Pseudonáhodnost - Pseudorandomness - Wikipedia

Pseudonáhodnost měří rozsah, v jakém je posloupnost čísel, deterministický a opakovatelný proces bez vzoru."[1]

Zdánlivá náhodnost je „jádrem“ velké online a další bezpečnosti.[2] Protože je sekvence opakovatelná, je důležité, aby „semínko "který spolu s a generátor produkovat čísla, být dobře vybrán a držen skrytý.[3]

Dějiny

Generování náhodných čísel má mnoho použití (většinou v statistika, náhodně vzorkování, a simulace ). Před moderními výpočty je výzkumníci, kteří požadovali náhodná čísla, buď generovali různými způsoby (kostky, karty, ruleta,[4] atd.) nebo použijte existující tabulky náhodných čísel.

První pokus poskytnout vědcům pohotovou dodávku náhodných číslic byl v roce 1927, kdy Cambridge University Press zveřejnil tabulku 41 600 číslic vyvinutou L.H.C. Tippett. V roce 1947 RAND Corporation generovaná čísla elektronickou simulací ruletového kola;[4] výsledky byly nakonec zveřejněny v roce 1955 jako Milion náhodných číslic se 100 000 normálními odchylkami.

Nepředvídatelnost jako „téměř náhodná“

Použití „radioaktivní látky chrlící elektrony a gama paprsky“, jejíž „rozpad je náhodný“, nebo získání „nepředvídatelných sekvencí dat pomocí rádia naladěného mezi stanicemi a získávajícího atmosférický šum“ přináší krátkodobou nepředvídatelnost.[1] Čas potřebný k získání spousty těchto čísel vedl ke kompromisu: použití některých z těchto fyzikálních odečtů jako „semene“ k počítačovému generování dalších. Čím méně je „náhodných“ čísel, která nejsou semeny, tím více se čísla zdají být skutečně náhodná. Jedním kompromisem je smíchání časování mezi stisknutími kláves lidmi.[5]

Ukázalo se, že akce lidí jsou užitečné pro opakovatelnost Vícefaktorové ověřování,[6] a studie o Brownův pohyb ukázaly, jak statistiky a pravděpodobnostní modely mohou „předvídat“, co skupina udělá, i když je určitý pohyb „náhodný“.[7]

The předvídatelnost sekvencí pseudonáhodných čísel produkovaných a deterministický algoritmus jsou v krátkých shlucích zdánlivě náhodné.[8]

Ve výpočetní složitosti

v teoretická informatika, a rozdělení je pseudonáhodné proti třídě protivníků, pokud ji žádný protivník ze třídy nedokáže odlišit od jednotného rozdělení s významnou výhodou.[9]Tato představa pseudonáhodnosti je studována v teorie výpočetní složitosti a má aplikace kryptografie.

Formálně, pojďme S a T být konečné sady a nechat F = {F: S → T} být třídou funkcí. A rozdělení D přes S je ε-pseudonáhodné proti F pokud pro každého F v F, statistická vzdálenost mezi distribucemi F(X), kde X je vzorkováno z D, a F(Y), kde Y je vzorkován z rovnoměrné rozdělení na S, je maximálně ε.

V typických aplikacích třída F popisuje model výpočtu s omezenými zdroji a jeden se zajímá o návrh distribucí D s určitými vlastnostmi, proti nimž je pseudonáhodný F. Distribuce D je často specifikován jako výstup a generátor pseudonáhod.[10]

Viz také

Reference

  1. ^ A b George Johnson (12. června 2001). „Znalci chaosu nabízejí cenný produkt: náhodnost“. The New York Times.
  2. ^ „Neodmyslitelné nedostatky důkazu o podílu“.
  3. ^ Mark Ward (9. srpna 2015). „Náhodná čísla webu jsou příliš slabá, varují vědci“. BBC.
  4. ^ A b „Milion náhodných číslic“. RAND Corporation. Citováno 30. března 2017.
  5. ^ Jonathan Knudson (leden 1998). "Javatalk: Podkovy, ruční granáty a náhodná čísla". Sun Server. s. 16–17.
  6. ^ Eze Vidra (6. listopadu 2007). „Sci-fi? Biometrické ověřování ClassifEye pro mobilní telefony“.
  7. ^ 1880, Thorvald N. Thiele papír, pomocí Nejmenší čtverce (základ regresní analýzy)
  8. ^ S. P. Vadhan (2012). Pseudonáhodnost. pseudonáhodnost, teorie efektivního generování objektů, které „vypadají náhodně“, přestože jsou konstruovány pomocí malé nebo žádné náhodnosti
  9. ^ Oded Goldreich. Výpočetní složitost: koncepční perspektiva. Cambridge University Press. 2008.
  10. ^ „Pseudonáhodnost“ (PDF).

Další čtení

externí odkazy