Действительно ли `/ dev/urandom` подходит для целей моделирования?

Question

Похоже, что использование простых C в unix-подобных системах, fread от /dev/urandom - это самый простой способ извлечения высококачественных случайных байтов. Мне нужно запустить симуляцию, которая требует около 10k 32-битных случайных чисел в секунду, и может работать несколько дней. Есть /dev/urandom хорошо использовать для этой цели? Каким образом качество случайных байтов здесь, когда пул энтропии исчерпан?

edit_1

В то время как я в настоящее время работает 3 параллельных несгибаемых тестов для /dev/urandom в моем ноутбуке, я получил следующие интересные строки. Тест еще не завершен.

#=============================================================================# 
     test_name |ntup| tsamples |psamples| p-value |Assessment 
#=============================================================================# 
diehard_parking_lot| 0|  12000|  100|0.99573896| WEAK 
     diehard_sums| 0|  100|  100|0.00116464| WEAK 
      sts_serial| 7| 100000|  100|0.99996076| WEAK 

Answer 1

В основной реализации /dev/urandom является CSPRNG, выход пула, который имеет максимальный период less than 2^(26∗32) − 1, который затем подается в SHA-1, чтобы произвести выход для /dev/urandom , Таким образом, urandom может, очевидно, получить количество случайных чисел, которое вы хотите, однако оно не может предоставить вам воспроизводимые результаты - вам придется кэшировать последовательность, которую вы получаете.

Вам не нужно беспокоиться о том, что происходит, когда пул энтропии оценивается как истощенный, /dev/urandom выдаст все, что вы его запросите. «Теоретические атаки», о которых говорится в справочной странице urandom (4), - это nonexistent.(Далее «вопрос» огромное непонимание, что такое «оценка энтропии» есть)

Многие другие PRNGs с большими периодами существуют, которые воспроизводимы высева: Вихрь Мерсенна в C++, xorshift PRNGs и т.д. Вы должны быть в состоянии адаптировать любой PRNG для распределения, которое подходит для ваших целей.

Answer 2

Нет, вы не должны использовать /dev/urandom что интенсивно, по крайней мере, в соответствии с документацией [хотя, если вы читаете комментарии нить, вы увидите, аргумент о том, что документация вводит в заблуждение]:

Генератор случайных чисел ядра предназначен для получения небольшого количества высококачественного затравочного материала для посева криптографического генератора псевдослучайных чисел (CPRNG). Он предназначен для обеспечения безопасности, а не для скорости, и плохо подходит для создания большого количества случайных данных. Пользователи должны быть очень экономичными в количестве затравочного материала, который они читают из/dev/urandom (и/dev/random); ненужное чтение большого количества данных с этого устройства окажет негативное влияние на других пользователей устройства. (Источник: линукс man 4 random)

Ранние (предварительно 2,6) реализации Linux из /dev/urandom совместно пула энтропии между /dev/random и /dev/urandom, но в эти дни используются бассейны несколько независимых, и чтение из /dev/urandom не будет влиять на наличие /dev/random. Другие операционные системы используют разные стратегии. Например, во FreeBSD существует только одно случайное устройство, которое блокируется при запуске системы.

В целом, моя рекомендация заключается в том, что энтропия рассматривается как ресурс и не потребляется в больших количествах при отсутствии явной необходимости, если только по какой-либо другой причине, кроме как избежать чрезмерно частых и ненужных системных вызовов, которые относительно дорогая.

В любом случае, для моделирования monte carlo, где криптографическая случайность не требуется, вы должны быть в порядке с хорошим PRNG; для независимых испытаний вы должны выровнять PRNG с одного чтения /dev/urandom. (Посев из time(NULL) никогда не является хорошей идеей.)

Answer 3

Нет,/dev/random и/dev/urandom предназначены для криптографических приложений, где требуется высокая энтропия в обмен на скорость. Они работают очень медленно по сравнению с хорошим не-CS PRNG, и поэтому не дадут вам достаточного количества образцов для моделирования или интеграции в Монте-Карло.

Для этого используйте быстрый, но качественный PRNG, такой как XOR-shift + или Mersenne Twister. Вы можете засеять PRNG данными из/dev/urandom, если вам не нужна повторяемость.

Answer 4

Что касается «качества случайных байтов из [/dev/urandom], когда пул энтропии исчерпан», О'Нил (2014) указывает, что разработчики генераторов для криптографических целей «не имеют одинаковой озабоченности относительно статистических свойств (таких как однородность) по сравнению с генераторами случайных чисел общего назначения ».

Это может объяснить, почему вывод /dev/urandom не дает статистических тестов, хотя консенсус, по-видимому, заключается в том, что выход /dev/urandom хорош даже после истощения.

Если вы хотите совместить свойства /dev/urandom и стандартного генератора для целей моделирования, такого как Mersenne Twister, мое предложение было бы обойти оба потока данных. Подходы достаточно различны, что они не должны отменять друг друга.

Ref: http://www.pcg-random.org/paper.html