前几天在群里看到了一个题目,发现自己没有接触过这个伪随机数这个漏洞,在此记录下. 搜索这两个函数 mt_scrand() mt_rand() mt_scrand(seed)这个函数的意思,是通过分发seed种子,然后种子有了后,靠mt_rand()生成随机数. 我们来写段代码. <?php mt_srand(12345); echo mt_rand()."<br/>"; ?> 我们访问,输出162946439. 现在代码改为 <?php mt_srand(

什么是伪随机数?  1.伪随机数是看似随机实质是固定的周期性序列,也就是有规则的随机. 2.只要这个随机数是由确定算法生成的,那就是伪随机,只能通过不断算法优化,使你的随机数更接近随机.   (随机这个属性和算法本身就是矛盾的) 3.通过真实随机事件取得的随机数才是真随机数. Java随机数产生原理:  Java的随机数产生是通过线性同余公式产生的,也就是说通过一个复杂的算法生成的.伪随机数的不安全性: Java自带的随机数函数是很容易被黑客破解的,因为黑客可以通过获取一定长度的随机数序列来推出

1. 几个问题 为什么需要随机数? 伪随机数伪在哪里? 为何要采用伪随机数代替随机数?这种代替是否有不利影响? 如何产生(伪)随机数? 以下内容将围绕这几个问题依次说明. 2. 参考 http://en.wikipedia.org/wiki/Monte_Carlo_method Monte Carlo Statistical Methods, Christian Robert and George Casella, 2004, Springer-Verlag 3. 蒙特卡罗方法 Wikipedi

在stdlib.h中,有两个函数与伪随机数的生成有关:srand和rand.C语言中,随机数表有很多列,srand函数是根据其参数(unsigned类型)来获得一个种子(seed),根据种子来设置从哪一列开始取随机数.rand无参数,返回一个相应的随机数.种子相同,则从同一列随机数中选取,rand每次选取之后会自动选取下一个随机数.以上的所说十分之抽象,但是一下程序可以清楚地解释其原理. #include <stdio.h> #include <stdlib.h> int main

原文: http://blog.csdn.net/xuyue1987/article/details/6706600 在上一篇文章当中,介绍到了通过Silverlight获取web.config中的值,最后提到了加密的问题,因此首先对该安全问题做一个简单的描述. 问题描述 1. 下方是我的web.config文件,当中配置这一个媒体文件服务器的IP地址 <?xml version="1.0"?> <!-- For more information on how to 

我在想还要不要写什么文字.确实不需要太多的文字描述吧. 前奏插一个小话题,之前在网上看到这样的冷笑话(有图的),一个程序猿调试个程序,早上怀疑某某地方的错误,下午怀疑某某地方的错误,晚上怀疑某某地方可能错了,睡觉了还是辗转反侧难以入眠.第二天早上,再看看代码的时候,无意中找到了bug,漏下了逗号“,“,哈哈冷笑话. 我这次也是疏忽了.在一个网站的项目中,用random去生成随机数,作为上传文件的名称.当然在需要用户上传的文件中是不容易遇到这个bug的.但是在做爬虫下载文件也用这个random生成

 1. C语言中的伪随机数产生函数 本节主要参考自一博文及cppreferrence. 我们知道rand()函数可以用来产生随机数,但是这不是真正意义上的随机数,是一个伪随机数,是根据一个数(我们可以称它为种子)为基准以某个递推公式推算出来的一系列数,当这系列数很大的时候,就符合正态公布,从而相当于产生了随机数,但这不是真正的随机数,当计算机正常开机后,这个种子的值是定了的,除非你破坏了系统.  1.1 rand() 功能:随机数发生器 用法:int rand(void) 所在头文件: stdl

转自:http://blog.chinaunix.net/uid-26722078-id-3754502.html 标准库(被包含于中)提供两个帮助生成伪随机数的函数: 函数一:int rand(void):从srand (seed)中指定的seed开始,返回一个[seed, RAND_MAX(0x7fff))间的随机整数. 函数二:void srand(unsigned seed):参数seed是rand()的种子,用来初始化rand()的起始值. 可以认为rand()在每次被调用的时候,它会

标准库<cstdlib>(被包含于<iostream>中)提供两个帮助生成伪随机数的函数: 函数一:int rand(void):从srand (seed)中指定的seed开始,返回一个[seed, RAND_MAX(0x7fff))间的随机整数. 函数二:void srand(unsigned seed):参数seed是rand()的种子,用来初始化rand()的起始值. 可以认为rand()在每次被调用的时候,它会查看:1) 如果用户在此之前调用过srand(seed),给se

今天主要是来研究梅森旋转算法,它是用来产生伪随机数的,实际上产生伪随机数的方法有很多种,比如线性同余法, 平方取中法等等.但是这些方法产生的随机数质量往往不是很高,而今天介绍的梅森旋转算法可以产生高质量的伪随 机数,并且效率高效,弥补了传统伪随机数生成器的不足.梅森旋转算法的最长周期取自一个梅森素数, 由此命名为梅森旋转算法.常见的两种为基于32位的MT19937-32和基于64位的MT19937-64. 由于梅森旋转算法是利用线性反馈移位寄存器(LFSR)产生随机数的,所以我们先来认识线性反馈

import random x=[str(random.randint(0, 5)) for i in range(10)] x_str=''.join(x) y=[str(random.randint(0, 5)) for i in range(100000000)] y_str=''.join(y) if x_str in y_str: print("共有多少:") print(y_str.count(x_str)) print('第一个出现位置') print(y_str.fin

Mountain Climbing WP 拿到题首先熟练地查个壳再用各种脱壳工具脱个壳. 脱壳之后熟练地双击感受一下出题者的恶意: 根据字面意思得知,是要根据一系列的操作来得到收益最大值,于是用ida打开并f5出来研究出题者是想让我们如何操作: 76和82分别是“L”和“R”的ASCII码值,所以联想到操作只有左移和右移.在来看看这段代码的其他部分: 这一部分相当于利用伪随机数构造了一个直角三角形的数表.由于是伪随机数,只要随机数种子srand()的值一样,构造出来的数表也是一样的.这里的随机数

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

不要将srand(time(NULL))或srand(time(0))放到循环中,因为我们两次调用srand()函数设置随机数种子之间的时间间隔不超过1s,等价于使用了一个固定的随机数种子,会出现相同的伪随机数,比如不要这样: 上图是将srand(time(NULL))放到了自定义的函数中,而我在主函数中循环调用这个函数: 这就导致: 所以不要将srand(time(NULL))或srand(time(0))循环使用,如果非得循环的话,让两个srand之间间隔1s以上. 参考博客:https:/

原文链接:https://geniuspeng.github.io/2016/09/12/js-random/ 最近有一个需求,需要生成一个随机数,但是又不能完全随机,就是说需要一个种子seed,seed不变的时候,这个随机数就不变,根据不同的seed会生成不同的随机数= =反正就是一个伪随机数.自己想了好久也没有太好的办法,于是上网查了一下,还真有这么个东西~~嗯就长这样,知乎链接在这里:https://www.zhihu.com/question/22818104 1 2 3 4 5 6 7

计算机本身是无法产生真正的随机数的,但是可以根据一定的算法产生伪随机数(pseudo-random numbers).最古老最简单的莫过于 Linear congruential generator: xn+1=(axn+c)modm 式中的 a 和 c 都是根据数学知识推导出的一些适合的常数, 从 n 向 n+1,无疑是一种迭代式的推导情形,但同时算法产生的下一个随机数 xn+1 完全取决于当前随机数 xn 的值, 当随机数序列足够大的时候,随机数将生成重复子序列的情况, 理论发展到今天,有很

本次SWPUCTF开赛了,一共做了5个misc+2个web,RE和Android没时间看= =,pwn完全不会,果然又是和去年一样划水.题目都出的很不错,做题的时候思路其实也容易想到,剩下几个web有思路但是最后还是没有做出来. 简单写个WP吧. 本次比赛的部分文件我已保存上传至xxx.懒得上传,需要的话找我拿吧. 一.MISC 神奇的二维码 下载之后是一个二维码,直接扫描后是一个fakeflag,直接binwalk先扫描一波 可以发现里面有几个rar,将其分离出来,其中两个rar解出来都是没有

numpy伪随机数的生成 normal函数 可以用normal来得到一个标准正态分布的4×4样本数组 >>> import numpy as np >>> samples=np.random.normal(size=(4,4)) >>> samples array([[-1.24275887, 0.82243858, -0.04646941, -0.6668008 ], [ 0.2562527 , 1.42003215, 1.11415246, 0.4

random——伪随机数生成模块 转自:https://blog.csdn.net/zhtysw/article/details/79978197 该模块包含构造伪随机数生成器的多个方法.对于整数,伪随机数有统一的选择范围:对于序列,选择的随机元素有统一标准,一个是在当前列表中进行随机排序,另一个是从种子样本中随机生成一个序列. 实际应用中,该模块有专用函数生成符合均匀分布.正态分布.对数分布.负指数分布.伽马分布.贝塔分布的函数.对于生成角,只支持冯·米塞斯分布.几乎所有的模块函数都依赖于基本

一.线性反馈移位寄存器(LFSR) 通过对事先选定的种子做运算使得人工生成的伪随机序列的过程,在实际中,随机种子的选择决定了输出的伪随机序列的不同,也就是说随机种子的选择至关重要. 产生伪随机数的方法最常见的是利用一种线性反馈移位寄存器(LFSR),它是由n个D触发器和若干个异或门组成的,如下图: 其中,gn为反馈系数,取值只能为0或1,取为0时表明不存在该反馈之路,取为1时表明存在该反馈之路:这里的反馈系数决定了产生随机数的算法的不同.用反馈函数表示成y=a0x^0+a1x+a2x^2....