鍵生成には暗号論的に安全な乱数を使おう
SSHの鍵生成には暗号論的に安全な疑似乱数を使おうという話。 暗号論的に安全ではない疑似乱数がどれだけ危険かというのを、簡単なCTFを解くことで検証してみました。 背景 SSH公開鍵に自分の好きな文字列を入れる、という記事を読みました。 かっこいいSSH鍵が欲しい 例えばこのSSH公開鍵、末尾に私の名前(akiym)が入っています。 ssh-ed25519 AAAAC3NzaC1lZDI1NTE5AAAAIFC90x6FIu8iKzJzvGOYOn2WIrCPTbUYOE+eGi/akiym そんなかっこいいssh鍵が欲しいと思いませんか？ かっこいい！真似してみたい！ そこまではいいんですが、問題は実装です。 秘密鍵を生成する際の乱数生成には高速化のために Goのmath/randを使っていますが、乱数が用いられるのは公開しない秘密鍵自体であり、このアルゴリズム自体はLagged Fib
FINAL FANTASY XのRTAにおける乱数調整の基礎まとめ - ふぃすの小部屋
・FFX HD版のPC向けの基本的な調整方法 ※PS2版やコンソールのHD版も可能ですがまだそこまで僕が勉強できていないです ・初期Seedの調整(manip-tool) ・装備品の調整（drop） ・ダメージ乱数の調整（action） そもそもどんなことができるようになるのか このゲームはタイトル画面上のNew Gameを押下した瞬間でどのSeedが割り当てられるかが確定します。 Seedは乱数生成における任意な値と思ってください。 Seedを特定すると以下のようなことが固定・調整することができるようになります。 ・エンカウントで出る敵の数と種類の特定できる。さらに先制する・されるが事前に特定できる。 ・アイテムや装備品のドロップ有無とその中身の特定と調整 ・2回目の盗むが成功するかどうかが分かる。さらに盗む予定のものがレアか否かを特定できる。 ・特定行動下におけるダメージ乱数の固定化、
ある範囲に収まる乱数を得るために剰余（モジュロ）演算を書くとき、レビューするときに意識すること
はじめに ある乱数生成器が N 個のセットのなかからランダムに一つを返すとき、その返り値をそれよりも小さな範囲に収まるようにしてから利用したい、という要件にたまに出会います。例えば、[0, 2^32) の範囲内の乱数を生成する乱数生成器を利用できる環境で、サイコロの目をランダムに計算するには、何らかの方法を使って [0, 6) の範囲の乱数に収める必要があります。このような getrandom(2) や /dev/urandom を使った乱数生成器の例以外にも、例えば Int64 のユーザー属性値を入力にしてユーザーを 10 種類に均等に分類したいという類の要件を過去にレビューしたこともあります。 ある値域をより小さい値域にマップするために、よく利用されるのは剰余（モジュロ）演算です。乱数生成器の例でいえば、その返り値を X とすると、 X % 6 を計算すれば結果は [0, 6) に収ま
Kaspersky Password Manager: All your passwords belong to us | Ledger
You can revert to English at any time by clicking on the language menu on the top right corner of the page. Blog posts, Donjon | 07/06/2021 Kaspersky Password Manager: All your passwords belong to us The password generator included in Kaspersky Password Manager had several problems. The most critical one is that it used a PRNG not suited for cryptographic purposes. Its single source of entropy was
『サイレントヒル2』のスピードラン配信において、ランダムな謎解きの答えを確実に予言する謎の視聴者が存在した。かつて走者達を混乱させた「魔術師」の技術 - AUTOMATON
ホーム 全記事 ニュース 『サイレントヒル2』のスピードラン配信において、ランダムな謎解きの答えを確実に予言する謎の視聴者が存在した。かつて走者達を混乱させた「魔術師」の技術 全記事ニュース
SFC版風来のシレンの乱数生成アルゴリズムの話 解析編 - Qiita
SFC版風来のシレンの乱数について 私はローグライクゲーム好きなのでローグライク系ゲームの動画をニコニコ動画等でたまに見たりします。中でも、SFC版の初代風来のシレンはもう20年以上も前のゲームですが、完成されたゲームシステムと絶妙なゲームバランスにより、今なお根強い人気があります。 さて、そのSFC版風来のシレンの動画を見ていると、たまにゲーム上で「連続して攻撃を外す」「同じアイテムばかり出る」といった偏った現象が発生した時に「シレンの乱数は偏りやすい」といったようなコメントがよく書き込まれています。 人間の感覚というのものは偏った現象に気づきやすいものであり、この手の意見は大抵誤っている（特に最近ではソシャゲのガチャが操作されている！などとすぐに言われますね）のですが、風来のシレンはSFC時代のゲームという事もあり実際に質の悪い乱数生成ルーチンになっている可能性もあります。 そこで気に
メルセンヌツイスタはそんなに衝突しない - Qiita
κeenです。こちらのスライドが話題になっているようです。 10秒で衝突するUUIDの作り方 - Speaker Deck 笑い話としても乱数の難しさの側面としても面白いのですが、これを見た人たちの反応がちょっと勘違いしてそうだったので補足します。 別に私は暗号とか乱数とかの専門家ではないです。 発表者の方のコードは読みましたか？ 少し速度が必要になるのでRustに移植します。 [package] name = "genuuidv4" version = "0.1.0" edition = "2018" # See more keys and their definitions at https://doc.rust-lang.org/cargo/reference/manifest.html [dependencies] rand = "0.7.2" sfmt = "0.6.0" use
乱数をテストするときの心構え
2016年9月30日（金）に開催されたAndroid Testing Bootcamp #4にて発表した資料です。
Google Chromeが採用した、擬似乱数生成アルゴリズム「xorshift」の数理
2015年12月17日、Google Chrome の JavaScript エンジン（処理系）である V8 の公式ブログにて、 JavaScript の標準的な乱数生成APIである Math.random() の背後で使われているアルゴリズムの変更がアナウンスされました。 Math.random() 関数は JavaScript を利用する際には比較的よく使われる関数ですので、親しみのある方も多いのではないかと思います。 新たなバグの発見や、従来より優秀なアルゴリズムの発見によってアルゴリズムが変更されること自体はそれほど珍しくはないものの、 技術的には枯れていると思われる Math.random() のような基本的な処理の背後のアルゴリズムが変更されたことに驚きを感じる方も少なくないかと思いますが、 それ以上に注目すべきはその変更後のアルゴリズムです。 実際に採用されたアルゴリズムの原
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[0.0, 1.0) の乱数を得るための“本当の”方法
とあるTRPG鯖管理人 on Twitter: "実はhavaged導入前にエントロピー枯渇して、夜間のピーク時にサーバー負荷には余裕があるのにダイスだけが反応鈍くなるという問題がでたことがあり、最初は利用者か回線の問題だと思ってて、乱数のエントロピーが原因だと判明するのにすげー… https://t.co/XIAicsPHg7"
処理解析奮闘記 FFTA編 | 夜綱のブログ
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