Tu parles en effet de preuve de code et non pas preuve de l'alea.
Le fait de ne pas connaître la graine initiale dans le noyau n'est pas le seul problème. "La sécurité de ces deux algorithmes est basée sur l'hypothèse qu'un attaquant ne connait pas l'état interne du générateur (qui est donc conservé dans le noyau)." Oui, mais l'attaquant peut connaitre une longue suite de valeurs générées.
Le second problème concerne la distribution de l'alea (et là, je ressors des vieux souvenirs de cours). On sait qu'une distribution aléatoire doit avoir des propriétés. On sait que l'on a:
La moyenne des valeurs aléatoires générées doit correspondre au milieu de la plage. Si on tire un très grand nombre de valeurs aléatoires entre 0 et 1000, la moyenne doit être autour de 500.
Problème: la suite suivante répond au critère mais n'est pas aléatoire: 499,501,499,501,499,501,…
Une autre hypothèse indique que chaque valeur doit avoir une équiprobabilité de sortie. Cela permet de dégager la suite du dessus, mais la suite: 1,2,3,4,5,6,7,…,1000 est parfaitement équiprobable sur 1000 tirages, mais n'est pas aléatoire.
On peut encore vérifier les écarts entre deux tirages successifs. Etc…
Au final, on se rend compte qu'on a plusieurs moyens simples d'écarter des mauvaise suites aléatoires ce qui permet de créer des tests de conformités, mais qu'on a pas de moyen sûr de prouver la bonne qualité de l'aléatoire. A l'époque mon prof ne jurait que par les sources hardwares de "bruit" et démontait systématiquement les sources purement logicielles.
# Validation de l'alea
Posté par octane . En réponse au journal Analyser la génération de nombre aléatoire du noyau. Évalué à 6.
Tu parles en effet de preuve de code et non pas preuve de l'alea.
Le fait de ne pas connaître la graine initiale dans le noyau n'est pas le seul problème. "La sécurité de ces deux algorithmes est basée sur l'hypothèse qu'un attaquant ne connait pas l'état interne du générateur (qui est donc conservé dans le noyau)." Oui, mais l'attaquant peut connaitre une longue suite de valeurs générées.
Le second problème concerne la distribution de l'alea (et là, je ressors des vieux souvenirs de cours). On sait qu'une distribution aléatoire doit avoir des propriétés. On sait que l'on a:
La moyenne des valeurs aléatoires générées doit correspondre au milieu de la plage. Si on tire un très grand nombre de valeurs aléatoires entre 0 et 1000, la moyenne doit être autour de 500.
Problème: la suite suivante répond au critère mais n'est pas aléatoire: 499,501,499,501,499,501,…
Une autre hypothèse indique que chaque valeur doit avoir une équiprobabilité de sortie. Cela permet de dégager la suite du dessus, mais la suite: 1,2,3,4,5,6,7,…,1000 est parfaitement équiprobable sur 1000 tirages, mais n'est pas aléatoire.
On peut encore vérifier les écarts entre deux tirages successifs. Etc…
Au final, on se rend compte qu'on a plusieurs moyens simples d'écarter des mauvaise suites aléatoires ce qui permet de créer des tests de conformités, mais qu'on a pas de moyen sûr de prouver la bonne qualité de l'aléatoire. A l'époque mon prof ne jurait que par les sources hardwares de "bruit" et démontait systématiquement les sources purement logicielles.