ஆன்லைன் சீரற்ற எண் ஜெனரேட்டர் - வேகமான மற்றும் எளிய சீரற்ற எண் தேர்வாளர்

ரேண்டம் எண் ஜெனரேட்டர்: பல்வேறு பயன்பாடுகளுக்கான பல்துறை கருவி

ரேண்டம் எண் ஜெனரேட்டர் (RNG) என்பது ஒரு புள்ளிவிவர நுட்பமாகும், இது முன்னரே தீர்மானிக்கப்படாத எண்களை உருவாக்குகிறது. ஒரு RNG வன்பொருள்- அல்லது மென்பொருள் அடிப்படையிலானதாக இருக்கலாம்; இருப்பினும், மென்பொருள் அடிப்படையிலான RNG கள் இன்று மிகவும் பிரபலமாக உள்ளன. இந்த முறைகள் பல்வேறு கணித முறைகளைப் பயன்படுத்தி சீரற்ற வரிசைகளை உருவாக்குகின்றன. அடிப்படை அல்காரிதம் இந்த எண்களின் சீரற்ற தன்மையை தீர்மானிக்கிறது, மேலும் RNG இன் தரம் உற்பத்தி செய்யப்பட்ட எண்கள் எவ்வளவு சீரற்றவை என்பதன் மூலம் தீர்மானிக்கப்படுகிறது.

அம்சங்கள்

ரேண்டம் எண் ஜெனரேட்டர்கள் பல்வேறு அம்சங்களைக் கொண்டுள்ளன, அவை பல்வேறு பயன்பாடுகளில் பயனுள்ளதாக இருக்கும். RNG இன் மிக முக்கியமான ஐந்து அம்சங்கள் இங்கே:

கணிக்க முடியாத தன்மை

ஒரு RNG இன் கணிக்க முடியாத தன்மை அதன் மிக முக்கியமான பண்பு. தயாரிக்கப்பட்ட எண்கள் சீரற்றதாகவும் எதிர்பாராததாகவும் இருக்க வேண்டும், இதனால் தொடரில் பின்வரும் எண்ணை யாரும் யூகிக்க முடியாது.

வேகம்

RNG கள் சீரற்ற எண்களை உருவாக்கும் அளவுக்கு விரைவாக இருக்க வேண்டும். சிமுலேஷன் அல்லது கிரிப்டோகிராஃபி போன்ற அதிக அளவு சீரற்ற எண்கள் தேவைப்படும் பயன்பாடுகளில் வேகம் குறிப்பாக குறிப்பிடத்தக்கது.

பிரதிபலிப்பு

அதே விதை மதிப்பு கொடுக்கப்பட்டால், ஒரு ஆர்.என்.ஜி மீண்டும் சீரற்ற எண்களின் அதே வரிசையை உருவாக்க முடியும். சரியான சீரற்ற முழு எண்கள் மீண்டும் உருவாக்கப்பட வேண்டிய சோதனை மற்றும் பிழைத்திருத்தத்தின் போது இந்த திறன் செயல்படுகிறது.

தனிப்பயனாக்கம்

எண் வரம்பை மாற்றுவது அல்லது ஒரு குறிப்பிட்ட விநியோகத்துடன் எண்களை உருவாக்குவது போன்ற உற்பத்தி செய்யப்பட்ட எண்களை மாற்றியமைக்க ஒரு RNG அனுமதிக்க வேண்டும்.

அளவிடுதல்

RNGகள் அளவிடக்கூடியதாகவும், கணிக்க முடியாத தரத்தை குறைக்காமல் சீரற்ற எண்களின் பெரிய அளவுகளை உருவாக்கும் திறன் கொண்டதாகவும் இருக்க வேண்டும்.

அதை எவ்வாறு பயன்படுத்துவது

RNG ஐப் பயன்படுத்துவது எளிது. பெரும்பாலான நிரலாக்க மொழிகளில் ஆர்.என்.ஜி நூலகங்கள் உள்ளன; கணிக்க முடியாத எண்ணை உருவாக்க நீங்கள் ஒரு செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்தலாம். "rand()" என்பது C மற்றும் C++ இல் சீரற்ற எண்களை உருவாக்க அடிக்கடி பயன்படுத்தப்படும் செயல்பாடு ஆகும்.
பைத்தானில் RNG ஐ எவ்வாறு பயன்படுத்துவது என்பதற்கான முறை இங்கே:
arduinoCopy குறியீடு
இறக்குமதி சீரற்ற # 1 மற்றும் 100 க்கு இடையில் ஒரு சீரற்ற எண்ணை உருவாக்கவும் x = random.randint(1, 100) print(x)

சீரற்ற எண் ஜெனரேட்டர்களின் எடுத்துக்காட்டுகள்

சீரற்ற எண் ஜெனரேட்டர்களின் பல எடுத்துக்காட்டுகள் கிடைக்கின்றன, அவை மென்பொருள் மற்றும் வன்பொருள் அடிப்படையிலானவை. இங்கே ஒரு சில உதாரணங்கள்:

நேரியல் ஒருங்கிணைப்பு ஜெனரேட்டர் (LCG)

நேரியல் கன்சர்ஜூஷியல் ஜெனரேட்டர் பழமையான மற்றும் பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படும் RNG களில் ஒன்றாகும். இது ஒரு மென்பொருள் அடிப்படையிலான நுட்பமாகும், இது ஒரு நேரியல் சமன்பாட்டின் அடிப்படையில் சீரற்ற முழு எண்களின் வரிசையை உருவாக்குகிறது. LCGகள் விரைவானவை, ஆனால் அளவுருக்கள் சரியாகத் தேர்ந்தெடுக்கப்படாவிட்டால் அவற்றின் கணிக்க முடியாத தன்மை உடனடியாக எதிர்பார்க்கப்படலாம்.

மெர்சென் ட்விஸ்டர்

மெர்சென் ட்விஸ்டர் என்பது பைதான் மற்றும் ரூபி உள்ளிட்ட பல்வேறு கணினி மொழிகளில் ஒரு நிலையான ஆர்.என்.ஜி ஆகும். இது ஒரு மென்பொருள் அடிப்படையிலான நுட்பமாகும், இது சீரற்ற முழு எண்களின் உயர்தர தொடரை உருவாக்குகிறது. Mersenne Twister விரைவானது மற்றும் அளவிடக்கூடியது.

வன்பொருள் அடிப்படையிலான RNG

வன்பொருள் அடிப்படையிலான ஆர்.என்.ஜிக்கள் காற்று சத்தம், வெப்ப சத்தம் அல்லது கதிரியக்க சிதைவு போன்ற இயற்பியல் செயல்முறைகளைப் பயன்படுத்தி சீரற்ற எண்களை உருவாக்குகின்றன. இந்த RNG கள் பெரும்பாலும் மென்பொருள் அடிப்படையிலான RNG களை விட மெதுவாக இருக்கும், ஆனால் அவை மிகவும் நம்பகமானவை மற்றும் முன்னறிவிப்பு தாக்குதல்களுக்கு குறைவாக பாதிக்கப்படக்கூடியவை.

வரம்புகள்

சீரற்ற எண் ஜெனரேட்டர்களுக்கு வரம்புகள் உள்ளன, அவற்றைப் பயன்படுத்தும் போது அவற்றைப் பற்றி விழிப்புடன் இருப்பது அவசியம். RNG களின் சில வரம்புகள் இங்கே:

போலி சீரற்ற தன்மை:

மென்பொருள் அடிப்படையிலான RNG கள் சூடோரேண்டம் ஆகும், அதாவது அவை தீர்மானகரமானவை மற்றும் கணிக்கக்கூடியவை. அவை சீரற்றதாகத் தோன்றும் எண்களை உருவாக்குகின்றன, ஆனால் வழிமுறை மற்றும் விதை மதிப்பு தெரிந்தால், சீரற்ற எண்களின் அதே வரிசையை மீண்டும் உருவாக்க முடியும்.

சார்பு:

சில ஆர்.என்.ஜிக்கள் சார்பு எண்களை உருவாக்க முடியும், அதாவது குறிப்பிட்ட எண்கள் மற்றவர்களை விட உருவாக்கப்படுவதற்கான வாய்ப்புகள் அதிகம். அல்காரிதம் சிறப்பாக வடிவமைக்கப்பட வேண்டும் அல்லது விதை மதிப்பு மிகவும் சீரற்றதாக இருக்க வேண்டும் என்றால் சார்புகள் நிகழலாம்.

ஆவர்த்தனம்:

RNG கள் ஒரு குறிப்பிட்ட காலத்தைக் கொண்டுள்ளன, அதாவது அவை இறுதியில் அதே எண்களின் வரிசையை மீண்டும் செய்யும். நேரத்தின் நீளம் வழிமுறை மற்றும் விதை மதிப்பைப் பொறுத்தது.

தனியுரிமை மற்றும் பாதுகாப்பு

RNG களைப் பயன்படுத்தும் போது, தனியுரிமை மற்றும் பாதுகாப்பு ஆகியவை முக்கியமான கருத்தாகும். உருவாக்கப்பட்ட எண்கள் கிரிப்டோகிராஃபிக் நோக்கங்களுக்காகப் பயன்படுத்தப்பட்டால் RNG இன் தரம் முக்கியமானது. RNGகள் புள்ளிவிவர சீரற்ற தன்மை மற்றும் முன்கணிப்பு தாக்குதல்களுக்கு உணர்திறன் ஆகியவற்றிற்காக சோதிக்கப்பட வேண்டும். வன்பொருள் அடிப்படையிலான ஆர்.என்.ஜிக்கள் பொதுவாக மென்பொருள் அடிப்படையிலான ஆர்.என்.ஜி.களை விட மிகவும் பாதுகாப்பானவை, ஏனெனில் அவை வழிமுறை குறைபாடுகளுக்கு குறைவாக பாதிக்கப்படுகின்றன.

வாடிக்கையாளர் ஆதரவு பற்றிய தகவல்

 வாடிக்கையாளர் ஆதரவு பற்றிய தகவல், பெரும்பாலான RNG களில் வாடிக்கையாளர் ஆதரவு அடங்கும். முக்கியமான பயன்பாட்டிற்கு நீங்கள் RNG ஐப் பயன்படுத்தினால், சிக்கல் ஏற்பட்டால் ஆதரவு சேவைகளுக்கான அணுகல் உங்களுக்கு இருக்க வேண்டும். சில RNG சப்ளையர்கள் 24/7 வாடிக்கையாளர் சேவையை வழங்குகிறார்கள், மற்றவர்கள் கட்டுப்படுத்தப்பட்ட ஆதரவு நேரங்களைக் கொண்டுள்ளனர். உங்கள் ஆதரவு தேவைகளை பூர்த்தி செய்யும் RNG சப்ளையரைத் தேர்ந்தெடுப்பது மிகவும் முக்கியமானது.

அடிக்கடி கேட்கப்படும் கேள்விகள்

கிரிப்டோகிராஃபிக்கு RNGகளைப் பயன்படுத்த முடியுமா?

ஆம், RNGகள் குறியாக்கவியலுக்குப் பயன்படுத்தப்படலாம், ஆனால் புள்ளிவிவர சீரற்ற தன்மை மற்றும் முன்கணிப்பு தாக்குதல்களுக்கு எளிதில் பாதிக்கப்படுவதற்கு சோதிக்கப்பட்ட உயர்தர RNG ஐப் பயன்படுத்துவது அவசியம்.

வன்பொருள் அடிப்படையிலான மற்றும் மென்பொருள் அடிப்படையிலான RNGகளுக்கு என்ன வித்தியாசம்?

வன்பொருள் அடிப்படையிலான RNG கள் சீரற்ற எண்களை உருவாக்க இயற்பியல் செயல்முறைகளைப் பயன்படுத்துகின்றன, அதே நேரத்தில் மென்பொருள் அடிப்படையிலான RNG கள் கணித வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்துகின்றன. வன்பொருள் அடிப்படையிலான RNG கள் பொதுவாக மென்பொருள் அடிப்படையிலான RNG களை விட மிகவும் பாதுகாப்பானவை.

RNG கள் உண்மையிலேயே சீரற்ற எண்களை உருவாக்க முடியுமா?

RNGகள் உண்மையிலேயே சீரற்ற எண்களை உருவாக்க முடியாது, ஏனெனில் அவை தீர்மானகரமான வழிமுறைகள். இருப்பினும், அவை நடைமுறை நோக்கங்களுக்காக சீரற்றதாகத் தோன்றும் புள்ளிவிவர ரீதியாக சீரற்ற எண்களை உருவாக்க முடியும்.

உருவகப்படுத்துதல்களில் RNG களைப் பயன்படுத்த முடியுமா?

ஆம், சீரற்ற உள்ளீடுகளை உருவாக்க உருவகப்படுத்துதல்களில் RNGகள் பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.

RNG களைப் பயன்படுத்துவதில் ஏதேனும் சட்டச் சிக்கல்கள் உள்ளதா?

இல்லை, RNG கள் சட்ட நோக்கங்களுக்காகப் பயன்படுத்தப்படும் வரை அவற்றைப் பயன்படுத்துவதில் சட்டச் சிக்கல்கள் எதுவும் இல்லை.

தொடர்புடைய கருவிகள்

கூடுதல் பாதுகாப்பை வழங்க RNG கள் பெரும்பாலும் ஹாஷிங் வழிமுறைகள் போன்ற பிற கருவிகளுடன் இணைக்கப்படுகின்றன. தொடர்புடைய சில கருவிகள் இங்கே:

கிரிப்டோகிராஃபிக் ஹாஷ் செயல்பாடுகள்

கிரிப்டோகிராஃபிக் ஹாஷ் செயல்பாடுகள் அல்காரிதம்கள் ஆகும், அவை ஒரு உள்ளீட்டை எடுத்து முன்னரே தீர்மானிக்கப்பட்ட அளவுடன் ஒரு ஹாஷை உருவாக்குகின்றன. மேசேஜ் ஆத்தன்டிகேஷன், டிஜிட்டல் சிக்னேச்சர் மற்றும் பாஸ்வேர்ட் ஸ்டோரேஜ் போன்ற பல அப்ளிகேஷன்களில் ஹாஷ் ஃபங்ஷன்கள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.

முக்கிய தலைமுறைக்கான அல்காரிதம்கள்

சமச்சீர் மற்றும் சீரற்ற என்க்ரிப்ஷன் நுட்பங்களுக்கான கீ ஜெனரேஷன் அல்காரிதம்களைப் பயன்படுத்தி என்க்ரிப்ஷன் கீகள் உருவாக்கப்படுகின்றன. பயன்படுத்தப்படும் கீக்களின் தரம் என்க்ரிப்ஷன் நுட்பங்களின் பாதுகாப்பை தீர்மானிக்கிறது.

உண்மையான ரேண்டம் எண் ஜெனரேட்டர்கள் (TRNGகள்)

TRNG கள் (உண்மையான சீரற்ற எண் ஜெனரேட்டர்கள்) இயற்பியல் செயல்முறைகளைப் பயன்படுத்தி சீரற்ற எண்களை உருவாக்குகின்றன. பி.என்.ஜி.களை விட டி.ஆர்.என்.ஜி கள் மிகவும் பாதுகாப்பானவை, இருப்பினும் அவை பெரும்பாலும் மெதுவானவை மற்றும் அதிக விலை கொண்டவை.

முடிவு

புள்ளியியல், குறியாக்கவியல் மற்றும் கணினி உருவகப்படுத்துதல்களில் ஒரு சீரற்ற எண் ஜெனரேட்டர் மதிப்புமிக்கது. இருப்பினும், அதன் வரம்புகள் மற்றும் பாதுகாப்பு மற்றும் ரகசியத்தன்மை மீதான விளைவுகளைப் புரிந்துகொள்வது மிகவும் முக்கியமானது. அதை திறமையாகப் பயன்படுத்த, உயர்தர, சோதிக்கப்பட்ட ஜெனரேட்டரைத் தேர்ந்தெடுத்து அதன் வரம்புகளைப் புரிந்து கொள்ளுங்கள். இந்த மாற்றியமைக்கக்கூடிய கருவியை நீங்கள் அதிகம் பயன்படுத்தலாம் மற்றும் அதன் வெகுமதிகளை அறுவடை செய்யலாம்.