فرو رفتن عمیق در تولید اعداد تصادفی رمزنگاری: از OpenSSL تا Entropy

Summarize this content to 400 words in Persian Lang

1. مقدمه: اهمیت اعداد تصادفی رمزنگاری

در عصر دیجیتال، جایی که امنیت داده ها در درجه اول اهمیت قرار دارد، اعداد تصادفی رمزنگاری نقش مهمی در حفاظت از اطلاعات ما دارند. این اعداد ستون فقرات بسیاری از پروتکل‌های امنیتی و سیستم‌های رمزگذاری هستند و به عنوان پایه‌ای برای تولید کلیدهای رمزگذاری، توکن‌های ایمن و توالی‌های غیرقابل پیش‌بینی که از دارایی‌های دیجیتال ما محافظت می‌کنند، عمل می‌کنند.

بر خلاف اعداد تصادفی که در زندگی روزمره با آنها روبرو می شویم، اعداد تصادفی رمزنگاری باید معیارهای دقیق غیرقابل پیش بینی بودن و یکنواختی را داشته باشند. آنها نگهبانان خاموش دنیای دیجیتال ما هستند و در پشت صحنه کار می کنند تا اطمینان حاصل کنند که رمز عبور ما غیرقابل شکستن است، کانال های ارتباطی ما ایمن می مانند و داده های حساس ما محرمانه باقی می مانند.

اهمیت اعداد تصادفی رمزنگاری را نمی توان اغراق کرد. ضعف در تولید اعداد تصادفی می تواند کل سیستم های امنیتی را به خطر بیاندازد و آنها را در برابر حملات آسیب پذیر کند. به همین دلیل است که درک پیچیدگی‌های تولید اعداد واقعا تصادفی و ایمن برای هر کسی که درگیر امنیت سایبری، توسعه نرم‌افزار یا حفاظت از داده‌ها است، حیاتی است.

در این پست وبلاگ، ما سفری را در دنیای شگفت انگیز تولید اعداد تصادفی رمزنگاری آغاز خواهیم کرد. ما با ابزارهای عملی مانند OpenSSL شروع می کنیم، به مفهوم آنتروپی می پردازیم، روش های مختلف برای افزایش تصادفی بودن را بررسی می کنیم و بهترین شیوه ها برای تولید اعداد تصادفی ایمن در سناریوهای مختلف را مورد بحث قرار می دهیم.

چه یک متخصص امنیتی با تجربه باشید یا یک توسعه‌دهنده کنجکاو که به دنبال افزایش درک خود از رمزنگاری است، این غواصی عمیق بینش‌های ارزشمندی را در مورد یکی از اساسی‌ترین جنبه‌های امنیت دیجیتال به شما ارائه می‌دهد. بنابراین، بیایید کاوش خود را در دنیای پنهان تصادفی رمزنگاری آغاز کنیم!

2. مفاهیم اساسی

قبل از اینکه به دنیای تولید اعداد تصادفی رمزنگاری عمیق تر بپردازیم، درک برخی مفاهیم اساسی بسیار مهم است. این اصول پایه و اساس بحث های پیشرفته تر ما را بعدا تشکیل خواهند داد.

2.1 تفاوت بین اعداد تصادفی واقعی و شبه تصادفی

اعداد تصادفی واقعی

اعداد تصادفی واقعی اعدادی هستند که توسط فرآیندی تولید می شوند که نتیجه آن غیرقابل پیش بینی و تکرار ناپذیر است. این اعداد معمولاً از فرآیندهای فیزیکی که ذاتاً تصادفی هستند، مشتق می شوند، مانند:

نویز اتمسفر
واپاشی رادیواکتیو
نویز حرارتی در مدارهای الکترونیکی

ویژگی کلیدی اعداد تصادفی واقعی این است که آنها واقعاً غیرقابل پیش بینی هستند و هر عدد مستقل از سایرین است.

اعداد شبه تصادفی

از طرف دیگر اعداد شبه تصادفی توسط الگوریتم های قطعی تولید می شوند. در حالی که ممکن است تصادفی به نظر برسند و تست های آماری مختلفی را برای تصادفی بودن قبول کنند، اما در واقع توسط یک فرآیند ریاضی تولید می شوند. نکات کلیدی در مورد اعداد شبه تصادفی عبارتند از:

آنها توسط یک الگوریتم قطعی تولید می شوند
با توجه به نقطه شروع یکسان (دانه)، آنها همیشه دنباله یکسانی را تولید می کنند
آنها دوره ای هستند، به این معنی که توالی در نهایت تکرار می شود

برای بسیاری از کاربردها، اعداد شبه تصادفی با کیفیت بالا کافی است. با این حال، برای اهداف رمزنگاری، پیش بینی اعداد شبه تصادفی می تواند یک ضعف قابل توجه باشد.

2.2 مفهوم و اهمیت آنتروپی

آنتروپی چیست؟

در زمینه تئوری اطلاعات و رمزنگاری، آنتروپی معیاری برای غیرقابل پیش بینی بودن یا محتوای اطلاعاتی است. میزان عدم قطعیت یا تصادفی بودن یک سیستم را کمیت می کند.

نکات کلیدی در مورد آنتروپی:

آنتروپی بالاتر به معنای تصادفی و غیرقابل پیش بینی بودن بیشتر است
معمولاً در بیت اندازه گیری می شود
حداکثر آنتروپی زمانی رخ می دهد که همه نتایج ممکن به یک اندازه محتمل باشند

چرا آنتروپی در رمزنگاری مهم است؟

آنتروپی به چند دلیل در رمزنگاری بسیار مهم است:

نسل کلید: منابع با آنتروپی بالا برای تولید کلیدهای رمزنگاری قوی ضروری هستند.
غیر قابل پیش بینی بودن: سیستم های با آنتروپی بالا در برابر حملاتی که به پیش بینی خروجی های آینده متکی هستند، مقاومت بیشتری دارند.
مواد بذر: منابع آنتروپی خوب مواد اولیه را برای مولدهای اعداد شبه تصادفی فراهم می کند و امنیت آنها را افزایش می دهد.
امنیت رمز عبور: رمزهای عبور با آنتروپی بالا در برابر حملات brute-force مقاومت بیشتری دارند.
شناسه های منحصر به فرد: ایجاد شناسه ها یا nonces جلسات منحصر به فرد به منابع خوب آنتروپی نیاز دارد.

درک و مدیریت آنتروپی در طراحی سیستم های امن بسیار مهم است. آنتروپی ناکافی می تواند منجر به آسیب پذیری شود، در حالی که آنتروپی به درستی مهار شده، بستر سیستم های رمزنگاری قوی را تشکیل می دهد.

در بخش‌های بعدی، بررسی خواهیم کرد که چگونه ابزارهایی مانند OpenSSL از این مفاهیم برای تولید اعداد تصادفی ایمن استفاده می‌کنند و چگونه می‌توانیم آنتروپی را در سیستم‌های خود بهبود بخشیده و مدیریت کنیم.

3. تولید اعداد تصادفی با OpenSSL

OpenSSL، یک جعبه ابزار متن باز قوی و با امکانات کامل برای پروتکل های امنیت لایه حمل و نقل (TLS) و لایه سوکت های امن (SSL)، ابزارهای قدرتمندی را برای عملیات رمزنگاری، از جمله تولید اعداد تصادفی، فراهم می کند. بیایید نحوه استفاده از OpenSSL را برای این منظور بررسی کنیم.

3.1 مقدمه ای بر دستور پایه (openssl rand)

را openssl rand دستور یک ابزار ساده و در عین حال قدرتمند برای تولید بایت های تصادفی است. در اینجا نحو اصلی آمده است:

openssl rand [-help] [-out file] [-rand file(s)] [-base64] [-hex] num

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

این دستور تولید می کند num بایت های تصادفی و خروجی آنها در فرمت های مختلف.

3.2 گزینه ها و پارامترها توضیح داده شده است

بیایید گزینه ها و پارامترهای کلیدی را تجزیه کنیم:

-help: اطلاعات استفاده را نمایش می دهد.
-out file: یک فایل خروجی را برای نوشتن بایت های تصادفی به جای خروجی استاندارد مشخص می کند.
-rand file(s): به شما امکان می دهد منابع آنتروپی اضافی را ارائه دهید. OpenSSL از این فایل ها برای ایجاد اعداد تصادفی خود استفاده می کند.
-base64: خروجی را با فرمت Base64 کد می کند. این برای تولید رشته های تصادفی که باید به صورت ایمن به عنوان متن منتقل شوند مفید است.
-hex: بایت های تصادفی را به صورت ارقام هگزادسیمال خروجی می دهد. این فرمت اغلب در برنامه های رمزنگاری استفاده می شود.
num: تعداد بایت های تصادفی برای تولید را مشخص می کند.

3.3 مثال ها و موارد استفاده

بیایید به چند مثال عملی نگاه کنیم:

تولید 16 بایت تصادفی و خروجی به صورت هگزادسیمال:

openssl rand -hex 16

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

نمونه خروجی: a7f4a1c93ceab8f6a91b47443c9d4a13

32 بایت تصادفی تولید کنید و در Base64 کدگذاری کنید:

openssl rand -base64 32

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

نمونه خروجی: 9ZXizG5H8AplUsVz4Jt6cT5e+i9Xnqf9UXQZvwLSXKg=

یک کلید تصادفی 256 بیتی (32 بایتی) تولید کنید و آن را در یک فایل ذخیره کنید:

openssl rand -out random_key.bin 32

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

از یک منبع آنتروپی اضافی استفاده کنید:

openssl rand -rand /dev/urandom -hex 16

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

3.4 ملاحظات امنیتی

در حالی که openssl rand یک روش راحت و به طور کلی امن برای تولید اعداد تصادفی است، چند نکته را باید در نظر داشت:

کیفیت اعداد تصادفی تولید شده به آنتروپی موجود برای OpenSSL بستگی دارد.
در محیط‌هایی با آنتروپی محدود (مانند سیستم‌های تعبیه‌شده یا ماشین‌های مجازی)، ممکن است برای اطمینان از تصادفی بودن کافی، مراحل اضافی لازم باشد.
برای عملیات رمزنگاری حیاتی، استفاده از مولدهای اعداد تصادفی سخت افزاری تخصصی یا تکنیک های جمع آوری آنتروپی اضافی را در نظر بگیرید.

در بخش‌های بعدی، تکنیک‌های پیشرفته‌تری را برای افزایش کیفیت و امنیت تولید اعداد تصادفی، از جمله مدیریت آنتروپی و ترکیب منابع متعدد تصادفی، بررسی خواهیم کرد.

4. مقایسه روش های تولید اعداد تصادفی

وقتی نوبت به تولید اعداد تصادفی برای مقاصد رمزنگاری می‌شود، روش‌های مختلفی وجود دارد. در این بخش، ما برخی از رایج ترین رویکردها را با هم مقایسه می کنیم و نقاط قوت و ضعف آنها را برجسته می کنیم.

4.1 OpenSSL در مقابل تولید کننده اعداد تصادفی سیستم

OpenSSL

جوانب مثبت:

سازگاری بین پلتفرم
کتابخانه جامع رمزنگاری
به خوبی نگهداری شده و به طور منظم به روز می شود

معایب:

بستگی به منابع آنتروپی سیستم دارد
ممکن است برای سیستم عامل های خاص بهینه نشده باشد

/dev/urandom (Linux/Unix)

جوانب مثبت:

غیر مسدود کننده، مناسب برای اکثر برنامه ها
به طور مداوم از آنتروپی سیستم بذر می شود
از نظر رمزنگاری ایمن در نظر گرفته می شود

معایب:

کیفیت می تواند در محیط های کم آنتروپی کاهش یابد (به عنوان مثال، در هنگام راه اندازی سیستم)
در سیستم های غیر یونیکس موجود نیست

/dev/random (Linux/Unix)

جوانب مثبت:

هنگامی که آنتروپی کم است مسدود می شود و تصادفی بودن با کیفیت بالا را تضمین می کند
مناسب برای تولید کلیدهای رمزنگاری طولانی مدت

معایب:

می تواند به طور نامحدود مسدود شود و باعث مشکلات عملکرد شود
بیش از حد برای اکثر برنامه ها

CryptGenRandom (ویندوز)

جوانب مثبت:

بومی سیستم های ویندوز
از نظر رمزنگاری ایمن
غیر مسدود کردن

معایب:

مخصوص ویندوز، قابل حمل برای سایر سیستم عامل ها نیست

4.2 نرم افزار در مقابل تولید کننده اعداد تصادفی سخت افزار

نرم افزار تولید کننده اعداد تصادفی

جوانب مثبت:

به طور گسترده در دسترس و آسان برای پیاده سازی
به راحتی به روز رسانی و وصله می شود
اغلب سریعتر از ژنراتورهای سخت افزاری

معایب:

برای آنتروپی به سیستم عامل تکیه کنید
به طور بالقوه در برابر حملات مبتنی بر نرم افزار آسیب پذیر است
کیفیت می تواند تحت تأثیر وضعیت سیستم باشد

مولد اعداد تصادفی سخت افزاری

جوانب مثبت:

اعداد تصادفی واقعی را از فرآیندهای فیزیکی تولید کنید
مستقل از وضعیت سیستم عامل
می تواند یک جریان پیوسته از اعداد تصادفی با کیفیت بالا ارائه دهد

معایب:

در همه سیستم ها موجود نیست
می تواند هزینه بیشتری برای پیاده سازی داشته باشد
احتمال خرابی یا آسیب پذیری سخت افزار

4.3 انتخاب روش مناسب

انتخاب بین این روش ها به عوامل مختلفی بستگی دارد:

الزامات امنیتی: برای کاربردهای حیاتی، RNG های سخت افزاری یا منابع با آنتروپی بالا مانند /dev/random ممکن است ترجیح داده شوند.
نیازهای عملکرد: اگر سرعت بسیار مهم است، /dev/urandom یا RNG های نرم افزاری ممکن است مناسب تر باشند.
سازگاری بین پلتفرم ها: OpenSSL قابلیت حمل خوبی را در سیستم های مختلف ارائه می دهد.
رعایت مقررات: برخی از صنایع ممکن است الزامات خاصی برای تولید اعداد تصادفی داشته باشند.
منابع موجود: RNG های سخت افزاری ممکن است برای همه استقرارها قابل اجرا نباشند.

در عمل اغلب از ترکیبی از روش ها استفاده می شود. به عنوان مثال، یک سیستم ممکن است از یک RNG سخت افزاری برای ایجاد یک نرم افزار PRNG استفاده کند، که نقاط قوت هر دو رویکرد را ترکیب می کند.

به یاد داشته باشید، کلید ایمن سازی تولید اعداد تصادفی فقط روش مورد استفاده نیست، بلکه نحوه پیاده سازی و مدیریت آن نیز است. ممیزی، به روز رسانی و نظارت منظم برای حفظ امنیت هر سیستم تولید اعداد تصادفی بسیار مهم است.

5. تکنیک های بهبود کیفیت اعداد تصادفی

در حالی که روش های تولید اعداد تصادفی اولیه می تواند برای بسیاری از کاربردها کافی باشد، شرایطی وجود دارد که افزایش تصادفی بودن بسیار مهم است. در این بخش، تکنیک های مختلفی را برای بهبود کیفیت اعداد تصادفی تولید شده بررسی خواهیم کرد.

5.1 ترکیب چندین منبع

یکی از راه های موثر برای افزایش تصادفی بودن، ترکیب چندین منبع آنتروپی است. این تکنیک که اغلب به آن “تجمع آنتروپی” می گویند، می تواند به کاهش نقاط ضعف در منابع فردی کمک کند.

اجرای مثال:

(openssl rand 32; dd if=/dev/urandom bs=32 count=1 2>/dev/null; date +%s%N) | \
sha256sum | cut -d’ ‘ -f1

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

این دستور خروجی از OpenSSL، /dev/urandom و زمان فعلی را ترکیب می‌کند، سپس نتیجه را هش می‌کند.

مزایا:

آنتروپی کلی را افزایش می دهد
اتکا به یک منبع بالقوه در معرض خطر را کاهش می دهد
می تواند کیفیت تصادفی را در محیط های کم آنتروپی بهبود بخشد

5.2 روش های هش و پس پردازش

اعمال توابع هش رمزنگاری بر روی داده های تصادفی می تواند به توزیع یکنواخت آنتروپی کمک کند و الگوهای بالقوه را پنهان کند.

مثالی از هش کردن چندگانه:

openssl rand 32 | openssl dgst -sha256 -binary | openssl dgst -sha512 -binary | \
openssl enc -base64

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

این دستور داده های تصادفی را تولید می کند، سپس هش SHA-256 و SHA-512 را قبل از رمزگذاری نتیجه اعمال می کند.

مزایا:

به حذف سوگیری در داده های تصادفی اصلی کمک می کند
می تواند غیر قابل پیش بینی بودن خروجی را افزایش دهد
برای تولید مقادیر تصادفی با طول ثابت مفید است

5.3 استفاده از اطلاعات زمان و وضعیت سیستم

ترکیب اطلاعات سیستم پویا می تواند غیرقابل پیش بینی بودن را به تولید اعداد تصادفی اضافه کند.

نمونه ای از ترکیب حالت سیستم:

(openssl rand 32; ps aux; netstat -an; date +%s%N) | \
openssl dgst -sha256 -binary | openssl enc -base64

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

این دستور داده های تصادفی را با لیست فرآیند، وضعیت شبکه و مهر زمانی ترکیب می کند.

مزایا:

تنوع بلادرنگ را به داده های تصادفی اضافه می کند
می تواند در محیط هایی با منابع آنتروپی محدود کمک کند
ایجاد مجدد وضعیت دقیق را برای مهاجم دشوارتر می کند

5.4 ملاحظات و بهترین شیوه ها

در حالی که این تکنیک ها می توانند تصادفی بودن را بهبود بخشند، مهم است که چند نکته را در نظر داشته باشید:

تاثیر عملکرد: برخی از این روش ها، به ویژه هنگام ترکیب چندین منبع یا استفاده از هش فشرده، می توانند از نظر محاسباتی گران باشند.
اتکای بیش از حد به ابهام: در حالی که افزودن وضعیت سیستم می تواند غیرقابل پیش بینی بودن را افزایش دهد، نباید منبع اصلی تصادفی بودن باشد.
اجرای صحیح: اجرای نادرست این تکنیک ها به طور بالقوه می تواند به جای بهبود تصادفی، آن را کاهش دهد.
حسابرسی منظم: به طور مداوم کیفیت فرآیند تولید اعداد تصادفی خود را کنترل و آزمایش کنید.
مدیریت بذر: اگر از این تکنیک ها برای کاشت PRNG استفاده می کنید، مطمئن شوید که بذر به طور ایمن تولید شده و به درستی مدیریت می شود.

با به کارگیری دقیق این تکنیک ها و پیروی از بهترین شیوه ها، می توانید کیفیت و امنیت فرآیند تولید اعداد تصادفی خود را به میزان قابل توجهی افزایش دهید. با این حال، همیشه اطمینان حاصل کنید که روش‌های شما با استانداردهای رمزنگاری مرتبط و بهترین شیوه‌ها برای مورد استفاده خاص شما مطابقت دارند.

6. مدیریت آنتروپی

مدیریت موثر آنتروپی برای حفظ امنیت و قابلیت اطمینان سیستم های رمزنگاری بسیار مهم است. در این بخش، استراتژی‌هایی را برای نظارت، حفظ و افزایش آنتروپی سیستم شما بررسی خواهیم کرد.

6.1 نظارت بر استخر آنتروپی سیستم

پیگیری آنتروپی موجود سیستم شما اولین قدم در مدیریت موثر آنتروپی است.

در سیستم های لینوکس:

می توانید با خواندن از آنتروپی موجود را بررسی کنید /proc/sys/kernel/random/entropy_avail:

cat /proc/sys/kernel/random/entropy_avail

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

این دستور تعداد بیت های آنتروپی موجود در استخر را برمی گرداند. مقدار بالاتر از 2000-3000 معمولاً خوب در نظر گرفته می شود.

نظارت مستمر:

برای نظارت مداوم، می توانید از یک اسکریپت ساده استفاده کنید:

while true; do
entropy=$(cat /proc/sys/kernel/random/entropy_avail)
echo “$(date): Available entropy: $entropy bits”
sleep 60
done

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

این اسکریپت هر دقیقه سطح آنتروپی را بررسی می کند و آن را با مهر زمانی ثبت می کند.

6.2 استراتژی برای جلوگیری از کاهش آنتروپی

کاهش آنتروپی می تواند در محیط های پر تقاضا یا سیستم هایی با منابع آنتروپی محدود رخ دهد. در اینجا چند راهکار برای جلوگیری از این موضوع وجود دارد:

از منابع غیر مسدود کننده استفاده کنید: برای اکثر برنامه ها، استفاده کنید /dev/urandom به جای /dev/random برای جلوگیری از مسدود شدن زمانی که آنتروپی کم است.
اجرای کش آنتروپی: داده های تصادفی را در طول دوره های آنتروپی بالا برای استفاده در زمانی که آنتروپی کم است ذخیره کنید.
مصرف آنتروپی دریچه گاز: برای جلوگیری از تخلیه سریع، محدودیت نرخ را در فرآیندهای مصرف کننده آنتروپی اعمال کنید.
از PRNG های رمزنگاری استفاده کنید: یک PRNG امن رمزنگاری شده را با آنتروپی بکارید و از خروجی آن به جای کشیدن مداوم از مخزن آنتروپی سیستم استفاده کنید.
راه اندازی مجدد سیستم به طور منظم: در برخی موارد، راه اندازی مجدد برنامه ریزی شده می تواند به پر کردن استخرهای آنتروپی، به ویژه در محیط های مجازی کمک کند.

6.3 استفاده از منابع آنتروپی اضافی

هنگامی که آنتروپی سیستم کافی نیست، این منابع اضافی را در نظر بگیرید:

مولد اعداد تصادفی سخت افزاری: دستگاه‌هایی مانند RDRAND اینتل یا کارت‌های سخت‌افزار RNG اختصاصی می‌توانند آنتروپی باکیفیت ارائه دهند.

مثالی از استفاده از RDRAND (در صورت وجود):

rngd -r /dev/hwrng -o /dev/random

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

زمان بندی شبکه: از زمان بندی بسته های شبکه به عنوان منبع آنتروپی استفاده کنید.

مثال استفاده از haveged:

sudo apt-get install haveged
sudo systemctl enable haveged

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

حسگرهای محیطی: برای سیستم هایی که به حسگرها (دما، شتاب سنج ها و غیره) دسترسی دارند، از داده های آنها به عنوان منبع آنتروپی استفاده کنید.
ورودی کاربر: در سیستم های تعاملی، حرکات ماوس یا ورودی صفحه کلید می توانند منابع آنتروپی خوبی باشند.
خدمات آنتروپی خارجی: برخی از سرویس ها داده های تصادفی را از طریق شبکه ارائه می دهند، اگرچه در مورد اعتماد به منابع خارجی محتاط باشید.

مثال با استفاده از EGD (شبح جمع آوری آنتروپی):

egd-linux /var/run/egd-pool

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

6.4 بهترین روش ها برای مدیریت آنتروپی

حسابرسی منظم: به طور دوره ای الگوهای تولید و مصرف آنتروپی سیستم خود را ارزیابی کنید.
منابع را متنوع کنید: به یک منبع آنتروپی تکیه نکنید. در صورت امکان چندین منبع را ترکیب کنید.
به روز رسانی و وصله: سیستم و نرم افزارهای مرتبط با آنتروپی خود را به روز نگه دارید.
آموزش و پرورش: اطمینان حاصل کنید که توسعه دهندگان و مدیران سیستم اهمیت مدیریت آنتروپی را درک کرده اند.
تست کردن: به طور منظم تولید اعداد تصادفی خود را تحت شرایط مختلف، از جمله سناریوهای با بار بالا، آزمایش کنید.

با اجرای این استراتژی‌ها و بهترین شیوه‌ها، می‌توانید اطمینان حاصل کنید که سیستم‌های شما آنتروپی کافی را برای عملیات رمزنگاری امن، حتی در شرایط سخت، حفظ می‌کنند.

7. سطوح آنتروپی توصیه شده برای الزامات امنیتی مختلف

مقدار آنتروپی مورد نیاز برای تولید اعداد تصادفی بسته به نیازهای امنیتی برنامه متفاوت است. در این بخش، سطوح آنتروپی توصیه شده را برای سناریوهای مختلف، از استفاده عمومی تا برنامه‌های کاربردی با امنیت بالا و تولید کلید رمزنگاری، بررسی می‌کنیم.

7.1 استفاده عمومی

برای بسیاری از کاربردهای روزمره، سطح متوسطی از آنتروپی کافی است. اینها ممکن است شامل موارد زیر باشد:

شناسه های جلسه برای برنامه های کاربردی وب
تولید توکن تصادفی غیر بحرانی
نمک برای هش رمز عبور در سناریوهای کم خطر

آنتروپی توصیه شده:

حداقل 64 بیت آنتروپی

مثال:

openssl rand -base64 8 # Generates 64 bits (8 bytes) of random data

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

7.2 الزامات امنیتی بالا

برای برنامه هایی که با داده های حساس سروکار دارند یا به سطح بالاتری از امنیت نیاز دارند، آنتروپی بیشتری لازم است. این دسته ممکن است شامل موارد زیر باشد:

شناسه تراکنش های مالی
توکن های احراز هویت دو مرحله ای
مدیریت جلسات با ارزش بالا

آنتروپی توصیه شده:

حداقل 128 بیت آنتروپی

مثال:

openssl rand -base64 16 # Generates 128 bits (16 bytes) of random data

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

7.3 تولید کلید رمزنگاری

تولید کلیدهای رمزنگاری به بالاترین سطوح آنتروپی نیاز دارد تا اطمینان حاصل شود که کلیدها در برابر انواع مختلف حملات غیرقابل پیش بینی و ایمن هستند.

رمزگذاری کلید متقارن:

AES-128: 128 بیت آنتروپی
AES-256: 256 بیت آنتروپی

مثال برای AES-256:

openssl rand -base64 32 # Generates 256 bits (32 bytes) of random data

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

رمزگذاری کلید نامتقارن:

RSA: حداقل 3000-4000 بیت آنتروپی برای اندازه های کلیدی 3072-4096 بیت
ECC: حداقل 256-384 بیت آنتروپی برای منحنی هایی مانند NIST P-256 یا P-384

مثال برای ECC P-256:

openssl ecparam -name prime256v1 -genkey -noout -out private_key.pem

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

7.4 ملاحظات برای سطوح آنتروپی

آینده نگر: برای محافظت در برابر پیشرفت های آینده در قدرت محاسباتی، از سطوح آنتروپی بالاتر از آنچه در حال حاضر لازم است استفاده کنید.
رعایت مقررات: برخی از صنایع الزامات خاصی برای آنتروپی در عملیات رمزنگاری دارند. همیشه استانداردهای مربوطه (به عنوان مثال، NIST، FIPS) را بررسی کنید.
عملکرد در مقابل امنیت: سطوح آنتروپی بالاتر عموماً امنیت بیشتری را فراهم می کند اما ممکن است بر عملکرد تأثیر بگذارد. بر اساس نیازهای خاص خود تعادل برقرار کنید.
عوامل محیطی: سیستم هایی با منابع آنتروپی محدود (مثلاً دستگاه های تعبیه شده) ممکن است به اقدامات اضافی برای دستیابی به سطوح آنتروپی بالا نیاز داشته باشند.
ملاحظات محاسبات کوانتومی: با ظهور احتمالی کامپیوترهای کوانتومی، برای امنیت طولانی مدت آنتروپی را دو برابر کنید.

7.5 آزمایش سطوح آنتروپی

بسیار مهم است که تأیید کنید مولد اعداد تصادفی شما سطح مورد انتظار آنتروپی را تولید می کند. ابزارهایی مانند ent، dieharder یا مجموعه تست آماری NIST می توانند به ارزیابی کیفیت اعداد تصادفی شما کمک کنند.

مثال با استفاده از ent:

openssl rand 1000000 | ent

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

این دستور 1 میلیون بایت داده تصادفی تولید می کند و آن را برای تجزیه و تحلیل لوله می کند.

با رعایت این سطوح آنتروپی توصیه شده و آزمایش منظم تولید اعداد تصادفی خود، می توانید اطمینان حاصل کنید که برنامه های کاربردی شما الزامات امنیتی خود را برآورده می کنند، از استفاده عمومی تا حیاتی ترین عملیات رمزنگاری.

8. مثال های کاربردی عملی

درک تئوری پشت تولید اعداد تصادفی بسیار مهم است، اما دیدن نحوه استفاده از آن در سناریوهای دنیای واقعی می‌تواند بینش ارزشمندی ارائه دهد. بیایید سه مورد استفاده رایج را بررسی کنیم: تولید شناسه جلسه، ایجاد کلیدهای رمزگذاری، و تولید توکن های موقت.

8.1 تولید شناسه های جلسه

شناسه جلسه برای شناسایی منحصر به فرد جلسات کاربر در برنامه های کاربردی وب استفاده می شود. آنها باید غیرقابل پیش بینی باشند تا از حملات ربودن جلسه جلوگیری کنند.

الزامات:

منحصر به فرد بودن
غیر قابل پیش بینی بودن
طول کافی (معمولاً 128 بیت یا بیشتر)

اجرای مثال در پایتون:

import secrets
import base64

def generate_session_id():
# Generate 16 random bytes (128 bits)
random_bytes = secrets.token_bytes(16)
# Encode in base64 for easy use in cookies/URLs
return base64.urlsafe_b64encode(random_bytes).decode(‘utf-8’).rstrip(‘=’)

# Usage
session_id = generate_session_id()
print(f”Generated Session ID: {session_id}”)

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

این پیاده سازی از پایتون استفاده می کند secrets ماژول که برای عملیات رمزنگاری طراحی شده است و سطح بالایی از تصادفی بودن را تضمین می کند.

8.2 ایجاد کلیدهای رمزگذاری

کلیدهای رمزگذاری سنگ بنای امنیت داده ها هستند. آنها باید با آنتروپی بالا تولید شوند تا در برابر حملات brute-force مقاومت کنند.

الزامات:

آنتروپی بالا (256 بیت برای کلیدهای متقارن مانند AES-256)
ذخیره سازی و مدیریت ایمن
شیوه های صحیح چرخش کلید

مثالی برای تولید کلید AES-256 با استفاده از OpenSSL:

openssl rand -base64 32 > aes_key.txt

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

برای جفت کلیدهای نامتقارن (به عنوان مثال، RSA)، می توانید از:

openssl genpkey -algorithm RSA -out private_key.pem -pkeyopt rsa_keygen_bits:2048
openssl rsa -pubout -in private_key.pem -out public_key.pem

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

8.3 تولید توکن های موقت

توکن های موقت اغلب برای بازنشانی رمز عبور، تأیید ایمیل یا کمک هزینه دسترسی کوتاه مدت استفاده می شوند. آنها باید منحصر به فرد و حساس به زمان باشند.

الزامات:

منحصر به فرد بودن
محدودیت زمانی
تصادفی بودن کافی برای جلوگیری از حدس زدن

اجرای مثال در Node.js:

const crypto = require(‘crypto’);

function generateTemporaryToken(expirationMinutes = 30) {
const randomBytes = crypto.randomBytes(24); // 192 bits of randomness
const timestamp = Date.now();
const expirationTime = timestamp + (expirationMinutes * 60 * 1000);

const token = Buffer.concat([
randomBytes,
Buffer.from(expirationTime.toString(36), ‘ascii’)
]).toString(‘base64’);

return {
token: token,
expires: new Date(expirationTime)
};
}

// Usage
const { token, expires } = generateTemporaryToken(60); // 1 hour expiration
console.log(`Token: ${token}`);
console.log(`Expires: ${expires}`);

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

این پیاده‌سازی داده‌های تصادفی را با مهر زمانی انقضا ترکیب می‌کند، که هم منحصر به فرد بودن و هم حساسیت زمانی را تضمین می‌کند.

8.4 بهترین شیوه ها برای اجرا

از مولدهای اعداد تصادفی ایمن رمزنگاری شده استفاده کنید: از استفاده از توابع تصادفی همه منظوره مانند Math.random() در جاوا اسکریپت یا random.random() در پایتون برای برنامه های کاربردی مهم امنیتی.
اطمینان از آنتروپی کافی: به خصوص در محیط‌هایی با منابع آنتروپی محدود، استفاده از تکنیک‌هایی را که در بخش‌های قبلی توضیح داده شد برای افزایش تصادفی در نظر بگیرید.
ذخیره سازی امن: داده های حساس مانند کلیدهای رمزگذاری را در محیط های ایمن و ایزوله ذخیره کنید. استفاده از ماژول‌های امنیتی سخت‌افزار (HSM) را برای برنامه‌های با امنیت بالا در نظر بگیرید.
چرخش منظم: سیاست‌هایی را برای چرخش منظم کلیدها و نشانه‌ها با عمر طولانی اعمال کنید.
نظارت و حسابرسی: به طور منظم استفاده از سیستم های تولید اعداد تصادفی خود را زیر نظر داشته باشید و هرگونه ناهنجاری یا ضعف احتمالی را بررسی کنید.

با پیروی از این شیوه‌ها و درک الزامات خاص هر مورد استفاده، می‌توانید به طور موثر تولید اعداد تصادفی امن را در برنامه‌های خود پیاده‌سازی کنید و امنیت و قابلیت اطمینان کلی را افزایش دهید.

9. ایجاد تعادل بین عملکرد و امنیت

هنگام پیاده سازی تولید اعداد تصادفی ایمن رمزنگاری، یکی از چالش های کلیدی ایجاد تعادل مناسب بین امنیت و عملکرد است. این بخش به بررسی رابطه بین سطوح آنتروپی و بار سیستم و همچنین ملاحظاتی برای کاربردهای بلادرنگ می‌پردازد.

9.1 سطوح آنتروپی و بار سیستم

پیگیری آنتروپی بالا گاهی اوقات می تواند به قیمت افزایش بار سیستم تمام شود. درک این مبادله برای بهینه سازی استراتژی تولید اعداد تصادفی شما بسیار مهم است.

عوامل موثر بر بار سیستم:

مجموعه آنتروپی: جمع آوری آنتروپی از رویدادهای سیستم یا منابع سخت افزاری می تواند چرخه های CPU و منابع ورودی/خروجی را مصرف کند.
عملیات رمزنگاری: استفاده از توابع رمزنگاری برای افزایش تصادفی بودن (مثلاً هش کردن) می تواند از نظر محاسباتی گران باشد.
مسدود کردن در مقابل منابع غیر مسدود: استفاده از منابع مسدود کننده مانند /dev/random می تواند منجر به تاخیر و قطع سیستم بالقوه شود.

استراتژی های بهینه سازی:

ادغام آنتروپی: جمع آوری و استخر آنتروپی در دوره های کم بار برای استفاده در زمان های با تقاضای بالا.
رویکردهای ترکیبی: از یک PRNG ایمن رمزنگاری شده با آنتروپی با کیفیت بالا استفاده کنید و فرکانس آنتروپی مستقیم را کاهش دهد.
شتاب سخت افزاری: در صورت وجود از مولدهای اعداد تصادفی سخت افزاری یا شتاب دهنده های رمزنگاری استفاده کنید.
نسل ناهمزمان: برای برنامه های غیر بحرانی، اعداد تصادفی را به صورت ناهمزمان تولید کنید و آنها را برای استفاده در حافظه پنهان ذخیره کنید.

مثال: تولید اعداد تصادفی کارآمد در پایتون

import secrets
import threading
import queue

class RandomNumberGenerator:
def __init__(self, pool_size=1000):
self.pool = queue.Queue(maxsize=pool_size)
threading.Thread(target=self._fill_pool, daemon=True).start()

def _fill_pool(self):
while True:
if not self.pool.full():
self.pool.put(secrets.randbits(256))

def get_random_number(self):
return self.pool.get()

# Usage
rng = RandomNumberGenerator()
random_number = rng.get_random_number()

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

این مثال از یک رشته مجزا برای تولید پیوسته اعداد تصادفی استفاده می‌کند و در صورت نیاز یک استخر برای دسترسی سریع حفظ می‌کند.

9.2 ملاحظات برای برنامه های کاربردی بلادرنگ

برنامه های کاربردی بلادرنگ چالش های منحصر به فردی را برای تولید اعداد تصادفی ایمن به دلیل الزامات زمان بندی دقیق خود ارائه می دهند.

ملاحظات کلیدی:

تأخیر: تولید اعداد تصادفی نباید تاخیرهای قابل توجهی ایجاد کند.
سازگاری: فرآیند تولید باید ویژگی های زمان بندی قابل پیش بینی داشته باشد.
مصرف منابع: نباید تأثیر قابل توجهی بر عملکردهای اصلی برنامه داشته باشد.
سطح امنیتی: سطح امنیتی باید برای نیازهای برنامه بدون مهندسی بیش از حد مناسب باشد.

استراتژی برای برنامه های بلادرنگ:

پیش نسل: اعداد تصادفی را از قبل تولید و ذخیره کنید.
PRNG های سریع: از PRNG های امن رمزنگاری که برای سرعت بهینه شده اند استفاده کنید.
سخت افزار اختصاصی: برای کاربردهای حیاتی، سخت افزار اختصاصی را برای تولید اعداد تصادفی در نظر بگیرید.
نسل تطبیقی: به صورت پویا مجموعه آنتروپی را بر اساس بار سیستم و الزامات امنیتی تنظیم کنید.

مثال: تولید اعداد تصادفی تطبیقی

import time
import secrets

class AdaptiveRNG:
def __init__(self, high_security_threshold_ms=10):
self.threshold = high_security_threshold_ms
self.cached_number = None

def get_random_number(self):
start_time = time.time()

if self.cached_number is None:
self.cached_number = secrets.randbits(256)

elapsed_time = (time.time() – start_time) * 1000 # Convert to milliseconds

if elapsed_time < self.threshold:
# If we have time, generate a new high-entropy number
return secrets.randbits(256)
else:
# If we’re approaching the time limit, use the cached number
result = self.cached_number
self.cached_number = None # Clear the cache for next time
return result

# Usage
rng = AdaptiveRNG()
random_number = rng.get_random_number()

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

این مثال رفتار خود را بر اساس زمان صرف شده برای تولید اعداد، ایجاد تعادل بین تولیدات جدید و استفاده از مقادیر حافظه پنهان برای برآوردن محدودیت‌های زمان‌بندی، تطبیق می‌دهد.

با در نظر گرفتن دقیق تعادل بین سطوح آنتروپی، بار سیستم و الزامات برنامه، می‌توانید تولید اعداد تصادفی را اجرا کنید که هم ایمن و هم عملکردی باشد، حتی در محیط‌های بلادرنگ.

10. روندهای فعلی و چشم انداز آینده

زمینه تولید اعداد تصادفی به طور مداوم در حال تحول است که به دلیل پیشرفت در فناوری و تقاضای روزافزون برای امنیت قوی تر هدایت می شود. در این بخش، ما برخی از هیجان‌انگیزترین پیشرفت‌ها را با تمرکز بر مولدهای اعداد تصادفی کوانتومی و چالش‌های ایجاد شده توسط رمزنگاری پس کوانتومی بررسی می‌کنیم.

10.1 مولد اعداد تصادفی کوانتومی (QRNG)

مولدهای اعداد تصادفی کوانتومی نشان دهنده یک جهش به جلو در تولید اعداد واقعاً تصادفی هستند و از تصادفی بودن ذاتی فرآیندهای مکانیکی کوانتومی استفاده می کنند.

ویژگی های کلیدی QRNG ها:

تصادفی واقعی: QRNG ها اعدادی را تولید می کنند که اساساً تصادفی هستند، نه فقط تصادفی محاسباتی.

سرعت بالا: بسیاری از QRNG ها می توانند اعداد تصادفی را با نرخ های بسیار بالا تولید کنند.

تصادفی قابل تایید: ماهیت کوانتومی فرآیند امکان تأیید نظری تصادفی بودن را فراهم می کند.

QRNG ها چگونه کار می کنند:

QRNG ها معمولا از فرآیندهای کوانتومی مانند:

تشخیص مسیر فوتون
نوسانات خلاء
واپاشی رادیواکتیو

مثال: QRNG مفهومی ساده با استفاده از پایتون (شبیه‌سازی شده)

import random

def simulate_quantum_measurement():
# Simulate a quantum superposition state
return random.choice([0, 1])

def quantum_random_byte():
return sum(simulate_quantum_measurement() << i for i in range(8))

# Generate a random byte
random_byte = quantum_random_byte()
print(f”Random Byte: {random_byte}”)

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

توجه: این یک شبیه سازی ساده شده است. QRNG های واقعی از سخت افزار کوانتومی واقعی استفاده می کنند.

چالش ها و ملاحظات:

هزینه: QRNG ها در حال حاضر گران تر از RNG های سنتی هستند.

یکپارچه سازی: ترکیب QRNG در سیستم های موجود می تواند پیچیده باشد.

اعتبار سنجی: اطمینان از ماهیت کوانتومی تصادفی می تواند چالش برانگیز باشد.

10.2 تولید اعداد تصادفی در رمزنگاری پس کوانتومی

همانطور که کامپیوترهای کوانتومی پیشرفت می کنند، آنها تهدید قابل توجهی برای بسیاری از سیستم های رمزنگاری فعلی هستند. هدف رمزنگاری پس کوانتومی توسعه سیستم های رمزنگاری است که در برابر کامپیوترهای کوانتومی و کلاسیک ایمن هستند.

مفاهیم برای تولید اعداد تصادفی:

افزایش نیازهای آنتروپی: الگوریتم های پس کوانتومی ممکن است به کلیدهای بزرگتر و در نتیجه آنتروپی بیشتری نیاز داشته باشند.

منابع جدید تصادفی: کشف منابع جدید آنتروپی که در برابر حملات کوانتومی مقاوم هستند.

PRNG های مقاوم در برابر کوانتومی: توسعه مولدهای اعداد شبه تصادفی که در دنیای پسا کوانتومی ایمن باقی می مانند.

رویکردهای نوظهور:

رمزنگاری مبتنی بر شبکه: برای تولید کلید به اعداد تصادفی با کیفیت بالا نیاز دارد.

امضاهای مبتنی بر هش: به شدت به تولید اعداد تصادفی ایمن برای کلیدهای امضای یکبار مصرف متکی است.

رمزنگاری چند متغیره: برای ایجاد کلید و انتخاب پارامتر به تولید اعداد تصادفی قوی نیاز دارد.

مثال: تولید اعداد تصادفی پس کوانتومی شبیه سازی شده

import hashlib
import os

def post_quantum_random(bytes_length):
# Use a combination of quantum-resistant techniques
seed = os.urandom(32) # Get 256 bits of system entropy

# Use a quantum-resistant hash function (e.g., SHA-3)
hash_object = hashlib.sha3_256(seed)

# Expand the hash output to the desired length
output = b””
while len(output) < bytes_length:
hash_object.update(hash_object.digest())
output += hash_object.digest()

return output[:bytes_length]

# Generate 64 bytes of “post-quantum” random data
random_data = post_quantum_random(64)
print(f”Random Data (hex): {random_data.hex()}”)

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

این مثال آنتروپی سیستم را با یک تابع هش مقاوم در برابر کوانتومی برای تولید اعداد تصادفی ترکیب می کند.

10.3 چشم انداز آینده

آینده تولید اعداد تصادفی احتمالاً شاهد است:

سیستم های هیبریدی: ترکیب تکنیک های کلاسیک، کوانتومی و پس کوانتومی برای تصادفی قوی.

RNG های تقویت شده با هوش مصنوعی: استفاده از یادگیری ماشین برای شناسایی الگوها و افزایش تصادفی بودن.

آنتروپی مبتنی بر بلاک چین: استفاده از دفتر کل توزیع شده به عنوان منبع تصادفی عمومی.

استانداردسازی: توسعه استانداردهای جدید برای تولید اعداد تصادفی در عصر کوانتومی.

همانطور که به این دوره جدید می رویم، اهمیت تولید اعداد تصادفی ایمن فقط افزایش می یابد. مطلع ماندن از این تحولات و انطباق با فناوری‌ها و استانداردهای جدید برای حفظ سیستم‌های رمزنگاری قوی در مواجهه با تهدیدها و قابلیت‌های در حال تحول، حیاتی خواهد بود.

11. بهترین روش ها و توصیه ها

پیاده سازی تولید اعداد تصادفی ایمن یک کار یکباره نیست، بلکه یک فرآیند مداوم است که نیاز به هوشیاری و نگهداری منظم دارد. این بخش بهترین شیوه‌ها و توصیه‌های کلیدی را با تمرکز بر ممیزی‌های امنیتی و به‌روزرسانی‌ها و نظارت منظم نشان می‌دهد.

11.1 ممیزی های امنیتی

ممیزی های امنیتی منظم برای حفظ یکپارچگی و اثربخشی سیستم های تولید اعداد تصادفی شما بسیار مهم است.

اجزای کلیدی حسابرسی امنیتی:

بررسی کد: اجرای کد تولید اعداد تصادفی خود را به طور منظم مرور کنید.

چک لیست نمونه:

ارزیابی آنتروپی: کیفیت و کمیت منابع آنتروپی را ارزیابی کنید.

# Example: Using the ent tool to assess entropy
openssl rand 1000000 | ent

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

تست نفوذ: آزمایش هایی را برای پیش بینی یا دستکاری فرآیند تولید اعداد تصادفی انجام دهید.
بررسی انطباق: از رعایت استانداردهای مربوطه اطمینان حاصل کنید (به عنوان مثال، NIST SP 800-90A، FIPS 140-2).
حسابرسی های شخص ثالث: جذب کارشناسان خارجی برای ارزیابی بی طرفانه را در نظر بگیرید.

فرکانس حسابرسی:

انجام ممیزی جامع حداقل سالیانه
ممیزی های هدفمند را پس از هر گونه تغییر سیستم مهم انجام دهید
در صورت امکان، بررسی های خودکار مداوم را اجرا کنید

11.2 به روز رسانی و نظارت منظم

به روز نگه داشتن سیستم های تولید اعداد تصادفی و تحت نظارت دائمی برای حفظ امنیت ضروری است.

به روز رسانی استراتژی ها:

به روز رسانی نرم افزار: کتابخانه های رمزنگاری و سیستم عامل ها را به طور منظم به روز کنید.

# Example: Updating OpenSSL on Ubuntu
sudo apt-get update
sudo apt-get install –only-upgrade openssl

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

ارتقاء الگوریتم: از بهبودها در الگوریتم های تولید اعداد تصادفی مطلع باشید و آن ها را پیاده سازی کنید.
تنوع منبع آنتروپی: به طور دوره ای منابع آنتروپی خود را دوباره ارزیابی و گسترش دهید.

بهترین شیوه های نظارت:

نظارت بر آنتروپی در زمان واقعی: سیستم هایی را برای نظارت مستمر سطوح آنتروپی تنظیم کنید.

نمونه اسکریپت پایتون برای نظارت بر آنتروپی:

import time

def monitor_entropy():
while True:
with open(‘/proc/sys/kernel/random/entropy_avail’, ‘r’) as f:
entropy = int(f.read())
print(f”Current entropy: {entropy} bits”)
if entropy < 1000:
print(“WARNING: Low entropy detected!”)
time.sleep(60) # Check every minute

monitor_entropy()

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

معیارهای عملکرد: عملکرد سیستم تولید اعداد تصادفی خود را پیگیری کنید.
تشخیص ناهنجاری: پیاده سازی سیستم هایی برای تشخیص الگوها یا رفتارهای غیرعادی در درخواست ها یا تولید اعداد تصادفی.
ثبت و هشدار: گزارش های جامع را حفظ کنید و سیستم های هشدار را برای رویدادهای مهم راه اندازی کنید.

import logging

logging.basicConfig(filename=’rng_events.log’, level=logging.INFO)

def log_rng_event(event_type, details):
logging.info(f”RNG Event: {event_type} – {details}”)

# Example usage
log_rng_event(“Low Entropy”, “Available entropy dropped below 1000 bits”)

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

11.3 توصیه های اضافی

مستندات: اسناد و مدارک به روز و شفاف از فرآیندها و خط مشی های تولید اعداد تصادفی خود را حفظ کنید.
آموزش و پرورش: به طور منظم تیم خود را در مورد اهمیت تولید اعداد تصادفی ایمن و بهترین شیوه های فعلی آموزش دهید.
طرح واکنش به حوادث: برنامه ای برای پاسخگویی به خطرات یا شکست های احتمالی در سیستم تولید اعداد تصادفی خود ایجاد و حفظ کنید.
افزونگی: پیاده سازی سیستم های اضافی و مکانیزم های بازگشتی برای کاربردهای حیاتی.
چابکی رمزنگاری: سیستم های خود را طوری طراحی کنید که به اندازه کافی انعطاف پذیر باشند تا در صورت نیاز به سرعت روش ها یا منابع تولید اعداد تصادفی جدید را اتخاذ کنند.

با پیروی از این بهترین شیوه ها و توصیه ها، می توانید امنیت و قابلیت اطمینان سیستم های تولید اعداد تصادفی خود را به میزان قابل توجهی افزایش دهید. به یاد داشته باشید، امنیت یک فرآیند مداوم است و هوشیاری و فعال ماندن، کلید حفظ دفاعی قوی در برابر تهدیدات در حال تحول است.

12. نتیجه گیری و جمع بندی

همانطور که به بررسی عمیق خود در تولید اعداد تصادفی رمزنگاری می‌پردازیم، واضح است که این زمینه برای امنیت سایبری مدرن هم پیچیده و هم حیاتی است. بیایید نکات کلیدی که به آن پرداختیم را مرور کنیم:

مبانی: ما تفاوت بین اعداد تصادفی واقعی و شبه تصادفی و نقش حیاتی آنتروپی در رمزنگاری را بررسی کردیم.
OpenSSL و ابزارهای سیستم: نحوه استفاده از OpenSSL و ابزارهای سطح سیستم برای تولید اعداد تصادفی، درک نقاط قوت و محدودیت‌های آنها را بررسی کردیم.
مقایسه روشها: ما روش‌های مختلف تولید اعداد تصادفی، از جمله رویکردهای مبتنی بر نرم‌افزار و سخت‌افزار را مقایسه کردیم.
افزایش کیفیت: ما تکنیک هایی را برای بهبود کیفیت اعداد تصادفی، مانند ترکیب منابع متعدد و پس پردازش، مورد بحث قرار دادیم.
مدیریت آنتروپی: ما به استراتژی‌هایی برای مدیریت موثر آنتروپی، از جمله نظارت و جلوگیری از تخلیه نگاه کردیم.
سطوح امنیتی: ما سطوح آنتروپی توصیه شده را برای الزامات امنیتی مختلف، از استفاده عمومی گرفته تا کاربردهای با امنیت بالا، تشریح کردیم.
کاربردهای عملی: ما برنامه های کاربردی دنیای واقعی مانند تولید شناسه جلسه، ایجاد کلید رمزگذاری و تولید موقت توکن را بررسی کردیم.
عملکرد در مقابل امنیت: ما تعادل بین حفظ امنیت بالا و اطمینان از عملکرد سیستم را مورد بحث قرار دادیم.
روندهای آینده: ما فناوری‌های نوظهور مانند مولد اعداد تصادفی کوانتومی و ملاحظات رمزنگاری پس کوانتومی را بررسی کردیم.
بهترین شیوه ها: در نهایت، بهترین شیوه ها از جمله ممیزی منظم، به روز رسانی و نظارت مستمر را پوشش دادیم.

زمینه تولید اعداد تصادفی رمزنگاری به دلیل پیشرفت‌های فناوری و نیاز همیشه به امنیت قوی‌تر به تکامل خود ادامه می‌دهد. همانطور که به عصر محاسبات کوانتومی و تهدیدات سایبری پیچیده تر می رویم، نمی توان اهمیت تولید اعداد تصادفی قوی را نادیده گرفت.

نکات کلیدی برای تمرین‌کنندگان:

همیشه از مولدهای اعداد تصادفی ایمن رمزنگاری برای برنامه های کاربردی مهم امنیتی استفاده کنید.
به طور منظم سیستم های تولید اعداد تصادفی خود را بررسی و به روز کنید.
از استانداردها و فناوری های نوظهور در این زمینه مطلع باشید.
هنگام انتخاب روش های تولید اعداد تصادفی، نیازهای خاص برنامه خود را در نظر بگیرید.
به یاد داشته باشید که امنیت یک فرآیند مداوم است، نه یک بار اجرا.

همانطور که نتیجه می گیریم، شایان ذکر است که اگرچه مفاهیم و ابزارهایی که مورد بحث قرار گرفتیم قدرتمند هستند، اما اثربخشی آنها در نهایت به اجرای صحیح و مدیریت مستمر بستگی دارد. تولید اعداد تصادفی رمزنگاری سنگ بنای امنیت دیجیتال است و توجه به آن برای ایجاد و حفظ سیستم های امن در دنیای دیجیتالی ما بسیار مهم است.

چه یک رمزنگار باتجربه باشید یا یک توسعه‌دهنده که تازه شروع به کشف دنیای تولید اعداد تصادفی امن کرده‌اید، امیدواریم این راهنما بینش‌های ارزشمند و دانش عملی را برای افزایش درک و اجرای شما از این جنبه حیاتی امنیت سایبری ارائه کرده باشد.

openssl rand [-help] [-out file] [-rand file(s)] [-base64] [-hex] num

   openssl rand -hex 16

   openssl rand -base64 32

   openssl rand -out random_key.bin 32

   openssl rand -rand /dev/urandom -hex 16

(openssl rand 32; dd if=/dev/urandom bs=32 count=1 2>/dev/null; date +%s%N) | \
sha256sum | cut -d' ' -f1

openssl rand 32 | openssl dgst -sha256 -binary | openssl dgst -sha512 -binary | \
openssl enc -base64

(openssl rand 32; ps aux; netstat -an; date +%s%N) | \
openssl dgst -sha256 -binary | openssl enc -base64

cat /proc/sys/kernel/random/entropy_avail

while true; do
    entropy=$(cat /proc/sys/kernel/random/entropy_avail)
    echo "$(date): Available entropy: $entropy bits"
    sleep 60
done

   rngd -r /dev/hwrng -o /dev/random

   sudo apt-get install haveged
   sudo systemctl enable haveged

   egd-linux /var/run/egd-pool

openssl rand -base64 8  # Generates 64 bits (8 bytes) of random data

openssl rand -base64 16  # Generates 128 bits (16 bytes) of random data

openssl rand -base64 32  # Generates 256 bits (32 bytes) of random data

openssl ecparam -name prime256v1 -genkey -noout -out private_key.pem

openssl rand 1000000 | ent

import secrets
import base64

def generate_session_id():
    # Generate 16 random bytes (128 bits)
    random_bytes = secrets.token_bytes(16)
    # Encode in base64 for easy use in cookies/URLs
    return base64.urlsafe_b64encode(random_bytes).decode('utf-8').rstrip('=')

# Usage
session_id = generate_session_id()
print(f"Generated Session ID: {session_id}")

openssl rand -base64 32 > aes_key.txt

openssl genpkey -algorithm RSA -out private_key.pem -pkeyopt rsa_keygen_bits:2048
openssl rsa -pubout -in private_key.pem -out public_key.pem

const crypto = require('crypto');

function generateTemporaryToken(expirationMinutes = 30) {
  const randomBytes = crypto.randomBytes(24); // 192 bits of randomness
  const timestamp = Date.now();
  const expirationTime = timestamp + (expirationMinutes * 60 * 1000);

  const token = Buffer.concat([
    randomBytes,
    Buffer.from(expirationTime.toString(36), 'ascii')
  ]).toString('base64');

  return {
    token: token,
    expires: new Date(expirationTime)
  };
}

// Usage
const { token, expires } = generateTemporaryToken(60); // 1 hour expiration
console.log(`Token: ${token}`);
console.log(`Expires: ${expires}`);

import secrets
import threading
import queue

class RandomNumberGenerator:
    def __init__(self, pool_size=1000):
        self.pool = queue.Queue(maxsize=pool_size)
        threading.Thread(target=self._fill_pool, daemon=True).start()

    def _fill_pool(self):
        while True:
            if not self.pool.full():
                self.pool.put(secrets.randbits(256))

    def get_random_number(self):
        return self.pool.get()

# Usage
rng = RandomNumberGenerator()
random_number = rng.get_random_number()

import time
import secrets

class AdaptiveRNG:
    def __init__(self, high_security_threshold_ms=10):
        self.threshold = high_security_threshold_ms
        self.cached_number = None

    def get_random_number(self):
        start_time = time.time()

        if self.cached_number is None:
            self.cached_number = secrets.randbits(256)

        elapsed_time = (time.time() - start_time) * 1000  # Convert to milliseconds

        if elapsed_time < self.threshold:
            # If we have time, generate a new high-entropy number
            return secrets.randbits(256)
        else:
            # If we're approaching the time limit, use the cached number
            result = self.cached_number
            self.cached_number = None  # Clear the cache for next time
            return result

# Usage
rng = AdaptiveRNG()
random_number = rng.get_random_number()

import random

def simulate_quantum_measurement():
    # Simulate a quantum superposition state
    return random.choice([0, 1])

def quantum_random_byte():
    return sum(simulate_quantum_measurement() << i for i in range(8))

# Generate a random byte
random_byte = quantum_random_byte()
print(f"Random Byte: {random_byte}")

import hashlib
import os

def post_quantum_random(bytes_length):
    # Use a combination of quantum-resistant techniques
    seed = os.urandom(32)  # Get 256 bits of system entropy

    # Use a quantum-resistant hash function (e.g., SHA-3)
    hash_object = hashlib.sha3_256(seed)

    # Expand the hash output to the desired length
    output = b""
    while len(output) < bytes_length:
        hash_object.update(hash_object.digest())
        output += hash_object.digest()

    return output[:bytes_length]

# Generate 64 bytes of "post-quantum" random data
random_data = post_quantum_random(64)
print(f"Random Data (hex): {random_data.hex()}")

   # Example: Using the ent tool to assess entropy
   openssl rand 1000000 | ent

   # Example: Updating OpenSSL on Ubuntu
   sudo apt-get update
   sudo apt-get install --only-upgrade openssl

   import time

   def monitor_entropy():
       while True:
           with open('/proc/sys/kernel/random/entropy_avail', 'r') as f:
               entropy = int(f.read())
           print(f"Current entropy: {entropy} bits")
           if entropy < 1000:
               print("WARNING: Low entropy detected!")
           time.sleep(60)  # Check every minute

   monitor_entropy()

   import logging

   logging.basicConfig(filename='rng_events.log', level=logging.INFO)

   def log_rng_event(event_type, details):
       logging.info(f"RNG Event: {event_type} - {details}")

   # Example usage
   log_rng_event("Low Entropy", "Available entropy dropped below 1000 bits")