Генератор случайных чисел

Генератор случайных чисел

Генератор случайных чисел (ГСЧ) представляет собой программу, которая осуществляет процесс создания цепочки чисел в хаотичном порядке. Примитивные примеры генерации – подбрасывание монетки, кубиков (с определенным числовым диапазоном). Преимущественное значение в этом процессе имеет фактор случайности, который исключает применение любых алгоритмов создания цифр.

Области применения

Механизмы непредсказуемой числовой выдачи востребованы во многих сферах современности, где необходимы соответствующие математические расчеты. Основные области применения результатов генерации случайных чисел:

• в шифровании при передаче данных по сети, где конфиденциальность и безопасность процесса – ключевые условия обмена информацией;
• в азартных играх, казино и букмекерских конторах – функционирующих как онлайн, так и оффлайн;
• в лотереях и конкурсах (генератор случайных чисел помогает не предвзято определить победителя розыгрыша);
• в компьютерных играх, где графика выстраивается на основании случайных расчетов;
• в компьютерных программах – в частности, в моделировании, криптографии, роботизации и машинном обучении (DR – рандомизация домена для обучения искусственного интеллекта в соответствии с конкретными правилами, например, робота «Dactyl», способного осваивать естественные человеческие движения с помощью методик ГСЧ);
• в технологиях блокчейна;
• в научных исследованиях, преимущественно, в квантовой физике, предмет изучения которой – непредсказуемое деление ядра при радиоактивном распаде атома.

Истинная случайность исключает фактор повторения, а значит, и возможность взлома, целенаправленного подбора пароля. Надежно закодировать информацию пытались еще древние римляне, придумавшие «шифр Цезаря». Особые приказы подлежали кодированию методом случайного ключа при смешивании 26 символов латинского алфавита. Путем последовательного подбора букв послание потенциально разгадывалось противниками за 2-3 часа, на протяжении которых информация уже теряла свою актуальность.

Современные системы шифрования более надежны. Например, алгоритм криптографического хеширования «SHA-256», применяющийся для шифрования данных в блокчейнах и ЦРУ. Информация преобразуется в «хеш-значение», имеющее определенную однонаправленную длину символов с широким диапазоном потенциально возможных исходов. Расшифровать такую информацию – затруднительно: практически невозможно.

Компьютерная графика – яркий пример функционирования ГСЧ

Компьютеризация и программирование априори предполагают наличие программ, работающих по конкретным алгоритмам и формулам. Добиться истинной генерации случайных чисел здесь сложно, поэтому применяются стратегии формирования псевдослучайных чисел. Самый распространенный шаблон с заданным периодом (называемым простым числом Мерсенна) – Вихрь Мерсенна, придуманный японцами в 1997 году. Он эффективно внедрен в MATLAB, PHP, C++, Microsoft Excel и во многих компьютерных играх, требующих быстрейшую выдачу уникальных псевдослучайных данных для разработки разносторонних графических элементов.

Современные компьютерные игры реалистичны благодаря качественной графике, предусматривающей наличие множества аспектов игровой обстановки, внешнего вида и действий управляемых персонажей. Например, во время прохождения уровней функционирует процедурная генерация:

• графически отображаются разрушения объектов;
• осуществляется полноценная имитация светоотражения;
• строится реальность окружающего мира, зачастую – местности.

Она выгодна с точки зрения программирования, поскольку экономит память, характеризуется высокой скоростью, создает неограниченное количество всевозможных игровых действий, положений, явлений.

Игры такого плана становятся популярными у пользователей разного возраста - в том числе, из-за наличия встроенного системного механизма ГСЧ (несмотря на его низкое начальное 64-разрядное числовое значение). Из-за него количество меняющихся игровых факторов ограничено, и воспроизведение систематически дублируется – через определенный период времени (максимальный показатель уникальных чисел).

Применяемые формулы имеют математическую основу – последовательная числовая выдача часто формируется линейным конгруэнтным генератором (ЛКГ) в соответствии с конкретным алгоритмом, имеющим исходное значение, инкремент, множитель и модуль.

Благодаря наличию коротких периодов ЛКГ не применяют при шифровании, где в основе стоит максимальная случайность.

Их прерогатива – компьютерные игры, в которых пользователь может и не заметить закономерно повторяющихся элементов графики.

При первичном анализе малая вариативность игровой местности становится очевидна в связи с вышеупомянутыми ограничениями процедурной генерации. Хаотичность повторения последовательности чисел и фактор случайности способны предотвратить множественное повторение одного и того же числа. Обучаемые механизмы в хаотичном порядке, выборочно изучают области воздействия с учетом функционирования встроенных сенсоров и формируют на основе полученных данных информацию – карты, шаблоны поведения и т.д.

Генерация псевдослучайных чисел не соответствует требованиям подлинной случайности, но эффективно используется разработчиками компьютерных игр и в машинном обучении. Такая ГСЧ включает критерии статистической случайности, благодаря которой легко идентифицировать непредсказуемость числовой выдачи и функциональные характеристики внедренных алгоритмов. В связи с наличием шаблонов осуществления генерации такой вид ГСЧ не соответствует криптографическим требованиям. Однако уже созданы специализированные криптографически устойчивые генераторы псевдослучайных чисел – CSPRNGS, по всем параметрам подходящие для использования в криптографических операциях.