3、随机数生成、密码创建与存储的安全策略

随机数生成、密码创建与存储的安全策略

在当今数字化时代,安全问题至关重要,尤其是在随机数生成、密码创建和存储方面。本文将详细介绍如何生成真正的随机数、创建强而方便的密码以及安全地存储密码。

1. 生成真正的随机数

在安全领域,优质的随机数极为重要。因为密钥和初始化向量越随机,安全性就越高。然而,在确定性机器上,常见的 rand() 函数只是伪随机数生成器(PNG),生成的并非真正的随机数。真正的随机性只能在自然界中找到,如大气噪声、放射性衰变或熔岩灯等。

1.1 安装依赖

要生成真正的随机数,可安装 realrand 宝石:

$ gem install realrand
1.2 利用网络服务生成随机数

有一些人已将真正的随机源连接到计算机,并将数据作为网络服务提供。 realrand 库隐藏了三个最流行服务的细节:
- RANDOM.ORG :从大气噪声中生成真正的随机数。
- HotBits :通过连接到计算机的盖革计数器检测连续的放射性衰变对来创建真正的随机数。
- EntropyPool :使用各种真正的随机噪声源,包括本地进程、文件和设备以及远程网站。

以下是使用 realrand 生成随机数的代码示例:


                
内容概要:本文围绕新一代传感器产品在汽车电子电气架构中的关键作用展开分析,重点探讨了智能汽车向高阶智能化演进背景下,传统传感器无法满足感知需求的问题。文章系统阐述了自动驾驶、智能座舱、电动化网联化三大趋势对传感器技术提出的更高要求,并深入剖析了激光雷达、4D毫米波雷达和3D-ToF摄像头三类核心新型传感器的技术原理、性能优势现存短板。激光雷达凭借高精度三维点云成为高阶智驾的“眼睛”,4D毫米波雷达通过增加高度维度提升环境感知能力,3D-ToF摄像头则在智能座舱中实现人体姿态识别交互功能。文章还指出传感器正从单一数据采集向智能决策升级,强调车规级可靠性、多模态融合成本控制是未来发展方向。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶、传感器研发等相关领域的工程师和技术管理人员,具备一定专业背景的研发人员;; 使用场景及目标:①理解新一代传感器在智能汽车系统中的定位技术差异;②掌握激光雷达、4D毫米波雷达、3D-ToF摄像头的核心参数、应用场景及选型依据;③为智能驾驶感知层设计、多传感器融合方案提供理论支持技术参考; 阅读建议:建议结合实际项目需求对比各类传感器性能指标,关注其在复杂工况下的鲁棒性表现,并重视传感器整车系统的集成适配问题,同时跟踪芯片化、固态化等技术演进趋势。
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