ノートPCのTPMを/dev/randomの乱数生成器として使う - このブログはURLが変更になりました
前回のGnukでGPG鍵を生成する際に、/dev/randomからエントロピーを取り出すのが遅い問題の対策を調べていたところ、TPM(Trusted Platform Module)を乱数生成器として使えることが分かったので試してみた。 TPMとは WikipediaのTrusted Platform Moduleより一部抜粋 概要 RSA暗号演算やSHA-1ハッシュ演算といった機能を有しており、チップ内で暗号化・復号、デジタル署名の生成・検証、プラットフォームの完全性検証を行うことができる。また、TPMの内部でRSAの鍵ペア(公開鍵と秘密鍵)を生成することができる。 TPMの仕様はTCG (= Trusted Computing Group)という国際的な業界団体で策定されており、最新のバージョンは1.2である。 ノートPCだけではなく、デスクトップPCにもTPMは搭載されている。Win
LDS(2) -
http://d.hatena.ne.jp/m-a-o/20091212#p3 の続き。 前回のあらすじ。ある領域上で定義された関数の積分を計算するには、その領域で一様分布する数列に対する関数値の平均を取ればいい。一様分布する数列としては乱数がよく使われてモンテカルロ法として知られている。けども、乱数でなくても、一様分布する数列は存在する。存在するだけでなく、乱数より"ずっと速く一様分布に収束する"数列が存在してLow-discrepancy sequence(LDS)と呼ばれている。LDSを使ってモンテカルロ積分は、乱数を使ったモンテカルロ積分よりも収束が速くなる(Koksma-Hlawkaの定理)。 LDSを使ったモンテカルロ法は、準モンテカルロ法と呼ばれるらしい。けど、モンテカルロ法を最初に行ったvon Neumann-Ulamが使った数列は、そもそも乱数ではなかったので、全部モンテ
乱数生成器の取扱い – PHPとPython
(Last Updated On: 2008年9月25日)Stefan Esser氏のブログでmt_srandとそれほどランダムでない乱数（mt_srand and not so random numbers)というエントリが8/17に掲載されています。気になっていたのでPythonの実装も調べてみました。 乱数生成器は擬似乱数生成器 PHPの乱数生成器にはrandとmt_randの2種類がありますが、randはlibcのラッパー関数でmt_randはMersenne Twisterアルゴリズムを利用した乱数生成器です。乱数生成器といってもどちらも擬似乱数生成器なのでそれぞれ、srandとmt_srandで与えたシード同じであればその後に生成される乱数（擬似乱数）は同じになります。これはコンピュータサイエンス系の学科を専攻していれば常識ですが、ご存知でない方も少なくないと思います。 シード
cuspy memo - qemu-kvm の block migration を試してみたよ。
Welcome to cuspy.org. Here is my personal site.
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準乱数 (Quasi Random) - Hello, world! - s21g
https://www.jpcert.or.jp/at/2008/at080008.txt
