随机数生成器攻击是针对加密系统中随机数生成环节的破坏或利用其弱点的攻击方式。密码系统的安全性依赖于机密信息只能被授权人员知晓,其他人则无法得知或预测。为了实现不可预测性,通常会采用随机化过程。高质量的随机数生成方式是确保系统安全的关键,低质量的生成方式可能导致安全漏洞,进而引发信息泄露。由于随机数生成通常涉及单一的硬件或软件,攻击者容易找到并利用这些环节。如果攻击者能够用可预测的伪随机数替代随机数生成过程,系统的安全性将受到严重威胁,而上游的测试往往无法检测到这种替换。此外,对于已经被攻破的系统,攻击者只需一次访问,无需再进行回传,这与电脑病毒在窃取密钥后需要通过电子邮件等方式回传的情况形成对比。
人类在生成随机数方面的表现通常不佳。魔术师、职业赌徒和诈骗犯都依赖于人类行为的可预测性。例如,在第二次世界大战期间,德国的密码译电员在使用恩尼格玛密码机时,常常根据指示随机选择字母作为转子的初始设置,但有些人会选择可预测的字母,如自己的名字或女友的名字缩写,这为盟军破解加密提供了便利。用户在选择密码时也常常采用容易预测的方式。
尽管如此,Ran Halprin与Moni Naor研究了在混合策略游戏中,玩家的行为所产生的熵如何用于生成随机性。
在软件随机数生成器方面,设计时应考虑抵御多种攻击方式,包括直接密码分析攻击、基于输入的攻击和状态妥协扩展攻击等。硬件随机数生成器同样面临多种攻击,例如捕获计算机的射频发射或将受控信号反馈到假定的随机源中。
颠覆随机数生成器的攻击可以通过使用已知的随机数种子值来实现,尽管种子值在软件中隐藏,但攻击者仍可能知晓。随机数在使用前会经过多层特定的软件和硬件处理,任何环节都可能被替换而难以被检测。仅需数平方毫米的集成电路即可构建用于生成颠覆随机数的硬件电路,攻击者可以在任何随机性来源的数字化环节进行破坏。
为了防御这些攻击,可以将硬件生成的随机数与高质量的流加密输出混合,使用真正随机的来源生成密码,记录随机数生成过程并提供审计方法,构建安全系统并保持对硬件的物理控制等。设计安全的随机数生成器需要与设计密码系统的其他部分同样高的标准。
在历史上,有多个突出的例子显示了随机数生成器的脆弱性。例如,早期版本的网景SSL协议使用的伪随机数生成器因其可预测性而被认为不安全。微软的Windows操作系统中的随机数生成器也曾因设计缺陷而受到批评。美国国家标准技术研究所发布的Dual_EC_DRBG生成器被指控存在后门,导致对其安全性的广泛担忧。MIFARE Crypto-1和Debian OpenSSL的随机数生成器也因初始化不良而暴露出安全漏洞。PlayStation 3的私钥恢复方法则源于索尼未能为每个签名生成新的随机数。2012年,研究人员通过分析RSA公钥发现了共享素数的问题,揭示了伪随机数生成器的缺陷。
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