深入解析Linux随机数发生器-优快云博客

Linux随机数发生器

日期：2017-11-29 01:42:10 星期三

Linux随机数发生器

一、源代码的基本情况

Linux内核版本

3.5.4

涉及文件

/include/linux/random.h
/drivers/char/random.c

功能概述

Linux内核随机数生成器是Linux操作系统内核的重要组成部分，该生成器从设备驱动等地方获取环境的随机噪声，从理论上返回难于预测的真随机数。该生成器的应用场景涵盖于具有较高安全性的协议栈，防止被黑客等进行爆破，如TCP序列号生成、DNS报文ID生成、TLS/SSL加密之类需要难以被预测的随机数场景。

二、外部访问接口

内核层输出接口

void get_random_bytes(void *buf, int nbytes);
void get_random_bytes_arch(void *buf, int nbytes);

get_random_bytes，是一个内核接口，仅在内核编程中使用，会将随机数按照nbytes大小填充到buf分区，可用于TCP序列号的生成等。该函数为非阻塞，不会因为熵池的熵值不够而阻塞，所以会有一定的安全问题。

get_random_bytes_arch，也是一个内核接口，使用的是硬件架构级别的随机数生成器，所以效率比上面软件生成的随机数高出好多。但是难以保证该硬件级别的随机数生成器是否足够安全。如果需要比较快速，而且相信该硬件随机数生成器的安全性话，是个不错的选择。如果硬件不支持，会调用get_random_bytes函数。

用户层输出接口

除了上面两个内核接口，在用户层面也有相应的接口，就是linux中常见的/dev/urandom 和 /dev/random 这两个文件。在shell中，可以用dd和cat等命令直接获取随机数，也可以直接写个程序读取这两个文件即可。

# 从/dev/urandom处获取32个字节的随机数，并放置于本地的urand.txt文件
dd if=/dev/urandom of=./urand.txt count=1 bs=32
# 从/dev/random处获取32个字节的随机数，并放置于本地的rand.txt文件
dd if=/dev/random of=./rand.txt count=1 bs=32

/dev/random适用于对随机数安全性要求比较高的情形，但为了保证安全，该文件的读取偶尔会阻塞等待熵池的熵值达到某个阈值。

/dev/urandom没有上面的限制，不会因为熵值不够而导致阻塞，可以源源不断获取所需的随机数。但随着越来越多的随机数被获取，而且熵池的随机源没有被进一步补充，新产生的随机数的安全性就会有一定的下降，有可能被人攻破，但大多数的应用场景已经够用了。

环境噪音输入接口

void add_device_randomness(const void *, unsigned int);
void add_input_randomness(unsigned int type, unsigned int code, \
                          unsigned int value);
void add_interrupt_randomness(int irq, int irq_flags);
void add_disk_randomness(struct gendisk *disk);

add_device_randomness，是一个内核接口，可将设备信息或者系统启动等信息添加到input和nonblocking的熵池中去，不同的机器会有不同的设备信息，如MAC地址、机器序列号等，主要是用于初始化这些熵池。为了避免拥有相同设备的机器带来的安全问题，该接口不增加熵池的熵值。

add_input_randomness，也是一个内核接口，用于添加输入设备的随机性，该随机性包括输入事件本身的信息和输入的中断计时。

add_interrupt_randomness，也是一个内核接口，使用中断计时作为随机源添加到熵池中。

add_disk_randomness，也是一个内核接口，使用硬盘的寻道时间作为熵池的随机源，但对于高性能的固态硬盘来讲，寻道时间非常短，而且相对稳定，所以此时的寻道时间不适合用来作为随机源。

三、核心源码分析

随机数发生器理论

计算机作为一种可预测性较强的设备，很难生成真正的随机数，然而可以使用伪随机数算法来缓解这个问题。但伪随机数有很致命的一点，就是攻击者可以通过各种攻击手段猜到伪随机数发生器的序列，在一些应用场景下，使用这样的伪随机数是十分危险的。

为了解决上面的问题，我们可以从计算机的环境中收集“环境噪音”等外部攻击者难以获取的信息，然后把它们用于随机数的生成，就可以确保产生的随机数难以被预测。来自环境的随机性来源包括键盘、鼠标和某些中断的中断计时，以及其他非确定性特别强和难以被预测的事件。把这些来源的随机性使用类似CRC机制的方法加入到“熵池”中，这种CRC机制在密码学角度可能不是特别安全，但速度足够快，也可以在一定程度上避免被恶意加入熵。在加入熵的过程中，还会根据实际情况计算随机数产生器的内部状态中的熵值，即该熵值代表该系统的随机程度，侧面反映该系统此刻的安全性。

在获取随机数时，随机数是通过对熵池进行SHA哈希计算得到的。使用SHA哈希，是为了避免熵池的内部状态直接被外部获取，从而直接对后面的随机数进行预测。虽然目前没有人可以对SHA进行逆向，但是难以避免未来的技术可以攻陷。此时，要保证从随机发生器返回的数据量小于熵池内部状态的熵值，这样输出数据是完全不可预知的。同时，当输出数据时，熵池的熵值也要进行相应地降低。

熵池结构

熵池结构
熵池的结构，如上图所示，图片来源于[1]，并对其进行一定的修改，使其更加符合本次阅读的源码结构。

linux内核随机数生成器有三个熵池组成，分别是input_pool,blocking_pool和nonblocking_pool。每个熵池都有自己的熵值计数器，用于保存熵池的随机程度。如果有环境噪音流入，会先直接进入input_pool中，同时会测量该环境噪音的熵值，并更新其计数器。blocking_pool和nonblocking_pool会根据具体需求，向input_pool拉取熵，此时它们的熵值计数器也要有相应的增减。

熵池的数据结构如下：

struct entropy_store;
struct entropy_store {
    /* read-only data: */
    struct poolinfo *poolinfo;
    __u32 *pool;
    const char *name;
    struct entropy_store *pull;
    int limit;

    /* read-write data: */
    spinlock_t lock;
    unsigned add_ptr;
    unsigned input_rotate;
    int entropy_count;