Рубрика «RNG»

Человеческий мозг по своей природе очень плохо умеет оценивать вероятность срабатывания случайных событий, на основании выданной числовой оценки. И довольно хорошо на основании качественных оценок. А все потому, что человек мысленно делает конвертацию числовых вероятностей в качественные оценки, и делает это очень субъективно:

  • 80% попадания выстрела в игре — ну это почти гарантированное попадание;
  • 80% того, что ваш товарищ хоть когда-нибудь отдаст долг — не-не-не, так не пойдёт, это слишком большой риск;
  • 5% получения критического урона он NPC врага — маловероятно, риск можно игнорировать;
  • 1% риск падения сосульки, если пройти под крышей с капающими метровыми сосульками — ещё чего, лучше обойти с другой стороны тротуара;
  • 51% вероятность выигрыша в мини-игре в большой РПГ — можно рассчитывать на то, что после 20 ставок я чуть-чуть выиграю или, как минимум, останусь при своих… через 20 ставок… как такое могло случиться, что я проиграл половину всего своего золота? Тут явно сломан генератор случайных чисел!

Заблуждения игроков при оценке рисков. Контроль генератора случайных чисел в разработке - 1

В статье будут рассмотрены следующие вопросы:

  • ошибочные допущения в оценке вероятностей;
  • конкретные примеры заблуждений игроков и фактические вероятности «редких» событий;
  • генератор случайных чисел (вообще-то псевдослучайных);
  • ранние простые генераторы псевдослучайных чисел на примере Final Fantasy I;
  • подходы к реализации случайных событий с воспроизводимостью и без;
  • примеры удачно внедренных разных подходов и манипуляции в Fire Emblem.

Читать полностью »

Краеугольный камень псевдослучайности: с чего начинается поиск чисел - 1
(с)

Случайные числа постоянно генерируются каждой машиной, которая может обмениваться данными. И даже если она не обменивается данными, каждый компьютер нуждается в случайности для распределения программ в памяти. При этом, конечно, компьютер, как детерминированная система, не может создавать истинные случайные числа.

Когда речь заходит о генераторах случайных (или псевдослучайных) чисел, рассказ всегда строится вокруг поиска истинной случайности. Пока серьезные математики десятилетиями ведут дискуссии о том, что считать случайностью, в практическом отношении мы давно научились использовать «правильную» энтропию. Впрочем, «шум» — это лишь вершина айсберга.

С чего начать, если мы хотим распутать клубок самых сильных алгоритмов PRNG и TRNG? На самом деле, с какими бы алгоритмами вы не имели дело, все сводится к трем китам: seed, таблица предопределенных констант и математические формулы.

Каким бы ни был seed, еще есть алгоритмы, участвующие в генераторах истинных случайных чисел, и такие алгоритмы никогда не бывают случайными.

Читать полностью »

Поиск генераторов истинных случайных чисел - 1

Знай себе числа генерируй на основе непредсказуемых данных физического мира — немудреная мысль эта преследует человека на протяжении всего пути современной криптографии. Псевдослучайные генераторы чисел (PRNG), основанные на одних лишь математических алгоритмах, предсказуемы или подвержены внешнему влиянию, поэтому аппаратные генераторы, использующие различные источники энтропии, считаются золотым стандартом безопасности.

Однако даже генераторы реальных случайных чисел (RNG), собирающие непредсказуемые данные физических явлений, имеют недостатки: они могут быть громоздкими, медленными и дорогостоящими в производстве. Нет никакой гарантии, что проприетарная система не открыта для спецслужб — поэтому разработчики FreeBSD, отказались от непосредственного использования аппаратных генераторов, встроенных в чипы Intel.

Эволюция методов шифрования повлекла за собой необходимость создать более совершенные генераторы — о них и пойдет сегодня речь.

Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js