵池中没有足够的随机数可用，/dev/urandom会使用一个伪随机数生成算法生成新的随机数。
这种方式可以保证随机数的可用性，但可能降低了生成的随机数的真正随机性。
Linux还提供了一些伪随机数生成器库函数，如rand()、random()和srandom()等。
这些函数使用一种确定性算法生成伪随机数，当随机数种子相同时，生成的随机数序列也是相同的。
为了增加真随机性，可以结合使用/dev/random和/dev/urandom设备及伪随机数生成器库函数，以满足不同应用对随机数的需求。
Linux随机数生成器的原理及缺陷
中图分类 号 ： Ｐ １ Ｔ ３１ 文献标 识码 ： Ａ 文章 编号 ：６ ３ ２ Ｘ ２ ０ ）０ １９ ４ １ ７ —６ ９ （ ｏ ７ １ —０ ０ —０
ｇｎ ｒｔｒｉｐｒｏ ａ ｏ ｅ ｕｃ ｅｔ ｉ ｕｃ ｏｅ（ｂ ｕ ５ ０ｌ ｅ ｏ ｏｅ ｓｐｏｌ ｏｕ ｅｔｄ ａｄｐ ｔ ｅ ｔ ｕｄ ｓ ｆ ｅｅａ ａｔ ｆ ｐｎｓ ｒｅｐ ｃ，ｔ ｓ ｒｅｃ ｏ ｓ ｎ ｏ ｓｏ ｄ ａｏｔ ０ ｎｓ ｆ ｄ ）ｉ ｏ ｒ ｃ ｎｅ ， ａｃ ｄｗｉ ｎ ｍｔｏ ２ ｉ ｃ ｙｄ ｍ ｎ ｈ ｈｈ
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Linux命令高级技巧使用dd命令随机生成文件或设备
Linux命令高级技巧使用dd命令随机生成文件或设备当涉及到文件创建和设备管理时，Linux提供了一个非常实用的命令：dd命令。
dd命令可以根据需要生成随机的文件或设备，同时还可以对数据进行转换和复制。
在本文中，我们将介绍如何使用dd命令来生成随机的文件和设备，并探讨一些高级技巧。
一、生成随机文件首先，让我们看一下如何使用dd命令来生成一个随机的文件。
以下是使用dd命令生成一个1GB大小的随机文件的示例：```dd if=/dev/urandom of=random_file bs=1M count=1000```在上面的命令中，`if=/dev/urandom`指定了输入文件为`/dev/urandom`，这是Linux提供的一个随机数据源。
`of=random_file`指定了输出文件为`random_file`，你可以根据需要修改输出文件的名称。
`bs=1M`表示每次复制的块大小为1MB，`count=1000`表示复制1000个块，因此生成的文件大小为1GB。
二、生成随机设备除了生成随机文件，dd命令还可以用来生成随机设备。
以下是使用dd命令生成一个随机设备的示例：```dd if=/dev/urandom of=/dev/sdb bs=1M count=1000```在上面的命令中，`if=/dev/urandom`指定了输入文件为`/dev/urandom`，`of=/dev/sdb`指定了输出文件为`/dev/sdb`，你可以根据需要修改输出文件的名称。
同样地，`bs=1M`表示每次复制的块大小为1MB，`count=1000`表示复制1000个块。
请注意，在执行上述命令时，请确保指定的输出文件是正确的设备，并且请谨慎操作，以免造成意外数据丢失。
三、使用dd命令进行数据转换和复制除了生成随机文件和设备，dd命令还可以用来进行数据转换和复制。
以下是一些示例：1. 转换文件格式：```dd if=input_file of=output_file conv=ucase```上述命令将输入文件中的所有小写字母转换为大写字母，并将结果写入输出文件中。
linux truecrypt原理
TrueCrypt是一款开源的、基于密码学的加密软件，主要用于加密文件和磁盘驱动器。
以下是TrueCrypt在Linux平台上的工作原理：
1. **随机数生成器**：TrueCrypt使用一个随机数生成器（RNG）来生成加密过程中所需的各种密钥。
RNG在TrueCrypt中发挥着重要作用，因为加密和解密过程都需要用到随机生成的密钥。
2. **主次密钥**：TrueCrypt在加密卷的卷首（512字节）存放主次密钥，这是实时加解密时的密钥。
卷首的512字节由不同于主次密钥的卷首密钥加密，卷首密钥基于PKCS#5（基于I=1令的密码系统规范2.0）中的密钥导出函数PBKDF2得出。
这种设计可以有效地防范字典攻击。
3. **加密算法**：TrueCrypt采用了多种先进的加密算法，包括AES（Advanced Encryption Standard）、Serpent算法和Twofish算法的结合方式，以提供非常高的加密强度。
4. **操作方式**：TrueCrypt支持多种加密方式，包括文件、文件夹、分区以及整个硬盘的加密。
用户可以自由定制加密策略，以满足不同的加密需求。
5. **跨平台应用**：TrueCrypt不仅支持Windows和Mac OS X，也提供了Linux等多个平台的应用程序，能够满足不同操作系统的用户需求。
在Linux平台上，TrueCrypt具有高稳定性、高兼容性和高安全性等优势。
以上是TrueCrypt在Linux平台上的工作原理，更多原理可以咨询计算机专业人士或查阅相关论坛。
随机数生成器的使用方法
随机数生成器的使用方法
“哇，这道题好难选啊！要是能有个办法随机选一个就好了。
”我嘟囔着。
嘿，你知道吗？其实有个超棒的东西叫随机数生成器，它能帮我们解决好多难题呢！
先说说怎么用它吧。
其实特别简单，就像玩游戏一样。
你打开手机上的随机数生成器软件，或者在电脑上也能找到。
然后设定好范围，比如说从1 到10。
接着点一下生成按钮，哇，一个随机数就出来啦！就这么容易。
不过呢，也有一些注意事项哦。
你可不能随便乱点，得想清楚自己要的范围是啥。
要是范围设得不对，那结果可能就不是你想要的啦。
那随机数生成器有啥用呢？用处可多啦！比如说，我们几个小伙伴一起玩游戏，不知道谁先来，这时候就可以用随机数生成器来决定。
还有啊，做选择题的时候，要是实在不知道选哪个，也可以让它来帮忙。
这就像有个魔法小助手，在你纠结的时候给你一个答案。
我就有过一次超棒的经历。
有一次，我们班级要选一个代表去参加比赛，大家都不知道选谁好。
这时候，老师就用随机数生成器，从我们的学号里选了一个。
哇，那种紧张又期待的感觉，就像等着开奖一样。
最后被选中的同学可高兴啦，大家也都觉得很公平。
随机数生成器真的超厉害，它就像一个神秘的小精灵，能在我们需要的时候给我们带来惊喜。
你也快来试试吧！。
gnulinux随机特性及其在随机数生成中的应用
GNU/Linux随机特性及其在随机数生成中的应用中文摘要在计算机科学与技术不断发展的大趋势下，计算机系统的性能始终是工业界和学术界关注的重点。
目前多核处理器已经被广泛应用在不同的计算机平台上，同时也引入了其他一些新的技术手段，这使得计算机系统的复杂性不断提高，随之表现出来的不确定性也越来越明显。
另一方面GNU/Linux操作系统中的传统随机数生成器通常以硬件事件的时间波动等作为熵源，但是这种方式存在诸多缺点和不足，而且在某些情况下也不能满足高安全领域（例如加密应用）对随机数的质量和数量的需求，因此在随机数生成器领域，寻找一种新的熵源变得十分必要。
尼古拉斯（Nicholas Mc Guire）教授在第14届实时Linux讨论会上提出了利用计算机系统的固有随机性生成真随机数的方法，称为ESRNG，其在竞争的基础上给出了提取熵源的方法，实现了Galton board模型，这种方法对于寻找新的熵源来讲具有重要的意义。
但是实现过程仍存在着多个制约因素，硬件参数较多，例如在Galton board模型中，竞争发生的N值与HSIZE参数的值的确定需要经过多次实验才能确定，每个平台产生竞争所需的线程的数量也不一样，因此平台依赖性强。
本文以Linux系统为研究对象，对利用固有随机性为熵源的生成随机数的方法进行了改进，其中包括：在设计过程中，根据竞争发生的概率与N值的关系利用Python拟合的方法重新实现了一种确定N值的方法，一次实验即可，并且只有N值一个硬件参数；DDSRNG模型在每个平台上均使用相同的线程数量，因此消除了平台的依赖性；重新设计实现了一种适合于加密应用、符合ISO/IEC 18031:2011标准的非物理的随机数生成器– DDSRNG。
最后，本文在不同的平台上使用两种常用的随机数统计性测试工具集- ENT和NIST Special Publication 800-22对DDSRNG实施了评估和验证。
linux随机数的合理取值方法。
linux随机数的合理取值方法。
Linux中可以使用/dev/random或/dev/urandom设备获取随机数，但这些设备可能受到系统熵池的限制，如果系统熵池不足，获取到的随机数可能不够随机。
因此，可以使用以下方法来提高随机数的随机性：
1.使用较大的随机数范围。
例如，使用rand()函数产生一个5位随机数，而不是一个2位随机数。
2.使用多个随机数源。
例如，除了使用/dev/random和/dev/urandom设备外，还可以使用鼠标移动、键盘输入、系统负载等其他因素的熵池。
3.使用熵加密算法。
例如，使用AES加密算法对获取的随机数进行加密处理，以增加随机数的随机性。
4.使用哈希函数。
例如，使用SHA1或MD5哈希函数对获取的随机数进行哈希处理，以增加随机数的随机性。
需要注意的是，生成的随机数并不是完全随机的，而是具有伪随机性质的数。
因此，需要在保证随机性的前提下，根据具体应用的需要确定随机数的取值范围。
uninitialized urandom read
uninitialized urandom read
《uninitializedurandomread》是一种计算机安全漏洞，主要出现在Linux系统中。
该漏洞可以导致攻击者获取系统中存储的重要信息，例如密码等敏感数据。
本文将介绍该漏洞的原理、危害和防范措施。
该漏洞的原理是：系统中的随机数生成器被误用，导致未初始化的数据被泄露。
在Linux系统中，随机数生成器是通过/dev/urandom 设备来实现的。
当程序需要生成随机数时，会访问该设备，但如果程序没有正确初始化该设备，那么程序就会读取到未初始化的数据。
攻击者可以通过利用该漏洞，获取系统中存储的敏感数据。
该漏洞的危害非常严重，攻击者可以通过该漏洞获取用户的密码、信用卡信息等敏感数据。
这些数据一旦落入攻击者手中，将会给用户带来极大的风险和损失。
为了防范该漏洞，需要采取一些措施。
首先，开发人员应该确保在使用随机数生成器时进行正确的初始化。
其次，系统管理员应该对系统中的所有程序进行定期漏洞扫描，及时发现和修复漏洞。
最后，用户应该采取一些措施保护自己的密码和敏感数据，例如使用强密码和双因素认证等措施，避免落入攻击者手中。
总之，《uninitialized urandom read》是一种非常危险的计算
机安全漏洞，可以导致用户的敏感数据被泄露。
为了保护用户的数据安全，我们需要采取一些有效的防范措施，及时发现和修复系统中的漏洞，确保系统的安全性。
uninitialized urandom read
uninitialized urandom read引言在计算机系统中，随机数是一种非常重要的资源。
随机数可用于密码学、模拟、游戏等众多领域。
为了获得高质量的随机数，操作系统通常会提供一个随机数生成器。
在Linux系统中，其中一个常用的随机数生成器是urandom设备。
然而，当随机数生成器未初始化时，就会出现uninitialized urandom read的问题。
这篇文章将探讨这个问题的原因、影响以及解决方案。
问题背景首先，我们需要了解urandom设备的基本概念。
urandom是Linux系统中的一个设备文件，它提供了一个非阻塞的随机数生成器。
它通过池的方式收集系统上下文的信息，包括硬件设备、中断、键盘鼠标事件等，将这些信息作为输入传入密码学的伪随机数生成器中，生成高质量的随机数。
然而，在某些情况下，urandom设备可能会出现未初始化的问题。
这意味着在读取随机数之前，没有足够的熵（entropy）来生成高质量的随机数。
这可能会导致安全性问题和系统故障。
问题原因urandom设备的未初始化读取问题通常是由系统启动时不足的熵引起的。
熵是随机性的度量，在密码学中是生成真随机数的关键。
系统启动时，可能会遇到以下情况导致熵不足：1.硬件随机数生成器未启动：一些计算机系统具有硬件熵源，例如热噪声、振荡器噪声等，可以提供高质量的熵。
如果硬件随机数生成器未启动或出现故障，熵的供应将受到影响。
2.系统启动过程中没有足够的外部事件：urandom设备会采集系统上下文的信息作为熵源，例如键盘、鼠标事件、网络流量等。
如果系统启动过程中没有足够的外部事件，熵的供应将不足。
3.操作系统配置错误：用户也可能通过配置操作系统的方式，关闭或限制熵来源，导致熵的供应不足。
问题影响未初始化的urandom读取可能会导致以下问题：1.安全性问题：在密码学中，随机数是非常重要的资源。
未经充分初始化的随机数可能可被预测，从而导致密码破解、密钥破解等安全性问题。
随 机 数 生 成 器
随机数生成器与线性同余法产生随机数1、随机数生成器与-dev-random：随机数生成器，顾名思义就是能随机产生数字，不能根据已经产生的数预测下次所产生的数的“器”（器存在软件与硬件之分），真正的随机数生成器其产生的随机数具有随机性、不可预测性、不可重现性。
什么是真正的随机数生成器？指的是由传感器采集设备外部温度、噪声等不可预测的自然量产生的随机数。
比如Linux的-dev-random设备文件其根据设备中断（键盘中断、鼠标中断等）来产生随机数，由于鼠标的操作（移动方向、点击）是随机的、不可预测的也是不可重现的，所以产生的随机数是真随机数。
-dev-random即所谓的随机数池，当通信过程（如https安全套接层SSL）需要加密密钥时，就从随机数池中取出所需长度的随机数作为密钥，这样的密钥就不会被攻击者（Attacker）猜测出。
但是由于-dev-random是采集系统中断来生成随机数的，所以在无系统中断时，读取-dev-random是处于阻塞状态的，如下所示（鼠标移动与否决定了cat -dev-random的显示结果，cat -dev-random | od -x先显示的4行是查看该设备文件前，系统中断被采集而产生的随机数，而之后的随机数则是鼠标移动锁产生的随机数）：cat读取-dev-radom测试效果.gif在Linux上还存在随机数生成器-dev-urandom，而读取该随机数池是不会阻塞的，因为其不受实时变化的因素影响，所以-dev-urandom是一个伪随机数生成器，而C语言的rand()库函数所产生的随机数也是伪随机数。
-dev-random与-dev-urandom的区别在于一个阻塞一个非阻塞，一个更安全一个较安全。
对于-dev-random来说，如果需要的随机数长度小于随机数池中的随机数，则直接返回获取到的随机数，并且池中的随机数长度减去获取长度，如果要获取的随机数长度大于池中已有的长度，则获取的进程处于阻塞状态等待新的生成的随机数部分注入池中。
linux中的虚拟设备及生成随机数列——devnull,devzero,devrandom。。。
linux中的虚拟设备及⽣成随机数列——devnull,devzero,devrandom。
/dev/nullLinux中“空”设备，俗称⿊洞。
顾名思义可以⽆限的向这个设备中输出信息；所以我们通常把不需要的输出重定向到这个设备中bash test.sh > /dev/null 2>&1/dev/zeroLinux中的“零”设备，可以⽆限的提供空字符。
常⽤来⽣成特定⼤⼩的⽂件dd if=/dev/zero of=/swapfile bs=1024 count=256k/dev/random和/dev/urandomlinux中的随机数设备，提供不间断的随机字节流./dev/random会中断，/dev/urandom不会中断#产⽣随机12位字符串cat /dev/urandom | tr -dc A-Za-z0-9 | head -c 12DSSD1FkxRGNXcat /dev/urandom | tr -dc [:alnum:] | head -c 12w7jkCrIp0cFZ#产⽣随机10位数字串cat /dev/urandom | tr -dc 0-9 | head -c 104105915313#⽣成随机12位符号（每个符号最好⽤"\"转义符转义，表⽰没有特殊意义，否则可能报错）cat /dev/urandom | tr -dc \~\!\,\.\&\:\{\}\@\#\$\%\^\=\[\]\(\) | head -c 12}(.@^(=$,@$)Linux命令--trtr 指令从标准输⼊设备读取数据，经过字符串转译后，将结果输出到标准输出设备参数说明：-c, --complement：反选设定字符。
也就是符合 SET1 的部份不做处理，不符合的剩余部份才进⾏转换-d, --delete：删除指令字符-s, --squeeze-repeats：缩减连续重复的字符成指定的单个字符-t, --truncate-set1：削减 SET1 指定范围，使之与 SET2 设定长度相等--help：显⽰程序⽤法信息--version：显⽰程序本⾝的版本信息字符集合的范围：\NNN ⼋进制值的字符 NNN (1 to 3 为⼋进制值的字符)\ 反斜杠\a Ctrl-G 铃声\b Ctrl-H 退格符\f Ctrl-L ⾛⾏换页\n Ctrl-J 新⾏\r Ctrl-M 回车\t Ctrl-I tab键\v Ctrl-X ⽔平制表符CHAR1-CHAR2 ：字符范围从 CHAR1 到 CHAR2 的指定，范围的指定以 ASCII 码的次序为基础，只能由⼩到⼤，不能由⼤到⼩。
详解Linux如何生成随机数字和字符串
详解Linux如何⽣成随机数字和字符串⽣成随机数字1.使⽤系统的$RANDOM变量> echo $RANDOM145872.使⽤date +%s%N> date +%s%N15295840248965872593.使⽤/dev/random 或 /dev/urandom/dev/random存储着系统当前运⾏环境的实时数据，是阻塞的随机数发⽣器，读取有时需要等待，尽量避免使⽤。
/dev/urandom⾮阻塞随机数发⽣器，读取操作不会产⽣阻塞。
> cat /dev/urandom | head -n 10 | cksum | awk -F ' ' '{print $1}'1198074148⽣成随机字符串1.使⽤linux uuid，uuid全称是通⽤唯⼀识别码，格式包含32个16进制数字，以'-'连接号分为5段。
形式为8-4-4-4-12 的32个字符。
> cat /proc/sys/kernel/random/uuid6fcae1aa-ab46-435a-8531-250ccb54ed8e2.使⽤md5sum#使⽤date ⽣成10位随机字符串> date +%s%N | md5sum | head -c 10bb791e69d4#使⽤ /dev/urandom⽣成10位随机字符串> cat /dev/urandom | head -n 10 | md5sum | head -c 10909587db4c> head -c 10 /dev/random | base64tBIDqQcaQ+qvkA==3.使⽤openssl> openssl rand -hex 103822e40bdcc2d1c6ee5f以上就是本⽂的全部内容，希望对⼤家的学习有所帮助，也希望⼤家多多⽀持。
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Ｌｎｘ随机 数 生成 器 的分析 与应 用 ｉｕ
武艳 文
（ 西安建筑科技大学网络中心， 陕西 西安 ７ ０ ５ ） １０ ５
摘要： 了Ｌ ｕ 介绍 ｉ ｘ随机数 生成器的结构 、 部机理 ， ｎ 内 分析 了 Ｌ ｕ 基 于 系统 随机 事件熵 汇集的 随机 数提取 和更新 算法。 ｉｘ ｎ
过 两 个 设 备 驱 动 程 序／ ｅ／ ａｄ ｍ 和／ ｅ／ ｒｎ ｏ ｄｖ ｒｎ ｏ ｄ ｖ ｕａｄ ｍ
完成 的， 可以从这两个设备 中读取伪随机位 ， 两者 的
差异 在 于 安 全 级 别 和 延 迟 ， 一 个 设 备 （ ｄｖ ｒ － 第 ／ ｅ／ａ ｎ
ｄｍ） ｏ 输出的比特极其安全 ， 但会 因等待系统 比特而
Ａｎ ｌｓｓａ ｄ Ａｐ ｌ ａ ｉｎ ｏ ｎ ｘ Ｒａ ｄ ｍ ｍ ｂ ｒ Ｇｅ ｅ ａｏ ａｙ ｉ ｎ ｐ ｉ ｔｏ ｆＬｉｕ ｎ ｏ Ｎｕ ｃ ｅ ｎ ｒ ｔｒ
Ｗ ｕ ｎ． ｎ Ｙａ ｗｅ
（ｎ ｒ ｔ ｎａ ｄＮ ｔｏｋＣ ｎｅ， ｉａ ｎ．ｆ ｒｈ Ｉ ｏｍａｏ ｎ ｅ ｒ ｅｔ Ｘ ’ｎＵ ｉｏ Ａ ｃ 。＆ Ｔ ｈ ，ｉａ １０ ５ Ｃ ｉａ ｆ ｉ ｗ ｒ ｃ ｅ ． Ｘ ’ ７０５ ， ｈ ） ｎ ｎ
轻 易地 推导 出来 。
２ Ｌ ｎ ｘ随机 数 生 成 器 的 结构 ｉｕ
２ １基本 结构 ．
Ｌｕ ｉ ｘ随机数一般 由三个 异步规程 组成。第 一 ｎ
步， 操作系统从各种各样 的事件 中收集 熵到内核里 面。第二步 ， 被 注 入 到像 Ｌ Ｓ 受 控线 性 反 馈 移 熵 Ｆ Ｒ（ 位寄存器） 的池中进行混合。当任意位被请求 ， 第三
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｔ ｉ ａ ｅ ｎ ｒ ｄ ｃ ｓｔ ｅ ｉ ｔｍ ａ ｔｕ ｔ ｒ ｄ ｍｅ ｈ ｎ ｓ ｏ ｄ ｍ ｕ ｅ ｅ ｅａ ｏ ａ ｅ ｎ ｅ ｔ ｐ ｏｌ ｃｉ ｎ ｏ ｓｒ ｃ ： ｈ ｓｐ ｐ ｒｉ ｔ ｕ ｅ ｈ ｎｅ ｌ ｓ ｃｕ ｅ ａ ｃ ａ ｉｍ ｆｒ ｏ ｎ ｍｂ ｒｇ ｎ ｒ ｔｒ ｂ ｓ ｄ ｏ ｎｒ ｙｃ ｌ ｔ ｆ ｏ ｒ ｎ ｎ ａ ｏ ｅ ｏ ｓ ｓｅ ｒ ｎ ｏ ｅ ｅ ｔ ｓ ｅ ｉｌ ｏ ｕ ｅ ｎ ｔ ｅ ｒ ｄ ｍ ｕ ｅ ｅ ｅ ａｉｇ ａ ｄ ｕ ｄ ｔ ｇ ｍｅ ｈ ｎ ｓ ，ｔ ｅ ｒ ｐ ｓ ｓ ａｄ ｅ ａｙ ｙ ｔｍ ａ ｄ ｍ ｖ ｎ ，ｅ ｐ ｃａｌ ｆｃ ｓ ｓｏ ｈ ａ ｏ ｎ ｍｂ ｒｇ ｎ ｒｔ ｐ ａｉ ｃ ａ ｉｍ ｈ ｎ ｐ ｏ ｏ ｅ ｅ ｐ ａ ｌ － ｙ ｎ ｎ ｎ ｎ ｎ ｓｓｔ ｈ ａｅｙ ｉ ｕ ｆＯ ｅ Ｗ Ｒ ｉ ｏ ｔ ｅ ｓｆ ｔ ｓ ｅ ｏ ｐ ｎ ｓ Ｔ，ａ ｄ ｐ ｉｔ ｕ ｅｈ ｄ ｅ ａ ｇ ｒ ａ ｄ ｔ ｅ ｉ ｒ ｖ ｍｅ ｔ。 ｎ ｏ ｎｓ ｏ ｔｔ ｉ ｄ ｎ ｄ ｈ ｎ ｅｓ ｎ ｍｐ ｏ ｅ ｎ ｈ ｓ Ｋｅ ｒ ｓ Ｌ ｎ ｘ ｒ ｎ ｏ ｕ ｅ ｅ ｅ ａｏ ；Ｌ ｎ ｘ ｅ ｓ ｎ ｅ ｒｎ ｏ ｎ ｍｂ ｒａｇ ｒ ｍ ；ｅ ｔ ｐ ；Ｏ ｅ ＷＲＴ ｙ ｗｏ ｄ ： ｉ ｕ ａ ｄ ｍ ｎ ｍｂ ｒｇ ｎ ｒ ｔｒ ｉ ｕ ｓ ｅ ｃ ａ ｄ ｍ ｕ ｅ ｌｏ ｔ ｉ ｈ ｎｒ ｙ ｏ ｐｎ
０ 引 言
生成 随机数 是构 建密 码 的基 本步 骤 ， 系 统使 多数 用伪 随机 数 生 成 器 。计 算 机 只 能 产 生 “ 随机 数 ” 伪 ， 绝对 随机 只是一 种 理 想 状态 ， 论 技 术 怎样 发 展 ， 无 也 不会 产生一 串绝 对 随 机 的 随机 数 ， 对 而言 ， 相 只是 随
步发 生 ， 随机 数产生 并更新 池 中数据 。
２ ２ 池和计数 器 ．
１ Ｌｎ ｘ伪 随机 数 生 成 器 ］ ｉｕ
Ｌｎｘ内核是开 源项 目。 内核是 安装 在各种 类型 ｉｕ 设备 中 的不 同 Ｌｎｘ发行 版本 的共 同元 素 ， ｉ ｕ 生成 的随 机数 可 以由任意位 的 内核使 用 ， 能被 应用程 序编 程 并
用图 ｌ 描述 Ｌ ｕ ｉ ｘ伪随机数生成器。内部状态被 ｎ
保 留在三个熵 池 ：主要 、 辅池 和 ｕａｄｍ，大小分 别 为 ｒ ｏ ｎ ５２ １８和 １８字节 。熵源增 加数据 到主熵 池 ； 主熵 １、２ ２ 从
接 口（ Ｐ ） Ａ Ｉ调用 。在内核 中， Ｌ ｕ 从 ｉ ｘ伪随机数生成 ｎ 器接 受 任 意 值 的接 口是 ｇｔ ｒｎｏ ｂｔｓ ｅ— ａｄｍ— ｙ （￥ｂｆ ｅ ｕ，
延迟 ， 第二个 设备 （ ｄｖ ｕａｄｍ） 出 的比特安 全 级 ／ ｅ／ ｒ ｏ 输 ｎ 别较低 ， 但其 输 出过程无 阻塞 。
机周期变大而已。很多库例程产生的“ 随机” 数仅考 虑用于仿真 、 游戏等一般的应用 ， 将它们用于密钥生 成一类的安全体制时远远不能满足要求 ， 其问题在于 这些库例程使用的算法给 出的未来值可以被攻击 者
基 于算法分析 了 Ｏ ｎ Ｔ存在 安全隐患 ， 并提 出了改进途径 。 关键 词 ：ｉｕ Ｌｎｘ随机数 生成 器； ｉｕ Ｌｎ ｘ内核随机数算法 ；熵； ｐｎ Ｔ Ｏ ｅＷＲ
中 图 分 类 号 ： Ｐｌ １ ３ １ １ 文 献标 识 码 ： Ａ
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２ ０ 第 ９期 ０７年
文 章 编 号 ：０ ６２ ７ （０ ７ ０ －１７０ １０ －４ ５ ２ ０ ） ９０ ３ －３
计 算 机 与 现 代 化 Ｊ Ｕ Ｎ ＩＹ Ｉ Ｎ ＡＨＵ Ｉ Ａ Ｊ Ｕ ＸＡ Ｄ Ｉ Ａ Ｓ
总第 １５期 ４