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ハードウェア乱数生成器は信頼できるか
How secure is Linux's random number generator? | Hacker News Hacker Newsで話題になっていたので。 主に暗号用途には、予測不可能な乱数が必要となる。予測不可能というのは、実装と内部状態が知られていても、なお将来の乱数が予測できないということだ。 たとえば、擬似乱数としてよく使われる線形合同法(Linear congruential generator)は、以下のように書ける。 namespace lcg { thread_local unsigned int seed ; void srand( unsigned int seed ) { lcg::seed = seed ; } int rand( void ) { // glibcの使っている値を拝借 seed = (1103515245 * seed + 12345
物理乱数発生器を装備し、セキュリティの向上を図ったIvy Bridgeプロセサ
現在のPCにはCore 2 i3、i5、i7というSandy Bridgeプロセサが使われているが、この後継となるのが、2012年に登場予定のIvy Bridgeと呼ばれるプロセサである。Sandy Bridgeは32nmプロセスで製造されているが、Ivy Bridgeはその次の22nmプロセスに移行する。Intelのプロセサロードマップは新プロセスへの移行とアーキテクチャの革新を1年ごとに交互に繰り返すので、プロセスを更新するIvy Bridgeではアーキテクチャ的には大きな革新は無いが、それでも、次の2枚のスライドに示されるような新機能が追加されている。 ユーザとしては3Dグラフィックスの強化やコアの性能強化に目が行くが、この記事では2枚目のスライドの最初に書いてあるデジタル乱数発生器を取り上げる。 乱数というとゲームの展開などを決めるときに使うという程度の認識が一般的であるが、実用的
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GitHub - cambecc/drnglib: drnglib is a Java library that provides access to Intel's Digital Random Number Generator.
