22、深入探讨随机数生成器设计中的安全性

深入探讨随机数生成器设计中的安全性

1. 引言

随机数生成器（RNGs）是设计加密协议的基本加密原语之一。其应用广泛，包括生成加密密钥、初始化向量、挑战值、随机数和填充值，以及实施针对侧信道攻击的对策等。用于加密应用的RNGs必须满足基本的安全要求，输出值要有良好的统计特性且不可预测。在现代设计中，还要求生成器具有内在安全性、鲁棒性和抗攻击性，或者能够通过特定的在线测试。

加密系统的安全性主要与机密密钥的保护相关。在高端信息安全系统中，加密密钥应在系统内部生成且不暴露明文。因此，在逻辑设备（包括可配置逻辑设备）中实现随机数生成器至关重要。

现代嵌入式真随机数生成器（TRNG）设计面临三个基本挑战：
- 找到高质量的随机源（适用于数字技术）。
- 找到高效且鲁棒的随机提取原则。
- 保证安全性（例如通过稳健的设计或有效的在线测试）。

历史上，加密中使用的RNGs主要分为三类：确定性、非确定性（物理）和混合随机数生成器。
| RNG类型 | 特点 | 缺点 |
| ---- | ---- | ---- |
| 确定性（伪）随机数生成器（DRNGs） | 速度快，统计特性好，易于在逻辑设备中实现，常用于流密码的密钥生成 | 如果算法已知，输出可预测；即使算法未知，记录部分输出序列也可能用于未来攻击 |
| 物理（真）随机数生成器（TRNGs） | 使用物理过程生成随机数，若物理过程不可控，输出不可预测和/或不可控 | 最终速度受物理现象频谱和熵提取原则限制，统计特性通常比DRNGs差 |
| 混合随机数生成器（HRNGs） | 结合了快速且高质量的确定性RNG和缓慢但不可预测的物理RNG