問題タブ [entropy]

/dev/random から真の乱数を収集しようとしています。これが私の簡単なコードです：

ご覧のとおり、100 のランダム バイトを要求していますが、このプログラムを実行すると、常に 15 から 30 の範囲の変数nbrに出力が得られます。これは、/dev/random に常に十分なエントロピーがあるとは限らないため理解できますが、 read() の際、/dev/random はバッファが 100 ランダム バイトになるまでブロックする必要がありますが、この場合は発生せず、プログラムはブロックされません。/dev/random の man ページを読みました。それは言う

エントロピー プールが空の場合、 /dev/random からの読み取りは、追加の環境ノイズが収集されるまでブロックされます。

これは文字通り、エントロピー プールが空の場合にのみ /dev/random がブロックされ、必要なバイト数よりも少ないかどうかに関係なく、データ量がある場合はブロックされないことを意味しますか?

どんな助けでも大歓迎です。

入力した温度が絶対零度かどうかをユーザーに知らせるプログラムがあります。もしそうなら、彼らは「あなたのためのエントロピーはありません」と見るはずです。それが大きい場合は、a0をどれだけ上回っているかを伝える必要がありますが、ifステートメントにエラーがあり、どこにあるのかわからないというメッセージが表示され続けますはじめに、誰か私を助けてくれませんか?

重複の可能性：
SQL ServerでGUIDはどのように生成されますか？

SQL Server 2008 GUIDはどのように生成されるのでしょうか？エントロピービット

次のアルゴリズムを使用してストリームからデータを読み取る必要があります。

-ストリームからのすべての連続するセットビット（「1」）をカウントします。

-次に、ストリームからさらにkビットを読み取ります。Kは可変であり、プログラム全体で変化します。読み取ったデータを「m」と呼びましょう

デコードされた番号は次のようになります

このアルゴリズムは非常に多くの回数実行されます。このため、このコードをできるだけ高速にすることが重要です。

主な問題は、1バイト、2バイト、4バイトなどのセットのコード化された数値の数が可変であるため、簡単な実装（現在頭にある唯一の実装）では、単一の読み取りを行うループが必要になることです。ストリームからのビット。最悪の場合、1つのコード化された係数に対してループ全体で14回の反復があります。

どういうわけかこのループを回避できますか？

出力：

私は最初に画像のエントロピーを見つけましたが、それは正しいことがわかりました。しかし、ビデオのフレームエントロピーの80％近くが出てきています-1.#IND。

これはビデオです....ダウンロード

何がうまくいかない可能性がありますか？

最近、パスワードを設定するときに2つの奇妙なエラーメッセージが表示されました。1つはChipolteモバイル注文アプリで、もう1つは金融サービスポータルで発生しました。どちらの場合も、英数字以外の文字が含まれているため、パスワードを設定できませんでした。金融サービスサイトも、私がかなり奇妙だと思った最大の長さを課しました（8文字を超えるパスワードはありません、非常に近視眼的です）。特定の文字を禁止するパスワードポリシーのセキュリティ上の正当性があるかどうか疑問に思いました。

現在、データマイニングに関連するいくつかのプロジェクトに携わっています。そして、分割基準として GINIsplit を使用した決定木誘導を使用して、指定されたデータ セット (.csv 形式) をさまざまなクラスに分類する必要があります。これらはすべて、WEKA、ORANGEなどのツールを使用せずにJavaプラットフォームで行ってきました。

私の質問は、分類が高速かつ効率的になるように決定木を表現するのに最適なデータ構造は何ですか? また、属性が名義型、数値型、または序数型の場合、属性ごとの最適化手法、つまり特定の手法はありますか?

前もって感謝します！

これは良い csrf トークンですか? 十分なエントロピーがありますか? または、リクエストの時間など、容易に推測できてエントロピーを減らす可能性のある部分はありますか?

Python の実装例は次のようになります。

.NETでのマウスの動きとキーストロークからエントロピーを生成することに興味があります（暗号化の目的で、これは、マウスの動きとキーストロークデータがアプリケーション自体のイベントを介して受信されるFormsアプリケーション、またはマウスの動きとキーストロークのデータはJavaScriptを使用して記録され、Ajaxを介してサーバーに送信されます。

この手法は現在、新しいMEGAサイトで採用されています。

私は自分で少し調べて、C ++の良い例のように見えるものに出くわしましたが、それは私のC /C++の知識から少し外れています。

http://etutorials.org/Programming/secure+programming/Chapter+11.+Random+Numbers/11.21+Gathering+Entropy+from+Mouse+Events+on+Windows/

誰かが.NET（C＃またはVB.Netで問題ありません）を介してこれを達成する方法に光を当てることができれば、最も役に立ちます。

前もって感謝します。

クリス

しばらくの間、自分自身を占めるいくつかの質問があります。

エントロピーテストは、暗号化されたデータを識別するためによく使用されます。分析されたデータのバイトが均一に分散されると、エントロピーは最大に達します。エントロピーテストを使用すると暗号化されたものとして分類される圧縮データのように、このデータは均一に分布しているため、エントロピーテストは暗号化されたデータを識別します。

例：一部のJPGファイルのエントロピーは7,9961532ビット/バイトであり、一部のTrueCrypt-containerのエントロピーは7,9998857です。これは、エントロピーテストでは、暗号化されたデータと圧縮されたデータの違いを検出できないことを意味します。しかし、最初の画像でわかるように、明らかにJPGファイルのバイトは均一に分散されていません（少なくともtruecrypt-containerからのバイトほど均一ではありません）。

別のテストは、頻度分析です。各バイトの分布が測定され、たとえばカイ二乗検定が実行されて、分布が仮想分布と比較されます。その結果、p値が得られます。JPGとTrueCrypt-dataでこのテストを実行すると、結果が異なります。

JPGファイルのp値は0です。これは、統計ビューからの分布が均一ではないことを意味します。TrueCryptファイルのp値は0.95です。これは、分布がほぼ完全に均一であることを意味します。

今の私の質問：エントロピーテストがなぜこのような誤検知を生成するのか誰かに教えてもらえますか？情報量が表現される単位のスケール（バイトあたりのビット数）ですか？たとえば、スケールが細かいため、p値ははるかに優れた「単位」ですか？

回答/アイデアをありがとうございました！

編集：残念ながら、まだ10の評判を得ていないため、画像を投稿できません:(