WikiDer > Криптографически безопасный генератор псевдослучайных чисел
А криптографически безопасный генератор псевдослучайных чисел (CSPRNG) или криптографический генератор псевдослучайных чисел (CPRNG)[1] это генератор псевдослучайных чисел (PRNG) со свойствами, которые делают его пригодным для использования в криптография. Это также широко известно как криптографический генератор случайных чисел (CRNG) (увидеть Генерация случайных чисел § "Истинные" против псевдослучайных чисел).[2][3]
Наиболее криптографические приложения требовать случайный числа, например:
- генерация ключей
- nonces
- соли в определенных схемах подписи, в том числе ECDSA, РСАССА-ПСС
«Качество» случайности, требуемое для этих приложений, различается. Например, создание nonce в некоторых протоколы нужна только уникальность. С другой стороны, поколение мастера ключ требует более высокого качества, например, больше энтропия. А в случае одноразовые колодки, то теоретико-информационный гарантия полной секретности сохраняется только в том случае, если ключевой материал поступает из истинного случайного источника с высокой энтропией, и, таким образом, любого типа генератора псевдослучайных чисел недостаточно.
В идеале для генерации случайных чисел в CSPRNG используется энтропия, полученная из высококачественного источника, обычно API случайности операционной системы. Однако неожиданные корреляции были обнаружены в нескольких таких якобы независимых процессах. С теоретико-информационной точки зрения количество случайности, энтропия, которая может быть сгенерирована, равна энтропии, обеспечиваемой системой. Но иногда в практических ситуациях требуется больше случайных чисел, чем доступно энтропии. Кроме того, на практике процессы извлечения случайности из работающей системы медленны. В таких случаях иногда можно использовать CSPRNG. CSPRNG может «растянуть» доступную энтропию на большее количество битов.
Требования
Требования обычного ГПСЧ также удовлетворяются криптографически безопасным ГПСЧ, но обратное неверно. Требования CSPRNG делятся на две группы: во-первых, они проходят статистический тесты на случайность; и, во-вторых, они хорошо выдерживают серьезную атаку, даже когда часть их начального или рабочего состояния становится доступной для злоумышленника.[нужна цитата]
- Каждый CSPRNG должен удовлетворять проверка следующего бита. То есть с учетом первого k бит случайной последовательности, нет полиномиальное время алгоритм, который может предсказать (k+1) -й бит с вероятностью успеха ненамного лучше 50%.[4] Эндрю Яо В 1982 году было доказано, что генератор, прошедший тест следующего бита, пройдет все остальные статистические тесты на случайность за полиномиальное время.[5]
- Каждый CSPRNG должен противостоять «расширению компрометации состояния». В случае, если часть или все его состояние было раскрыто (или угадано правильно), будет невозможно восстановить поток случайных чисел до раскрытия. Кроме того, если есть ввод энтропии во время работы, должно быть невозможно использовать знание состояния ввода для прогнозирования будущих условий состояния CSPRNG.
- Пример: если рассматриваемый CSPRNG производит вывод путем вычисления битов π последовательно, начиная с некоторой неизвестной точки в двоичном расширении, она вполне может удовлетворять тесту следующего бита и, таким образом, быть статистически случайной, поскольку π кажется случайной последовательностью. (Это было бы гарантировано, если π является нормальный номер, например.) Однако этот алгоритм не является криптографически безопасным; злоумышленник, который определяет, какой бит числа Пи (т.е. состояние алгоритма) используется в данный момент, также сможет вычислить все предыдущие биты.
Большинство PRNG не подходят для использования в качестве CSPRNG и не работают в обоих случаях. Во-первых, хотя большинство выходных данных ГПСЧ кажутся случайными для различных статистических тестов, они не сопротивляются определенному обратному проектированию. Можно найти специальные статистические тесты, специально настроенные для такого ГПСЧ, который показывает, что случайные числа не являются действительно случайными. Во-вторых, для большинства ГПСЧ, когда их состояние раскрыто, все прошлые случайные числа могут быть отнесены назад, что позволяет злоумышленнику читать все прошлые сообщения, а также будущие.
CSPRNG специально разработаны для противодействия этому типу криптоанализ.
Определения
в асимптотическая установка, семейство детерминированных функций, вычислимых за полиномиальное время для некоторого полинома п, это генератор псевдослучайных чисел (ГПСЧ, или же PRG в некоторых ссылках), если он растягивает длину своего ввода ( для любого k), и если его выход вычислительно неразличимый от истинной случайности, то есть для любого вероятностного алгоритма полиномиального времени А, который выводит 1 или 0 в качестве отличителя,
для некоторых незначительная функция .[6] (Обозначение Значит это Икс выбран равномерно наугад из набора Икс.)
Имеется эквивалентная характеристика: для любого семейства функций , г является ГПСЧ тогда и только тогда, когда следующий выходной бит г не может быть предсказан алгоритмом с полиномиальным временем.[7]
А передовая защита ГПСЧ с длиной блока это ГПСЧ , где входная строка с длиной k текущее состояние на период я, а выход (, ) состоит из следующего состояния и блок псевдослучайного вывода периода я, таким образом, что он выдерживает расширения компрометации состояния в следующем смысле. Если исходное состояние выбирается равномерно случайным образом из , то для любого я, последовательность должен быть вычислительно неотличим от , в которой выбираются равномерно случайным образом из .[8]
Любой ГПСЧ может быть превращен в безопасный PRNG с длиной блока путем разделения его вывода на следующее состояние и фактический вывод. Это делается путем установки , в котором и ; тогда г это безопасный PRNG с как следующее состояние и как блок псевдослучайного вывода текущего периода.
Извлечение энтропии
Санта и Вазирани доказали, что несколько битовых потоков со слабой случайностью могут быть объединены для создания квазислучайного битового потока более высокого качества.[9]Еще раньше Джон фон Нейман доказал, что простой алгоритм может устранить значительное смещение в любом битовом потоке[10] который следует применять к каждому битовому потоку перед использованием любого варианта схемы Санты – Вазирани.
Дизайн
В приведенном ниже обсуждении проекты CSPRNG делятся на три класса:
- те, которые основаны на криптографических примитивах, таких как шифры и криптографические хеши,
- те, которые основаны на математических задачах, которые считаются сложными, и
- специальные конструкции.
Последние часто вводят дополнительную энтропию, когда они доступны, и, строго говоря, не являются «чистыми» генераторами псевдослучайных чисел, поскольку их выход не полностью определяется их начальным состоянием. Это дополнение может предотвратить атаки, даже если начальное состояние нарушено.
Конструкции на основе криптографических примитивов
- Безопасный блочный шифр можно преобразовать в CSPRNG, запустив его в режим счетчика[сомнительный ]. Это делается путем выбора случайный ключ и шифрование 0, затем шифрование 1, затем шифрование 2 и т.д. Счетчик также может быть запущен с произвольным числом, отличным от нуля. Если предположить п-битовый блочный шифр вывод можно отличить от случайных данных примерно через 2п/2 блоков, поскольку после проблема дня рождения, в этот момент должны стать вероятными конфликтующие блоки, тогда как блочный шифр в режиме CTR никогда не будет выводить идентичные блоки. Для 64-битных блочных шифров это ограничивает безопасный выходной размер до нескольких гигабайт, для 128-битных блоков ограничение достаточно велико, чтобы не влиять на типичные приложения. Однако при использовании в одиночку он не соответствует всем критериям CSPRNG (как указано выше), поскольку он не силен против «расширений компрометации состояния»: зная состояние (в данном случае счетчик и ключ), вы можете предсказывать все прошлые результаты.
- Криптографически безопасный хэш счетчика может также действовать как хороший CSPRNG в некоторых случаях. В этом случае также необходимо, чтобы начальное значение этого счетчика было случайным и секретным. Тем не менее, эти алгоритмы для использования таким образом мало изучены, и, по крайней мере, некоторые авторы предостерегают от такого использования.[нечеткий][11]
- Наиболее потоковые шифры работают, генерируя псевдослучайный поток битов, которые объединяются (почти всегда XORed) с простой текст; запуск шифра на счетчике вернет новый псевдослучайный поток, возможно, с более длинным периодом. Шифр может быть безопасным только в том случае, если исходный поток является хорошим CSPRNG, хотя это не обязательно так (см. Шифр RC4). Опять же, начальное состояние нужно держать в секрете.
Теоретико-числовые планы
- В Блюм Блюм Шуб алгоритм имеет доказательство безопасности, основанное на сложности квадратичная проблема остаточности. Поскольку единственный известный способ решить эту проблему - это фактор модуля упругости, обычно считается, что сложность целочисленная факторизация обеспечивает условное доказательство безопасности для алгоритма Блюма-Блюма-Шуба. Однако алгоритм очень неэффективен и поэтому непрактичен, если не требуется максимальная безопасность.
- В Алгоритм Блюма – Микали имеет доказательство безопасности, основанное на сложности задача дискретного логарифмирования но также очень неэффективен.
- Дэниел Браун из Certicom написал доказательство безопасности 2006 года для Dual_EC_DRBG, исходя из предполагаемой твердости Решающее предположение Диффи – Хеллмана, то проблема x-логарифма, а проблема усеченной точки. Доказательство 2006 г. явно предполагает более низкую Outlen[требуется разъяснение] чем в стандарте Dual_EC_DRBG, и что P и Q в стандарте Dual_EC_DRBG (которые, как выяснилось в 2013 году, вероятно, были защищены NSA) заменены значениями без резервной защиты.
Специальные конструкции
Существует ряд практических ГПСЧ, которые были разработаны для обеспечения криптографической безопасности, в том числе
- то Алгоритм тысячелистника который пытается оценить энтропийное качество своих входов. Тысячелистник используется в macOS и другие ОС Apple примерно до декабря 2019 года. С тех пор Apple перешла на Fortuna. (Видеть / dev / случайный).
- то ChaCha20 алгоритм заменен RC4 в OpenBSD (версия 5.4),[12] NetBSD (версия 7.0),[13] и FreeBSD (версия 12.0).[14]
- ChaCha20 также заменил SHA-1 в Linux в версии 4.8.[15]
- то Алгоритм фортуны, преемник Yarrow, который не пытается оценить энтропийное качество своих входных данных. Фортуна используется во FreeBSD. Apple перешла на Fortuna почти для всех ОС Apple, начиная примерно с декабря 2019 года.
- функция CryptGenRandom предоставлено в Microsoftс Интерфейс программирования криптографических приложений
- ИСААК на основе варианта RC4 шифр
- Эволюционный алгоритм на основе NIST Набор статистических тестов.[16][17]
- arc4random
- AES-CTR DRBG часто используется в качестве генератора случайных чисел в системах, использующих шифрование AES.[18][19]
- ANSI Стандарт X9.17 (Управление ключами финансовых учреждений (оптовая торговля)), который был принят в качестве FIPS стандартный. На входе он принимает TDEA (вариант ключа 2) ключевой комплект k и (начальное значение) 64-битный случайное семя s.[20] Каждый раз, когда требуется случайное число:
- Получает текущую дату / время D с максимально возможным разрешением.
- Вычисляет временное значение т = TDEAk(D)
- Вычисляет случайное значение Икс = TDEAk(s ⊕ т), где ⊕ означает побитовое Эксклюзивный или.
- Обновляет семя s = TDEAk(Икс ⊕ т)
Стандарты
Некоторые CSPRNG стандартизированы. Например,
- Этот отозванный стандарт содержит четыре ГПСЧ. Два из них бесспорны и проверены: CSPRNG с именем Hash_DRBG[22] и HMAC_DRBG.[23]
- Третий ГПСЧ в этом стандарте, CTR_DRBG, основан на блочный шифр работает в режим счетчика. Он имеет бесспорный дизайн, но оказалось, что он слабее с точки зрения различения атак, чем уровень безопасности базового блочного шифра, когда количество битов, выводимых из этого ГПСЧ, больше двух в степени размера блока базового блочного шифра в битах.[24]
- Когда максимальное количество битов, выводимых из этого PRNG, равно 2размер блока, результирующий вывод обеспечивает математически ожидаемый уровень безопасности, который, как ожидается, будет генерировать размер ключа, но вывод, как показано, не неотличим от истинного генератора случайных чисел.[24] Когда максимальное количество битов, выводимых из этого ГПСЧ, меньше его, обеспечивается ожидаемый уровень безопасности, и выходные данные кажутся неотличимыми от истинного генератора случайных чисел.[24]
- В следующей редакции отмечается, что заявленная сила безопасности для CTR_DRBG зависит от ограничения общего количества запросов генерации и количества битов, предоставляемых для каждого запроса генерации.
- Четвертый и последний ГПСЧ в этом стандарте называется Dual_EC_DRBG. Было показано, что он не является криптографически безопасным и, как полагают, имеет клептографический Бэкдор АНБ.[25]
- NIST SP 800-90A Rev.1: по сути, это NIST SP 800-90A с удаленным Dual_EC_DRBG и заменяет удаленный стандарт.
- ANSI X9.17-1985 Приложение C
- ANSI X9.31-1998 Приложение A.2.4
- ANSI X9.62-1998, приложение A.4, отменено ANSI X9.62-2005, приложение D (HMAC_DRBG)
Хороший Справка поддерживается NIST.
Также существуют стандарты статистического тестирования новых конструкций CSPRNG:
- Набор статистических тестов для генераторов случайных и псевдослучайных чисел, Специальная публикация NIST 800-22.
Клептографический бэкдор АНБ в Dual_EC_DRBG PRNG
Хранитель и Нью-Йорк Таймс сообщили в 2013 году, что Национальное Агенство Безопасности (АНБ) вставило задняя дверь в генератор псевдослучайных чисел (PRNG) из НИСТ СП 800-90А что позволяет АНБ легко расшифровать материал, который был зашифрован с помощью Dual_EC_DRBG. Обе статьи сообщают[26][27] что, как давно подозревали независимые эксперты по безопасности,[28] АНБ вводит слабые места в стандарт 800-90 CSPRNG; это впервые подтверждается одним из совершенно секретных документов, просочившихся в Guardian от Эдвард Сноуден. АНБ тайно работало над получением собственной версии проекта стандарта безопасности NIST, одобренного для использования во всем мире в 2006 году. В просочившемся документе говорится, что «в конечном итоге АНБ стало единственным редактором». Несмотря на известный потенциал клептографический бэкдор и другие известные существенные недостатки Dual_EC_DRBG, некоторые компании, такие как RSA Безопасность продолжал использовать Dual_EC_DRBG, пока бэкдор не был подтвержден в 2013 году.[29] RSA Безопасность получила за это выплату от АНБ в размере 10 миллионов долларов.[30]
Недостатки безопасности
ДУХК атака
23 октября 2017 г. Шаанан Кохни, Мэтью Грин, и Надя Хенингер, криптографы в Пенсильванский университет и Университет Джона Хопкинса опубликовала подробности атаки DUHK (Don't Use Hard-coded Keys) на WPA2 там, где поставщики оборудования используют жестко запрограммированный начальный ключ для алгоритма ANSI X9.31 RNG в сочетании с использованием генератора случайных чисел ANSI X9.31, "злоумышленник может подобрать зашифрованные данные, чтобы обнаружить остальные параметры шифрования и вывести главный ключ шифрования, используемый для шифрования веб-сессий или виртуальная частная сеть (VPN) подключения ".[31][32]
Японская пурпурная шифровальная машина
В течение Вторая Мировая ВойнаЯпония использовала шифровальную машину для дипломатической связи; Соединенные Штаты смогли взломать его и прочитать его сообщенияв основном потому, что используемые «ключевые значения» были недостаточно случайными.
Рекомендации
- ^ Хуанг, Эндрю (2003). Взлом Xbox: введение в обратный инжиниринг. Серия прессов без крахмала. Пресс без крахмала. п.111. ISBN 9781593270292. Получено 2013-10-24.
[...] генератор ключевого потока [...] можно рассматривать как криптографический генератор псевдослучайных чисел (CPRNG).
- ^ Дюфур, Седрик. «Как обеспечить энтропию и правильную генерацию случайных чисел в виртуальных машинах». Экзоскейл.
- ^ «/ dev / random больше похож на / dev / urandom с Linux 5.6 - Phoronix». www.phoronix.com.
- ^ Кац, Джонатан; Линделл, Иегуда (2008). Введение в современную криптографию. CRC Press. п.70. ISBN 978-1584885511.
- ^ Эндрю Чи-Чи Яо. Теория и приложения секретных функций. В материалах 23-го симпозиума IEEE по основам компьютерных наук, 1982 г.
- ^ Гольдрайх, Одед (2001), Основы криптографии I: Основные инструменты, Кембридж: Издательство Кембриджского университета, ISBN 978-0-511-54689-1, деф 3.3.1.
- ^ Гольдрайх, Одед (2001), Основы криптографии I: Основные инструменты, Кембридж: Издательство Кембриджского университета, ISBN 978-0-511-54689-1, Теорема 3.3.7.
- ^ Додис, Евгений, Лекция 5: Введение в криптографию (PDF), получено 3 января 2016, деф 4.
- ^ Миклош Санта, Умеш В. Вазирани (1984-10-24). «Генерация квазислучайных последовательностей из слегка случайных источников» (PDF). Материалы 25-го симпозиума IEEE по основам компьютерных наук. Калифорнийский университет. С. 434–440. ISBN 0-8186-0591-X. Получено 2006-11-29.
- ^ Джон фон Нейман (1963-03-01). «Различные методы использования случайных цифр». Собрание сочинений Джона фон Неймана. Pergamon Press. С. 768–770. ISBN 0-08-009566-6.
- ^ Адам Янг, Моти Юнг (01.02.2004). Вредоносная криптография: раскрытие криптовирологии. раздел 3.2: Джон Уайли и сыновья. п. 416. ISBN 978-0-7645-4975-5.CS1 maint: location (ссылка на сайт)
- ^ "Журнал CVS arc4random.c". CVS. 1 октября 2013.
- ^ "Журнал CVS arc4random.c". CVS. 16 ноября 2014 г.
- ^ «Примечания к выпуску FreeBSD 12.0-RELEASE: библиотеки времени выполнения и API». FreeBSD.org. 5 марта 2019 г.. Получено 24 августа 2019.
- ^ "Github commit of random.c". Github. 2 июля 2016 г.
- ^ «Набор статистических тестов для генераторов случайных и псевдослучайных чисел для криптографических приложений» (PDF). Специальная публикация. NIST. Апрель 2010 г.
- ^ Poorghanad, A .; Sadr, A .; Кашанипур, А. (май 2008 г.). «Создание высококачественного псевдослучайного числа с использованием эволюционных методов» (PDF). Конгресс IEEE по вычислительному интеллекту и безопасности. 9: 331–335.
- ^ Клейдермахер, Дэвид; Клейдермахер, Майк (2012). Безопасность встроенных систем: практические методы безопасной и надежной разработки программного обеспечения и систем. Эльзевир. п. 256. ISBN 9780123868862.
- ^ Кокс, Джордж; Дайк, Чарльз; Джонстон, ди-джей (2011). «Цифровой генератор случайных чисел Intel (DRNG)» (PDF). Цитировать журнал требует
| журнал =
(Помогите) - ^ Менезес, Альфред; ван Оршот, Пол; Ванстон, Скотт (1996). «Глава 5: Псевдослучайные биты и последовательности» (PDF). Справочник по прикладной криптографии. CRC Press.
- ^ Янг, Адам; Юнг, Моти (2004-02-01). Вредоносная криптография: раскрытие криптовирологии. раздел 3.5.1: Джон Уайли и сыновья. ISBN 978-0-7645-4975-5.CS1 maint: location (ссылка на сайт)
- ^ Кан, Уилсон (4 сентября 2007 г.). «Анализ базовых допущений в NIST DRBG» (PDF). Получено 19 ноября, 2016.
- ^ Е, Кэтрин Цинру (апрель 2016 г.). "The Notorious PRG: Формальная проверка генератора псевдослучайных чисел HMAC-DRBG" (PDF). Получено 19 ноября, 2016.
- ^ а б c Кампанья, Мэтью Дж. (1 ноября 2006 г.). «Границы безопасности для детерминированного генератора случайных битов на основе кодовой книги NIST» (PDF). Получено 19 ноября, 2016.
- ^ Перлрот, Николь (10 сентября 2013 г.). «Правительство объявляет о шагах по восстановлению доверия к стандартам шифрования». Нью-Йорк Таймс. Получено 19 ноября, 2016.
- ^ Джеймс Боргер; Гленн Гринвальд (6 сентября 2013 г.). «Выявлено: как шпионские агентства США и Великобритании побеждают конфиденциальность и безопасность в Интернете». Хранитель. Хранитель. Получено 7 сентября 2013.
- ^ Николь Перлрот (5 сентября 2013 г.). «АНБ может нарушить основные гарантии конфиденциальности в Интернете». Нью-Йорк Таймс. Получено 7 сентября 2013.
- ^ Брюс Шнайер (15 ноября 2007 г.). «Разве АНБ заложило секретный бэкдор в новый стандарт шифрования?». Проводной. Получено 7 сентября 2013.
- ^ Мэтью Грин. «RSA предупреждает разработчиков не использовать продукты RSA».
- ^ Джозеф Менн (20 декабря 2013 г.). «Эксклюзив: секретный контракт, связанный с АНБ и пионером индустрии безопасности». Рейтер.
- ^ Шаанан Кохни; Мэтью Д. Грин; Надя Хенингер. «Практические атаки восстановления состояния на устаревшие реализации ГСЧ» (PDF). duhkattack.com.
- ^ «DUHK Crypto Attack восстанавливает ключи шифрования и открывает VPN-соединения». slashdot.org. Получено 25 октября 2017.
внешняя ссылка
Викибук Криптография есть страница по теме: Генерация случайных чисел |
- RFC 4086, Требования к случайности для безопасности
- «Пул энтропии» Java для криптографически безопасных непредсказуемых случайных чисел.
- Стандартный класс Java, обеспечивающий криптографически стойкий генератор псевдослучайных чисел (PRNG).
- Криптографически безопасное случайное число в Windows без использования CryptoAPI
- Предполагаемая безопасность ГСЧ эллиптической кривой ANSI-NIST, Дэниел Р. Л. Браун, IACR ePrint 2006/117.
- Анализ безопасности генератора случайных чисел с эллиптическими кривыми NIST SP 800-90, Дэниел Р. Л. Браун и Кристиан Джостин, IACR ePrint 2007/048. Появиться в CRYPTO 2007.
- Криптоанализ генератора псевдослучайных двойных эллиптических кривых, Берри Шенмейкерс и Андрей Сидоренко, IACR ePrint 2006/190.
- Эффективные псевдослучайные генераторы на основе предположения DDH, Реза Резаян Фарашахи и Берри Шонмейкерс и Андрей Сидоренко, IACR ePrint 2006/321.
- Анализ генератора случайных чисел Linux, Цви Гуттерман, Бенни Пинкас и Цахи Рейнман.
- Документация NIST Statistical Test Suite и загрузка программного обеспечения.