6、随机数与密码学安全

随机数与密码学安全

1. 随机数相关内容

1.1 熵估计与随机数生成器

在随机数的生成过程中，熵是一个重要的概念。例如，在某个执行示例中，根据 /dev/random 的估计器，池中还剩下 193 - 64 = 129 位的熵。但值得思考的是，仅仅因为从伪随机数生成器（PRNG）中读取了 N 位，就认为该 PRNG 少了 N 位的熵，这种观点并不合理。

在 Linux 系统中， getrandom() 系统调用与 /dev/random 类似，如果没有收集到足够的初始熵，它会阻塞。不过，与 /dev/random 不同的是，它不会尝试估计系统中的熵，并且在初始化阶段之后不会再阻塞。当然，你也可以通过调整其标志位，强制 getrandom() 使用 /dev/random 并使其阻塞，但通常没有必要这样做。

1.2 Windows 中的随机数生成函数

在 Windows 系统中，传统的用户空间与系统 PRNG 的接口是 Cryptography 应用程序编程接口（API）中的 CryptGenRandom() 函数。不过，在较新的 Windows 版本中，该函数已被 Cryptography API: Next Generation (CNG) API 中的 BcryptGenRandom() 函数所取代。Wi