使用python的硬件rng

Question

是否有任何現成的庫，以便numpy程序可以使用intel硬件prng（rdrand）來填充隨機數的緩沖區？

如果失敗了，有人會指出我正確的方向，我可以適應或使用一些C代碼（我使用CPython和Cython與numpy，所以最小的包裝器就足夠了）。

我想要的隨機生成器是[0,1]之間的均勻隨機數。

Answer 1

此代碼將使用/ dev / urandom（Unix）或CryptGenRandom API（Windows）。 使用哪種RNG，硬件或軟件，取決於操作系統。

如果要准確控制使用的生成器，則必須通過其硬件驅動程序或庫進行查詢。 當您將隨機位作為字符串時，您使用np.fromstring進行類似於此代碼的操作。

通常，我們可以信任操作系統為其加密服務使用最佳熵源，包括隨機位生成器。 如果存在硬件RNG，則可能會使用它，通常與其他熵源組合使用。

import os
import numpy as np

def cryptorand(n):
    a = np.fromstring(os.urandom(n*4), dtype=np.uint32) >> 5
    b = np.fromstring(os.urandom(n*4), dtype=np.uint32) >> 6
    return (a * 67108864.0 + b) / 9007199254740992.0

以下是在Mac OS X上使用此方法生成的1,000,000個隨機偏差的分布。正如您所看到的，它在[0,1]上非常均勻：

如果您需要非常強大的加密隨機偏差，可以使用/ dev / random而不是/ dev / urandom。 這僅適用於類Unix系統，而不適用於Windows：

import numpy as np

def cryptorand(n):
    with open('/dev/random','rb') as rnd:
        a = np.fromstring(rnd.read(n*4), dtype=np.uint32) >> 5
        b = np.fromstring(rnd.read(n*4), dtype=np.uint32) >> 6
        return (a * 67108864.0 + b) / 9007199254740992.0

請注意，與使用os.urandom作為熵源的版本不同，此函數可能會阻塞。

（Edit1：更新了標准化以等同於NumPy的標准化）

編輯2：評論表明問題的原因是速度，而不是加密強度。 硬件RNG的目的不是速度而是強度，因此它使問題無效。 然而，一個快速和良好的PRNG可以替代Mersenne Twister是George Marsaglia的乘法攜帶發生器。 這是Cython中的一個簡單實現：

import numpy as np
cimport numpy as cnp

cdef cnp.uint32_t gw = 152315241 # any number except 0 or 0x464fffff
cdef cnp.uint32_t gz = 273283728 # any number except 0 or 0x9068ffff

def rand(cnp.intp_t n):
    """Generate n random numbers using George Marsaglia's 
    multiply-with-carry method."""
    global gw, gz
    cdef cnp.uint32_t w, z, a, b
    cdef cnp.intp_t i
    cdef cnp.ndarray x = cnp.PyArray_SimpleNew(1, &n, cnp.NPY_FLOAT64)
    cdef cnp.float64_t *r = <cnp.float64_t*> cnp.PyArray_DATA(x)
    w,z = gw,gz
    for i in range(n): 
        z = 36969 * (z & 65535) + (z >> 16)
        w = 18000 * (w & 65535) + (w >> 16)
        a = (z << 16) + w
        z = 36969 * (z & 65535) + (z >> 16)
        w = 18000 * (w & 65535) + (w >> 16)
        b = (z << 16) + w
        r[i] = (a * 67108864.0 + b) / 9007199254740992.0
    gw,gz = w,z
    return x

請注意，Mersenne Twister和multiply-with-carry都沒有加密強度。

Answer 2

是。 有一個rdrand模塊。

Answer 3

這里有一篇論文（ http://iopscience.iop.org/article/10.3847/1538-4357/aa7ede/meta;jsessionid=A9DA9DDB925E6522D058F3CEEC7D0B21.ip-10-40-2-120 ）和（非支付版本）這里（ https://arxiv.org/abs/1707.02212 ）描述了如何使用英特爾安全密鑰，這是一個在芯片上實現的加密安全隨機數發生器。 它可以通過RdRand和RdSeed指令訪問。

但是作者似乎說你應該用C / C ++而不是Python來實現它。 rdrand python模塊運行速度比Python默認隨機數生成器慢大約100倍，比Numpy慢一倍（文章5.2節）。