从Monte Carlo模拟到密码学和网络安全,随机数的质量和可靠性直接决定了系统的可信度和安全性
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自从计算机诞生以来,如何高效地生成高质量的随机数序列,一直是计算机科学研究的热点之一
Linux内核自1.3.30版本起,引入了一个高强度的随机数发生器,其核心机制便是依赖于“熵”的概念
本文将深入探讨Linux内核熵的原理、设计与实现,以及它在随机数生成中的关键作用
一、熵的基本原理 熵(Entropy)源自物理学,用以描述系统混乱无序的程度
在信息学中,熵被用来表征一个符号或系统的不确定性
一个系统的熵越大,表明其不确定性越高,所含的有用信息量则越少
计算机本身是一个高度可预测的系统,因此,纯粹的计算机算法无法产生真正的随机数
然而,计算机运行环境中的噪声,如硬件设备中断的时间、用户点击鼠标的时间间隔等,是完全随机的,不可预测
Linux内核正是利用这些环境噪声来生成高质量的随机数序列
内核维护了一个熵池(Entropy Pool),用来收集来自设备驱动程序和其他来源的环境噪声
理论上,熵池中的数据是完全随机的,可以生成真正的随机数序列
二、熵池的设计与实现 Linux内核的随机数生成器在`/drivers/char/random.c`中作为字符设备实现
其核心组件是熵池,用`structentropy_store`表示
为了跟踪熵池中数据的随机性,内核在将数据加入熵池时,会进行熵估算(Entropy Estimation)
熵估算值描述了熵池中包含的随机位数,其值越大,表明池中数据的随机性越好
Linux内核实现了多个接口函数,用于从系统环境中获取噪声数据,并将其加入熵池
这些函数包括: - `void add_interrupt_randomness(int irq);` - `void add_keyboard_randomness(unsigned char scancode);` - `void add_mouse_randomness(__u32 mouse_data);` - `void add_disk_randomness(struct gendisk disk);` `add_interrupt_randomness()`函数利用设备两次中断的间隔时间作为噪声源,将随机数据加入熵池
要使设备的中断成为系统噪声,必须用`SA_SAMPLE_RANDOM`标志注册其中断服务程序
这样,每当设备发生中断时,中断系统会自动调用`add_interrupt_randomness()`将熵加入熵池
`add_keyboard_randomness()`将按键的扫描码和两次按键之间的时间间隔作为噪声源;`add_mouse_randomness()`则利用鼠标位置和连续两次鼠标中断时间间隔填充熵池;`add_disk_randomness()`函数则以连续两次磁盘操作之间的间隔产生随机数
这些函数最终通过调用`add_timer_randomness()`函数将熵加入熵池
为了避免中断延迟过长影响系统性能,`add_timer_randomness()`并不直接将熵加入熵池,而是将其加入队列中
当队列长度达到一定长度后,由`keventd`内核线程通过调用`batch_entropy_process()`函数将队列中的熵加入池中
`batch_entropy_process()`函数枚举队列中的每个熵,对每个熵调用`add_entropy_words()`函数将其加入熵池,但并不更新熵池的熵估算值
为此,`batch_entropy_process()`对每个熵调用完`add_entropy_words()`后,立刻调用`credit_entropy_store()`函数更新熵估算值
三、熵池的输出接口 相对于输入接口,Linux内核同样实现了一系列输出接口,用于向用户空间或内核其他模块输出随机数序列
其中,`voidget_random_bytes(void buf, int nbytes)`函数用于向内核其他模块输出随机数
它从熵池中返回`nbytes`个字节的随机数序列存入`buf`中
该函数优先从`urandom_state`池中返回随机数,如果不存在`urandom_state`熵池,则从`sec_random_state`池返回数据,只有在前两者都不存在时才从默认池`random_state`返回随机数
`get_random_bytes()`总是返回`nbytes`个字节的随机数序列,即使熵池的熵估算值为0
此外,内核提供了两个字符设备:`/dev/random`和`/dev/urandom`,其`read`函数(`random_read()`和`urandom_read()`)用于向用户模式程序输出随机数序列
上层应用程序可以通过`read`系统调用从它们获取随机数序列
相对于`/dev/urandom`接口,`/dev/random`输出的随机数序列质量更高,适合于高强度的加密算法
`/dev/urandom`总是返回所请求的随机数序列,无论熵池的熵估算值是否为零;而`/dev/random`则只返回熵估算值所允许的最长的随机数序列,当熵估算值为零时,请求将被阻塞,直到熵估算值增大到一定阈值
上述输出接口最终均通过调用`extract_entropy()`函数输出随机数序列
`extract_entropy()`函数使用SHA或MD5算法散列(Hash)熵池,将散列后的结果作为随机数序列输出给用户使用,从而避免了直接访问熵池中的内容
由于从SHA或MD5算法散列的结果反推原始数据的可能性几乎为零,这种设计极大地提高了安全性
攻击者无法直接访问熵池,也无法根据过去的随机数序列预测将来的序列
四、系统启动时的熵池管理 在系统启动时,由于启动过程是一个确定的可预测过程,这种情况下,熵池的熵值将非常小,导致生成的随机数序列质量下降,从而给攻击者破解的机会
为了克服系统启动过程的可预测性带来的影响,Linux操作系统在系统关机时保存当前熵池的内容,当系统下次启动时恢复上次关机时熵池的数据,这样有效增加了熵池的熵估算值,避免了随机数序列质量的下降
五、熵池在Linux内核安全中的作用 Linux内核熵池不仅为随机数生成提供了高质量的随机源,还在系统安全中扮演着重要角色
在密码学和网络安全领域,随机数的质量直接关系到加密系统的安全性和可靠性
如果随机数序列存在可预测性,攻击者就可以利用这一弱点破解加密系统
例如,在密钥生成过程中,如果使用的随机数序列质量不高,生成的密钥就可能存在可预测性,从而容易被攻击者破解
而Linux内核熵池通过收集系统环境中的噪声数据,生成高质量的随机数序列,为密钥生成等安全操作提供了可靠的随机源
此外,在防范网络攻击方面,Linux内核熵池也发挥着重要作用
一些网络攻击手段,如会话劫持、DNS欺骗等,都需要利用随机数序列进行攻击
如果随机数序列质量不高,攻击者就可能通过预测随机数序列来实施攻击
而Linux内核熵池生成的随机数序列具有高不可预测性,可以有效防范这类网络攻击
六、结论 综上所述,Linux内核熵池作为随机数生成的核心机制,在随机数生成和系统安全中发挥着重要作用
通过收集系统环境中的噪声数据,生成高质量的随机数序列,为Monte Carlo模拟、密码学和网络安全等领域提供了可靠的随机源
同时,Linux内核熵池还通过一系列安全机制,防范了网络攻击等安全威胁
随着信息技术的不断发展,随机数在各个领域的应用将越来越广泛
因此,如何进一步提高随机数生成的质量和可靠性,将是未来信息技术研究的重要方向之一
Linux内核熵池作为随机数生成的重要机制,将继续在信息技术的发展中发挥重要作用
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