عملیاتي

وړیا تصادفي لمبر جنراتور - د اندازې له مخې شمیرې غوره کړئ

اعلانونه

صبر وکړئ! موږ ستاسو غوښتنه پروسس کوو.

په تصادفي ډول د محدودیتونو سره تولید کړئ.
اعلانونه

د محتوياتو جدول

یو ناڅاپی نمبر جنراتور (RNG) یو احصائیوی تخنیک دی چې هغه شمیرې جوړوی چې مخکې له مخکې ټاکل شوی نه وی. یو RNG کیدای شی د هارډویر یا سافټویر پر بنسټ وی. په هرصورت، سافټویر پر بنسټ RNGs نن ورځ تر ټولو مشهور دی. دا میتودونه د مختلفو ریاضیاتی میتودونو په کارولو سره تصادفی ترتیب تولیدوی. اساسی الګوریتم د دې اعدادو تصادفی والی ټاکی، او د RNG کیفیت په دې اساس قضاوت کیږی چې تولید شوی شمیرې څومره ناڅاپی دی.

ناټاکلی نمبر جنراتورونه بیلابیل ځانګړتیاوې لری چې دوی په بیلابیلو غوښتنلیکونو کې ګټور کوی. دلته د RNG پنځه تر ټولو اړین ځانګړتیاوې دی:

د RNG غیر وړاندوینې د هغه تر ټولو مهم خصوصیت دی. د تولید شویو شمیرو باید تصادفی او غیر منتظره وی ترڅو هیڅوک په دې لړۍ کې لاندې شمیره حدس ونه لګوی.

RNGs باید دومره چټک وی چې تصادفی اعداد تولید کړی. سرعت په ځانګړې توګه په هغو غوښتنلیکونو کې د پام وړ دی چې د بې ترتیبه شمیرو پراخ مقدار ته اړتیا لری، لکه سیمولیشن یا کریپټوګرافی.

که ورته تخم ارزښت ورکړل شی، یو RNG باید د دې توان ولری چې د ناڅاپی اعدادو ورته ترتیب بیا جوړ کړی. دا وړتیا د ازموینې او ډیبګ کولو په وخت کې کار کوی کله چې دقیق تصادفی صحیح صحیح عددونه باید بیا جوړ شی.

یو RNG باید د تولید شویو اعدادو د بدلون اجازه ورکړی، لکه د شمیرو د حد بدلول یا د یو ځانګړی ویش سره د اعدادو تولید.

RNGs باید مقیاس پذیر وی او د بې ترتیبه شمیرو پراخ حجم تولید کړی پرته له دې چې د غیر متوقع کیفیت کمولو وړتیا ولری.

د RNG کارول ساده دی. ډیری پروګرامونه ژبې RNG کتابتونونه لری. تاسو کولی شئ یو تابع وکاروئ ترڅو یو غیر متوقع عدد تولید کړئ. "rand()" په C او C ++ کې د ناټاکلی اعدادو د تولید لپاره تر ټولو زیات کارول کیږی.
دلته په پایتون کې د RNG د کارولو طریقه ده:
arduinoCopy کوډ
import random # د 1 او 100 x = random . randint (1 , 100) print (x) تر منځ یو تصادفی عدد تولید کړئ

د ناټاکلی نمبر جنراتورونو ډیری مثالونه شتون لری، دواړه سافټویر او هارډویر پر بنسټ. دلته یو څو بېلګې دی:

خطی متجانس جنراتور د پخوانیو او تر ټولو عام کارول شوی آر این جی څخه دی. دا د سافټویر پر بنسټ تخنیک دی چې د خطی معادله پر بنسټ د ناڅاپی عددونو ترتیب جوړوی. ایل سی جی چټک دی، مګر که پارامترونه په سمه توګه ونه ټاکل شی نو د هغوی غیر وړاندوینه کیدای شی په آسانۍ سره وړاندوینه وشی.

مرسین ټویسټر د پیتون او روبی په ګډون په بیلابیلو کمپیوټری ژبو کې یو معیاری آر این جی دی. دا د سافټویر پر بنسټ تخنیک دی چې د لوړ کیفیت لرونکی صحیح عددونو لړۍ جوړوی. مرسین ټویسټر هم چټک او مقیاس پذیر دی.

هارډویر پر بنسټ RNGs د فزیکی پروسو لکه د هوا شور، حرارتی شور، یا رادیواکتیو زوال په کارولو سره تصادفی شمیرې جوړوی. دا RNGs اکثرا د سافټویر پر بنسټ RNGs څخه ورو دی، مګر دوی ډیر باوری دی او د وړاندوینې د حملو لپاره لږ زیانمن دی.

ناټاکلی نمبر جنراتورونه محدودیتونه لری، او دا اړینه ده چې د کارولو په وخت کې له دوی څخه خبر واوسئ. دلته د آر این جی یو څو محدودیتونه دی:

د سافټویر پر بنسټ RNGs شبه تصادفی دی، په دې مانا چې دوی قطعی او وړاندوینه کېدونکی دی. دوی داسې شمیرې تولیدوی چې تصادفی ښکاری، مګر که الګوریتم او د تخم ارزښت معلوم وی، نو د ناڅاپی اعدادو ورته ترتیب بیا تولید کیدی شی.

ځینې RNGs کولی شی مغرضانه اعداد تولید کړی، په دې مانا چې ځانګړی شمیرې د نورو په پرتله زیات احتمال لری. تعصب کیدای شی هغه وخت پیښ شی که الګوریتم ښه ډیزاین شی یا د تخم ارزښت باید ډیر تصادفی وی.

RNGs یوه محدوده موده لری، په دې مانا چې دوی به بالاخره د اعدادو ورته ترتیب تکرار کړی. د وخت اوږدوالی په الګوریتم او د تخم په ارزښت پورې اړه لری.

کله چې RNGs کارول کیږی، محرمیت او امنیت مهم ملاحظات دی. د آر این جی کیفیت مهم دی که تولید شوی شمیرې د رمزولو موخو لپاره وکارول شی. RNGs باید د احصائیوی تصادفی والی او د وړاندوینې د حملو حساسیت لپاره وکتل شی. هارډویر پر بنسټ RNGs معمولا د سافټویر پر بنسټ RNGs په پرتله ډیر خوندی دی ځکه چې دوی د الګوریتمی نیمګړتیاوو ته لږ زیانمن کیږی.

 د پیرودونکو د ملاتړ په اړه معلومات، ډیری RNGs د پیرودونکو ملاتړ شامل دی. که تاسو د یو مهم غوښتنلیک لپاره RNG کاروئ، تاسو باید د ستونزې په صورت کې ملاتړی خدمتونو ته لاسرسی ولرئ. ځینې RNG عرضه کوونکی 24/7 پیرودونکی خدمت کوی، پداسې حال کې چې ځینې نور د ملاتړ ساعتونه محدود لری. دا مهمه ده چې یو RNG عرضه کوونکی وټاکئ چې ستاسو د ملاتړ اړتیاوې پوره کړی.

آر این جی ډیری وخت د نورو وسایلو سره یوځای کیږی، لکه هیش الګوریتم چې اضافی امنیت چمتو کړی. دلته یو څو اړوند وسایل دی:

کریپټوګرافیک هیش فنکشنونه هغه الګوریتم دی چې یو آخذه اخلی او د مخکې ټاکل شوی اندازه سره هش جوړوی. د هیش فعالیتونه په ډیری غوښتنلیکونو کې کارول کیږی، لکه د پیغامونو تصدیق، ډیجیټل لاسلیکونه، او د پاسورډ زیرمه کول.

د کوډ کولو کیلی د کیلی نسل الګوریتم په کارولو سره د متقارن او غیر متقارن کوډ تخنیکونو لپاره تولید کیږی. د کارول شویو کلیو کیفیت د کوډ تخنیکونو امنیت ټاکی.

TRNGs (True Random Number Generators) د فزیکی پروسو په کارولو سره تصادفی اعداد جوړوی. TRNGs د PNG په پرتله ډیر خوندی دی، که څه هم دوی اکثرا ورو او ډیر لګښت لری.

یو ناټاکلی عدد جنراتور په احصایې ، رمزنګاری او کمپیوټری شبیه سازی کې ارزښت لری. په هرصورت، دا مهمه ده چې د هغه محدودیتونه او په امنیت او محرمیت باندې اغیزې وپیژنو. د اغیزمن کارولو لپاره، یو لوړ کیفیت، آزموینه شوی جنراتور انتخاب کړئ او د هغه په حدودو پوه شئ. تاسو کولی شئ له دې تطبیق وړ الې څخه ډیره ګټه واخلئ او د هغې انعامونه ترلاسه کړئ.

د API اسناد ډیر ژر راځي

Documentation for this tool is being prepared. Please check back later or visit our full API documentation.

اعلانونه

پوښتل شوې پوښتنې

  • هو، RNGs د کریپټوګرافی لپاره کارول کیدی شی، مګر دا اړینه ده چې د لوړ کیفیت لرونکی RNG وکارول شی چې د احصائیوی تصادفی او وړاندوینې حملو لپاره حساسیت لپاره آزموینه شوی وی.

  • هارډویر پر بنسټ RNGs فزیکی پروسې کاروی ترڅو تصادفی عددونه تولید کړی، پداسې حال کې چې د سافټویر پر بنسټ RNGs ریاضیاتی الګوریتم کاروی. هارډویر پر بنسټ RNGs په عمومی توګه د سافټویر پر بنسټ RNGs څخه ډیر خوندی دی.

  • RNGs نه شی کولای په رښتیا تصادفی اعداد تولید کړی ځکه چې دوی قطعی الګوریتم دی. په هرصورت، دوی کولی شی په احصائیوی توګه تصادفی شمیرې تولید کړی چې د عملی موخو لپاره تصادفی ښکاری.

  • هو، آر این جی په عام ډول په شبیه سازی کې د ناڅاپی آخذو د تولید لپاره کارول کیږی.

  • نه، د آر این جی کارولو سره هیڅ قانونی ستونزه نشته تر څو چې دوی د قانونی موخو لپاره کارول کیږی.