Atitit.手机验证码的破解---伪随机数

Atitit.手机验证码的破解---伪随机数

1. 手机验证码几乎都是伪随机数1

2. 伪随机数1

2.1. 生成方法编辑1

2.2. 随机数的计算方法在不同的计算机中是不同的，即使在相同的计算机中安装的不同的操作系统中也是不同的。2

2.3. 现在，我们明白随机种子是从哪儿获得的 随机种子来自系统时钟，2

2.4. .计算机的伪随机数是由随机种子根据一定的计算方法计算出来的数值。所以，只要计算方法一定，随机种子一定，那么产生的随机数就是固定的。3

2.5. 只要用户或第三方不设置随机种子，那么在默认情况下随机种子来自系统时钟。3

3. 伪随机数的破解3

4. 真正的随机数是使用物理现象产生的：4

5. NSA和Intel的硬件随机数生成器4

6. 真随机数和伪随机数的概念。4

7. 参考6

1. 手机验证码几乎都是伪随机数

2. 伪随机数

编辑

真正意义上的随机数（或者随机事件）在某次产生过程中是按照实验过程中表现的分布概率随机产生的，其结果是不可预测的，是不可见的。而计算机中的随机函数是按照一定算法模拟产生的，其结果是确定的，是可见的。我们可以这样认为这个可预见的结果其出现的概率是100%。所以用计算机随机函数所产生的“随机数”并不随机，是伪随机数。

作者:: 绰号:老哇的爪子 （ 全名：：Attilax Akbar Al Rapanui 阿提拉克斯 阿克巴 阿尔 拉帕努伊 ） 汉字名：艾龙，  EMAIL:1466519819@qq.com

转载请注明来源： http://blog.csdn.net/attilax

2.1. 生成方法编辑

一般地，伪随机数的生成方法主要有以下3种：

（1） 直接法（Direct Method），根据分布函数的物理意义生成。缺点是仅适用于某些具有特殊分布的随机数，如二项式分布、泊松分布。

（2） 逆转法（Inversion Method），假设U服从[0，1]区间上的均匀分布，令X=F-1（U），则X的累计分布函数（CDF）为F。该方法原理简单、编程方便、适用性广。

（3）接受拒绝法（Acceptance-Rejection Method）：假设希望生成的随机数的概率密度函数（PDF）为f，则首先找到一个PDF为g的随机数发生器与常数c，使得f

伪随机数发生器

（x）≤cg（x），然后根据接收拒绝算法求解。由于算法平均运算c次才能得到一个希望生成的随机数，因此c的取值必须尽可能小。显然，该算法的缺点是较难确定g与c。

因此，伪随机数生成器（PRNG）一般采用逆转法，其基础是均匀分布，均匀分布PRNG的优劣决定了整个随机数体系的优劣[7]。下文研究均匀分布的PRNG

2.2. 随机数的计算方法在不同的计算机中是不同的，即使在相同的计算机中安装的不同的操作系统中也是不同的。

我在linux和windows下分别试过，相同的随机种子在这两种操作系统中生成的随机数是不同的，这说明它们的计算方法不同。

2.3. 现在，我们明白随机种子是从哪儿获得的 随机种子来自系统时钟，

，而且知道随机数是怎样通过随机种子计算出来的了。那么，随机种子为什么要在内存的0040:006CH处取？0040:006CH处存放的是什么？

学过《计算机组成原理与接口技术》这门课的人可能会记得在编制ROM BIOS时钟中断服务程序时会用到Intel 8253定时/计数器，它与Intel 8259中断芯片的通信使得中断服务程序得以运转，主板每秒产生的18.2次中断正是处理器根据定时/记数器值控制中断芯片产生的。在我们计算机的主机板上都会有这样一个定时/记数器用来计算当前系统时间，每过一个时钟信号周期都会使记数器加一，而这个记数器的值存放在哪儿呢？没错，就在内存的0040:006CH处，其实这一段内存空间是这样定义的：

现在，可以确定的一点是，随机种子来自系统时钟，确切地说，是来自计算机主板上的定时/计数器在内存中的记数值。这样，我们总结一下前面的分析，并讨论一下这些结论在程序中的应用：

1.随机数是由随机种子根据一定的计算方法计算出来的数值。所以，只要计算方法一定，随机种子一定，那么产生的随机数就不会变。

只要用户或第三方不设置随机种子，那么在默认情况下随机种子来自系统时钟（即定时/计数器的值）

你可能会遇到这种情况，在VB中，在使用timer控件编制程序的时候会发现用相同的时间间隔生成的一组随机数会显得有规律，而由用户按键command事件产生的一组随机数却显得比较随机，为什么？根据我们上面的分析，你可以很快想出答案。这是因为timer是由计算机时钟记数器精确控制时间间隔的控件，时间间隔相同，记数器前后的值之差相同，这样时钟取值就是呈线性规律的，所以随机种子是呈线性规律的，生成的随机数也是有规律的。而用户按键事件产生随机数确实更呈现随机性，因为事件是由人按键引起的，而人不能保证严格的按键时间间隔，即使严格地去做，也不可能完全精确做到，只要时间间隔相差一微秒，记数器前后的值之差就不相同了，随机种子的变化就失去了线性规律，那么生成的随机数就更没有规律了，所以这样生成的一组随机数更随机。这让我想到了各种晚会的抽奖程序，如果用人来按键产生幸运观众的话，那就会很好的实现随机性原则，结果就会更公正。

2.4. .计算机的伪随机数是由随机种子根据一定的计算方法计算出来的数值。所以，只要计算方法一定，随机种子一定，那么产生的随机数就是固定的。

2.5. 只要用户或第三方不设置随机种子，那么在默认情况下随机种子来自系统时钟。

3. 伪随机数的破解

举个例子，如果攻击者掌握了某随机数生成器使用的种子数值和加密算法，如果随机数生成器完全依靠种子数值和加密算法生成密文，这个过程中不添加任何额外随机性，如果攻击者掌握的情报足够多，他们可以逆推来确定加密算法一定会用到的伪随机数，也就能破译密文。

4. 真正的随机数是使用物理现象产生的：

比如掷钱币、骰子、转轮、使用电子元件的噪音、核裂变等等。这样的随机数发生器叫做物理性随机数发生器，它们的缺点是技术要求比较高。

要生成一个“真”随机数,电脑会检测电脑外部发生的某种物理现象

5. NSA和Intel的硬件随机数生成器

为了帮助程序开发者更简单的生成随机数，也为了帮助生成安全的随机数，Intel的芯片组中包括一个硬件随机数生成器，名叫RdRand，这块芯片利用处理器的熵源向软件提供随机数。

问题是这个随机数生成器是个黑盒，我们不清楚里面的工作原理。如果RdRand藏有NSA的后门，那么政府就可以破译依靠随机数生成器提供的唯一数据产生的密钥。

这个问题非常严重。在2013年12月，FreeBSD的开发者们取消了对直接采用RdRand作为随机数源的支持，理由是无法信任Intel。RdRand设备的输出结果会用另一套加密算法增加额外熵，确保随机数服务器中即便有后门程序也不会产生影响

6. 真随机数和伪随机数的概念。

真随机数发生器：英文为：true random number generators ，简称为：TRNGs，是利用不可预知的物理方式来产生的随机数。

伪随机数发生器：英文为：pseudo-random number generators ，简称为：PRNGs，是计算机利用一定的算法来产生的。

对比一下两种办法产生的随机数的图片。

Random.org(利用大气噪音来生成随机数,而大气噪音是空气中的雷暴所产生的 )生成的随机位图：

Windows下PHP的rand()函数产生的随机图片：

很显然，后者伪随机数发生器产生的图片有这明显的条纹。

7. 参考

熵不起得随机数   WooYun知识库.htm

伪随机数发生器 - 神奇宝贝百科.htm

云风的 BLOG  随机数有多随机？.htm

PHP伪随机数与真随机数_技术延伸_Linux Today.htm