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申兵等编著 著

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• 随机数发生器
• 密码学
• 随机性
• 伪随机数
• 真随机数
• 密码学应用
• 安全通信
• 数字签名
• 密钥生成
• 统计测试

店铺： 文轩网少儿专营店

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118110425

商品编码：11928926547

丛书名： 网络与信息安全前沿技术丛书

开本：16开

出版时间：2016-12-01

页数：248

字数：322000

作  者:申兵 等 编著 著作 定  价:86 出 版 社:国防工业出版社 出版日期:2016年12月01日 页  数:248 装  帧:平装 ISBN:9787118110425 ●第1章概述
●1.1信息社会和信息安全
●1.2随机数的历史
●1.3随机数的定义
●1.3.1例子
●1.3.2定义
●1.4随机数发生器的定义
●1.5本书的章节安排
●参考文献
●第2章随机数和密码
●2.1保密通信
●2.2密码技术概述
●2.2.1加密技术
●2.2.2数字签名
●2.2.3密码协议
●2.2.4量子密码
●2.3理想保密和实际保密
●2.3.1理想保密
●2.3.2实际保密
●2.4密码学中使用随机数的例
●部分目录

内容简介

《随机数发生器及其在密码学中的应用》是网络与信息安全前沿技术——随机数发生器及其在密码学中的应用——的专著，全面论述了密码学随机数的性质、产生方法、标准以及应用等基本问题和*新研究成果。著作以通俗的语言和经典案例全面介绍了密码学随机数在信息安全中的重要作用。在理论方面，对伪随机数发生器的理论安全、构造及其在密码学理论方面的应用做了初步讨论。在应用方面，对如何构造一个具有实际安全的伪随机数发生器、真随机数发生器、量子随机数发生器做了详述。《随机数发生器及其在密码学中的应用》适合工程算法设计和密码实现人员及密码学和信息安全专业高年级本科生、研究生和从事密码理论和方法的科技人员等。

随机数发生器及其在密码学中的应用 图书简介 本书深入探讨了现代信息科学与工程领域中一个至关重要且极具挑战性的主题：随机数的生成、特性分析及其在构建安全信息系统中的核心作用。本书并非一本关于特定软件工具或通用编程技巧的指南，而是一部严谨的、面向理论与实践相结合的专业著作，旨在为读者构建一个扎实、全面的随机性认知框架。 全书结构围绕随机数从其数学本质的抽象定义，到实际硬件与软件实现过程中的工程挑战，再到其在高度敏感应用（尤其是密码学）中的关键地位展开。我们力求通过清晰的逻辑推导和详尽的案例分析，揭示“真随机”与“伪随机”之间的深刻分野及其在不同场景下的适用性与局限性。 --- 第一部分：随机性的数学基础与理论建模 (约 300 字) 本部分首先从概率论和信息论的视角，对随机性本身进行严格的数学定义。我们将探讨什么是统计学意义上的独立同分布（i.i.d.），以及随机过程的基本特征。重点分析了信息熵的概念及其在量化随机性强度中的不可替代性。 随后，书籍详细阐述了伪随机数生成器（PRNGs）的理论基石。这包括对线性同余发生器（LCG）、移位寄存器（如Mersenne Twister）等经典算法的数学结构、周期长度、以及统计学缺陷的剖析。我们着重讲解了“可预测性”的量化标准——即 PRNGs 如何在数学上被判定为“弱随机”或“强随机”，以及现代密码学对 PRNGs 的苛刻要求。本部分为后续的工程实现和安全评估提供了坚实的理论支撑。 --- 第二部分：硬件随机数发生器的物理实现与熵源采集 (约 450 字) 本书的第二部分将焦点转移至真随机数生成器（TRNGs）的物理实现层面。我们认识到，真正的随机性只能来源于不可预测的物理现象，因此，本章详尽考察了各种可行的熵源（Entropy Sources）的采集技术。 内容涵盖了从微观到宏观的多种物理过程： 1. 电子噪声源： 深入分析了热噪声（Johnson-Nyquist 噪声）、散弹噪声（Shot Noise）的产生机理，以及如何通过稳健的电路设计来最大限度地提取这些高频、高熵的信号。这部分涉及半导体物理和噪声放大电路的基础知识。 2. 计时抖动与环境不确定性： 探讨了利用系统时钟的不确定性（Jitter）作为熵源的可行性，以及采集环境因素（如硬盘读写延迟、网络延迟、鼠标键盘活动）的采样策略和去偏方法。 3. 量子现象： 简要介绍了基于光子散射、真空涨落等量子力学效应的下一代 TRNGs 的原理，强调了其在理论上提供不可预测性的潜力。 至关重要的一环是熵的后处理与健康性测试。采集到的原始噪声往往存在偏差或周期性，本部分详细介绍了熵提取算法（Extractor），例如使用哈希函数或密码学原语对原始数据进行压缩和混合，确保输出流的统计均匀性。同时，我们阐述了健康性监测（Health Monitoring）的必要性，包括运行时对熵源的持续统计检验，以确保系统不会在关键时刻提供低质量的随机数。 --- 第三部分：密码学应用中的随机性要求与挑战 (约 400 字) 本部分是全书的核心应用篇章，专注于随机性在构建信息安全基础设施中的极端重要性。我们将随机数的需求提升到了密码学安全性的标准，而非仅仅是统计学的“足够好”。 内容聚焦于以下关键领域： 1. 密钥生成： 详细讨论了对称密钥（如AES密钥）和非对称密钥对（如RSA模数、椭圆曲线基点）生成过程中，对高熵率的绝对要求。解释了如何利用密码学安全的 PRNGs（CSPRNGs）或 TRNGs 来保证私钥的不可猜测性。 2. 随机数在协议中的应用： 分析了随机数在著名协议中的具体功能，例如： Nonce (一次性数字) 的角色： 在消息认证码（MAC）和数字签名中，Nonce 如何防止重放攻击。 挑战-响应机制： 随机挑战（Challenge）如何确保身份验证过程的安全性。 初始化向量（IVs）： 在块密码的加密模式（如CBC、GCM）中，IV 的随机性和唯一性如何保证密文的安全性。 3. 安全填充与盲化： 讨论了如何使用随机数来填充数据结构（如 RSA 签名中的 PSS 填充），以抵御侧信道攻击和对特定结构攻击的有效性。 --- 第四部分：高级主题与工程实践中的陷阱 (约 350 字) 最后一部分着眼于当前随机数技术的前沿发展和实际部署中常见的设计缺陷。 高级主题： 1. 基于密码学的 PRNGs (CSPRNGs) 设计： 深入剖析了如 CTR_DRBG、Hash_DRBG 等基于 NIST 标准的确定性随机数生成器的内部构造。重点阐述了它们如何利用加密原语（如AES或SHA-3）来保证其输出的不可预测性，即使熵源输入被部分泄露。 2. 安全审计与标准： 介绍了国际上关于随机数生成器的主要安全标准（如 NIST SP 800-90A/B/C 系列），以及如何进行渗透测试和安全审计，以验证一个随机数系统的健壮性。 工程陷阱： 本书特别强调了实际部署中的常见错误，这些错误往往是系统安全崩溃的根源： 熵池耗尽（Entropy Starvation）： 在无交互的服务器或嵌入式环境中，TRNG 熵不足时如何安全地回退（Fallback）到 CSPRNG，以及如何正确地“播种”（Seeding）和“重新播种”（Reseeding）。 跨平台一致性问题： 讨论了不同操作系统和硬件架构中内置的随机数接口（如`/dev/random` vs `/dev/urandom`）的内在差异及其对应用开发者带来的误导。 硬件故障模式： 分析了当底层物理熵源发生硬件故障或被外部因素干扰时，系统如何未能及时检测并报错的风险。 本书旨在成为对信息安全工程师、系统架构师和高级计算机科学研究人员的一份必备参考，因为它揭示了隐藏在所有加密操作背后的、最基本也是最难完美实现的要素——真正的不可预测性。

评分☆☆☆☆☆

在翻阅《随机数发生器及其在密码学中的应用》这本书之前，我心中一直有一个疑问，那就是“随机”这个词在不同领域是不是有不同的含义？我本人对统计学和概率论有一定的了解，我知道在统计学中，我们经常需要生成随机样本来做推断。我猜想，这本书在介绍随机数发生器时，很可能会从统计学角度出发，探讨如何生成满足特定统计分布的随机数，以及如何检验生成结果的统计学意义上的“随机性”。比如，是否会有关于各种统计检验方法（如 Chi-squared test, Kolmogorov-Smirnov test）的介绍，用来评估随机数序列的均匀性、独立性等特性？我特别想了解，在密码学领域，对随机数的“随机性”要求，是否比统计学上的要求更严苛，或者说，侧重点不同？例如，在密码学中，我们可能更关注的是“不可预测性”，即使一个随机数序列在统计学上看起来很随机，但如果它能够被攻击者预测，那么它在密码学上就是失败的。我希望这本书能够清晰地阐述统计学上的随机性与密码学上的随机性之间的联系与区别。

评分☆☆☆☆☆

说实话，拿到这本《随机数发生器及其在密码学中的应用》时，我最开始的关注点其实是它能如何帮助我提升编程实践的效率。我经常在开发一些需要模拟、测试或者进行游戏设计的场景时，需要用到高质量的随机数。然而，每次自己去实现或者查找资料，都觉得概念模糊，而且对生成结果的“真随机性”或者“伪随机性”缺乏清晰的理解。我希望这本书能够提供清晰易懂的理论基础，告诉我应该如何根据不同的应用场景选择最合适的随机数生成方法。例如，在进行蒙特卡洛模拟时，对随机数的统计特性要求很高，那么本书是否会介绍如何评估和检验随机数的质量？又或者在需要大量随机样本进行大数据分析时，如何保证生成效率和结果的可靠性？我希望书中能有这方面的具体指导，甚至是一些代码示例或者伪代码，能够让我直接应用到我的开发工作中。我希望它能帮助我理解，为什么有时候简单的 `rand()` 函数会不够用，以及背后更深层次的原因。

评分☆☆☆☆☆

初次拿到这本《随机数发生器及其在密码学中的应用》，就被它宏大的主题深深吸引。虽然我并非密码学领域的资深专家，但对于信息安全和数据隐私的关注，让我一直对“随机”这个概念在现代技术中的重要性充满好奇。本书的封面设计简洁却不失专业感，让我对接下来的阅读充满了期待。我尤其感兴趣的是，在如此严谨的科学领域，如何处理和应用“随机”这个看似模糊的概念。书中是否会深入剖析不同随机数生成算法的数学原理？例如，伪随机数生成器（PRNG）和真随机数生成器（TRNG）在生成机制上究竟有何本质区别？它们各自的优缺点又是什么？在密码学中，一个微小的随机性缺陷可能导致整个加密系统的崩溃，那么本书会如何阐述这种“微观”的随机性是如何影响“宏观”的安全性的呢？我猜想，书中可能会涉及到一些经典的随机数生成算法，比如 Mersenne Twister 或是更底层的硬件随机数发生器。同时，作者是否会用生动的案例来解释这些算法在实际应用中的表现？例如，在生成一次性密码（OTP）或是密钥对时，如何确保生成的随机数足够“不可预测”？我对这些技术细节充满了求知欲，希望能在这本书中得到解答。

评分☆☆☆☆☆

读到《随机数发生器及其在密码学中的应用》这本书，我立即联想到了它在当代信息安全领域举足轻重的作用。在这个信息爆炸的时代，数据安全已经渗透到我们生活的方方面面，从网上银行到电子邮件，再到国家安全，几乎没有哪个领域可以脱离加密技术的保护。而随机数，则是构建这些安全屏障的基石。我迫切想知道，这本书是如何深入剖析随机数在加密算法中的具体角色。例如，在非对称加密体系中，公钥和私钥的生成过程，是否高度依赖于不可预测的随机数？同样，在对称加密算法中，生成密钥流的随机性又扮演着怎样的关键作用？书中是否会详细介绍一些经典的加密算法，比如 RSA、AES，然后去分析它们对随机数生成器提出的具体要求和挑战？我对那些看似“随机”的数字，是如何被转化为保护我们敏感信息的强大武器，感到无比好奇。我相信，这本书会为我打开一个全新的视角，去理解隐藏在数字世界里的安全逻辑。

评分☆☆☆☆☆

对于《随机数发生器及其在密码学中的应用》这本书，我的脑海里浮现出很多关于“不确定性”在科技前沿的奥秘。我一直对“计算”这个概念的边界很感兴趣，尤其是在物理学和计算机科学交叉的领域。我好奇，在理论上，我们是否真的能实现完全意义上的“随机”？或者说，我们现在所使用的“随机数发生器”，在本质上是否都只是某种程度上的“伪造”？书中是否会触及一些与量子力学相关的随机数生成原理？例如，利用量子现象的不可预测性来生成真正随机的比特流，这听起来就非常令人着迷。我希望作者能用通俗易懂的方式解释这些前沿的理论，并且说明这些理论如何在密码学中得到实际应用，比如在一些对安全性要求极高的场景下，例如生成用于量子密钥分发的随机数。我对这种将基础物理原理与实际应用相结合的探索非常感兴趣。